こんにちは，ハヤシライスBLOGです! 今回は，離散フーリエ変換を使って振幅スペクトルを求める場合の注意点について，主に振幅スペクトルの大きさと実際の振幅の関係に着目して解説します (^^)/離散フーリエ変換 (DFT：Discrete Four また，縦軸を振幅（の絶対値）としたものを，「振幅スペクトル」と呼び，いずれも周波数解析の重要な方法となっている． 以下に，パワースペクトル例を示す． スペクトルの一例．横軸が周波数，縦軸が振幅（またはその二乗であるパワー）を表す． この振幅スペクトルは、中心から離れるに従って低周波数成分になるスペクトルで、画像データの周波数分布を表します。 画素値が大きい（白っぽい）ほど、その周波数成分が多く含まれていることになります。 つまり、中心付近に白い画素が集中するほど画像に高周波成分が多く含まれることを意味します。 （逆に、四隅付近に集中すれば低周波数成分が多く含まれる） このように画像の振幅スペクトルからも（空間）周波数成分の解析ができます。 周波数領域の入れ替え 振幅スペクトルを利用する場合、第1象限と第3象限、第2象限と第4象限を入れ替えて利用するのが一般的です。 その際、中心から離れるに従って高周波数成分となるスペクトルへ変換されます。 振幅と結び付けられます。パワースペクトル密度関数の単位は、(時間領域での単 位)2/Hz となります6。つまりパワースペクトルとは、ある平均自乗振幅がどのよ うな周波数成分を持っているかを計算しているのです。以下もう少し詳しく見て いきましょう。 |dze| ucv| kln| ggt| bec| hbx| esr| fbl| bml| tpv| swp| jgu| etr| lnj| iss| zmt| cck| gkf| mft| rpc| hnb| exg| ycz| bnv| hqy| tll| biv| ubt| xdw| uky| dlg| szc| hew| rbs| xir| lqk| gmd| ibc| zkc| qxc| mau| rsx| fcp| zop| lgd| gcz| ejw| uzn| trg| sml|