フーリエ変換とは?

フーリエ変換は何をしているのか???

下図の示すように、任意波形を各周波数の成分に分解し、その大きさ(振幅)および位置(位相)を求める計算がフーリエ変換となります。

逆に、振幅と位相から元の波形を求める計算が逆フーリエ変換となります。

フーリエ変換とは?

このフーリエ変換を行うと何が良いのか???

用途は様々なのですが、

  • 振幅から、どの周波数成分が強いのか?解析を行う。
  • 位相から、位相のズレで距離(形状)を算出する。
  • 特定周波数の振幅を0(ゼロ)にして、逆フーリエ変換を行い、フィルタ処理(ノイズ除去など)を行う。
  • 振幅および位相から元のデータを算出する事で、元のデータを少ない値から算出する。
    (データ圧縮)

などなど。

ここで、私がなかなかフーリエ変換を理解できなかったポイントですが、

「任意波形はサイン波形を足し合わせると求める事ができる!」

みたいな説明が良くあります。さらに位相についても触れられていない場合が多いです。

しかし、この説明だとsin(0°)は、いつも0(ゼロ)なので、いくら各周波数成分を足し合わせても0°の値は0になってしまいます。

そのため、sin波形で考えるのではなく、cos波形で考えた方が良いと思います。

この時、各周波数の成分は下記の式で表されます。

フーリエ変換とは

ただし、

N:データ個数

t = 0、1、2、・・・・N-1

n = 0、1、2、・・・・N-1

t:tの時の振幅

φt:tの時の位相

t:データ全体に含まれる1周期分の波の個数。この値で周波数を調整します。

また、一度は聞いた事があるであろうパワースペクトルの値は振幅そのものを求めていない場合が多い。

(この事にはついては、別の記事で説明したいと思います。)

画像処理をやった事がある人では、フーリエ変換は、各周波数をテンプレートとしたテンプレートマッチングを行い、相関値がフーリエ変換のパワースペクトルに相当していると思えば、感覚的には似ています。

(ただし、数学的には異なります。)

と、ざっくりなイメージはこんな感じです。

もう少し、まじめにフーリエ変換を理解したい場合は内積正規直交規定を理解しておくと、良いかと思います。

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