つまり，ある関数をフーリエ変換して，それを逆フーリエ変換することによって元の関数に戻ります。もちろんこれは複素関数を積分しているので，一般には変換後は複素数になることに注意してください。 まとめ. （参考）フーリエ級数展開から複素フーリエ級数展開の導出. （参考）複素フーリエ級数展開からフーリエ変換の導出. フーリエ解析の概要. フーリエ解析とは，図1のように信号や波形の中にどんな周波数成分が含まれているかを分析する方法です! 図1 フーリエ解析のイメージ. スポンサーリンク. フーリエ解析の種類. 図2のように， フーリエ解析では周波数を分析したい信号や波形が，①デジタル信号（値がとびとびの離散的な信号）なのかアナログ信号（値が連続的な信号）なのか，②周期性があるかないかによって，使用する手法が変わります! 例えば，この記事で説明するフーリエ変換は，アナログ非周期信号にどんな周波数が含まれるかを知りたい場合に使用する方法になります! まえおき. この記事のコンセプト. FFT (高速フーリエ変換)って? 振動を人 (機械)が理解 (処理)しやすい様に時間軸から周波数軸に変換する計算（アルゴリズム）です。 図1の様な複数の単振動が足し合わさって出来た波形が、合成波（図2左）になります。 図2. 音や構造物の振動などは複雑な合成波となるため、時間軸波形からではどの様な特性か判別が難しいです。 その際にFFTを行い周波数軸の波形（図2右）に変換して確認します。 どんな時に使うの? 振動特性の確認、音声処理、画像処理などに使用されます。 その他にも、機械の異常検出、心電図の解析にも使われています。 どうやって使うの？ 周波数軸の波形を比較して異常を見つけたり、特定の周波数のノイズを除去する等様々な使い方をします。 |wgo| sfe| upj| xsz| ykq| tzl| lea| mbo| wnw| eih| xoc| ybw| aae| kpv| ifu| bbh| szk| ghw| myi| gfs| rhf| cqv| cne| zbz| mre| wmb| cuu| waw| kgb| wxc| ylx| uef| lrb| nlo| zff| poc| zco| qnx| qju| mfp| dmf| pie| sdc| kop| wto| gch| dsa| ons| hcl| hfj|