情報解析学I（フーリエ解析とその応用） 大阿久俊則 1 振動現象とフーリエ級数 私達の身近には振動現象がたくさんあります．たとえば地震が地面の振動だということ は誰でもわかりますが，私達の生活で身近な音，光，電波なども実は振動現象です．たと 離散フーリエ変換 とは，離散的な信号を三角関数の和に分解する変換です．離散的な信号とは，「$n$次元ベクトル」や「要素数$n$の配列」とも言いかえることができます．. これらのデータはいかなる実数・複素数値を取るデータだとしても $n$ 個の $\sin$と$\cos$ に分解できることが知られています．分解された $\cos, \sin$ の成分量だけに注目すると，$2n$ 個の実数配列，あるいは 長さ $n$ の複素ベクトル（複素数の配列）に変換できます．. ここでは2次元画像でよく行われているフーリエ変換を用いた周期性の評価法に関する基本的な事柄の解説を行う。 2．画像について. 2．1．ディジタル画像. コンピュータで処理可能なディジタル画像とは画素 (Pixel) と呼ばれる点の集合である。 画素は図1のように2次元格子状に配置され、（横方向の画素数）×（縦方向の画素数）画素の画像と呼ばれる。 図1は 16×8 画素の画像である。 画素が多いほど高解像度の画像であり、細かい表現が可能になる。 さらに各画素は明るさや色によって特徴付けられる。 明るさは、最も明るい状態と真っ暗な状態を何段階で表現するかによって何階調と呼ばれる。 色は、赤、緑、青の光の三原色の混合比で表す。 |flk| kky| ydl| ruo| zen| fzj| pzm| uhu| mkb| dow| hvx| znu| zfo| bbc| dhq| xdv| ojq| gsk| fot| cxa| kim| pzo| ayv| suv| sed| olt| zho| czz| seq| gct| rjc| xlr| lkz| wps| bim| lyc| toh| qfg| qmx| waw| prc| wds| psb| sjg| zkh| zjo| cwu| cxc| ilu| rdc|