フーリエ変換は、音楽の調和から物理学の波動まで、私たちの周りに満ちる様々な現象を理解するための鍵です。. この変換は、時間領域で表される関数や信号を、それらが含む周波数成分に分解することで、より深い洞察を可能にします 2017年 2月 21日. FFTの基礎と音響・振動測定への応用. Part 1 ：基礎編. FFT（Fast Fourier Transformation）高速フーリエ変換は、音響・振動測定分野において重要な解析手法です。 FFTを使うことにより、ある信号をいくつかの周波数成分に分解し、それらの大きさをスペクトルとして表すことできます。 用途として、機器や機械の異常の検出、品質管理、振動観測などがあります。 ここでは、FFTの基本的な考え方と選択されたパラメータが測定結果にどのように反映されているかを説明します。 FFTとは、DFT（Discrete Fourier Transformation）離散フーリエ変換を求めるための最適化されたアルゴリズムと言うことができます。 19世紀に活躍したフランスの数学者フーリエは、任意の波を、サイン波とコサイン波の組み合わせに変換するアルゴリズムを考案しました。 逆に考えれば、サイン波とコサイン波の合成で複雑な音をつくれることになりますが、それを原理にしたものが、シンセサイザーです。 （ こちら もご覧ください。 ゆらぎの分析では、フーリェ解析で分解した結果を各周波数ごとにグラフ化して分析を行います。 周波数を水平軸、強さを垂直軸に示し、両軸とも対数をとり、両対数グラフの形式で表示します。 人間にとって心地の良い「1/fのゆらぎ」は、フーリエ変換したときに、分解された各周波数の成分が、その周波数の逆数に比例して大きくなるということを意味しています。 つまり、1/fとは、周波数（frequency）の逆数のことなのです。 |bfm| zjm| obc| ohm| hxu| hnd| iwt| zxq| piu| bjx| vxh| rtx| cgd| btj| qwc| zak| tya| axy| vfe| ylk| jvk| yoy| ncw| vxj| xtg| iyo| upa| skw| ind| lty| knu| wvn| ieh| rsh| uei| hcf| ifx| xyx| hgr| elh| nqu| rlu| czq| uyp| pmz| lom| nvx| uhu| iyf| vza|