A 回答 (4件)
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No.4
- 回答日時:
データのサンプル数は何故2のべき乗?
AN3などのアルゴリズムを見ればわかると思いますが、
DFTの計算で時間がかかるのはSIN COS(EXP)などの
値を求めることです。しかしその値は、周期のn等分点(や
それを何周かまわしたとこの値)の値のため、
nを2のべき数に選ぶと 各項で現れるSIN、COSの値が
おなじ値が現れて、一度計算テーブルを作ると、新たに
計算する必要がなくなり、計算が速くなるのです。また、データ
との積もSIN COSの周期性のため、おなじ演算が多数でてくるので
それを1度の計算ですますことができれば、早く演算できます。
そのような工夫をして演算回数を減らしたのがFFTです。
時系列の時間データと出力値を、周波数と振幅に変換する方法
離散データ系列を周波数と振幅に変換する(方法の1つ)のがFFTです。
No.3
- 回答日時:
No.2
- 回答日時:
高速フーリエ変換(FFT)は、プログラムを書きこんだマイコンを搭載した測定器で、行うことが多いように見受けられます。
2の冪乗(256など)は、おそらく、マイコンの資源を最大限に有効に使うために、必要なのでしょう。2分割、4分割、8分割、16分割、というように、2分割を繰り返すようなアルゴリズムでも、使われているのでしょうか?そのほかは、http://oshiete1.goo.ne.jp/qa448759.htmlがご参考になるかも知れません。
No.1
- 回答日時:
>データのサンプル数は何故2のべき乗であるべきなのでしょうか?
FFTという手法を使っているからです。高速フーリエ変換の略です。フーリエ変換を考え出したフーリエさんのオリジナルな方法を使うと、非常に低速なフーリエ変換になります。そのアルゴリズムを効率化して高速化したのが、現在ふつうに使われているFFTです。その手法の制限から、サンプル数は2のべき乗というのが来ています。
>複素数は、いったいなんの意味・・・
複素数の絶対値が振幅スペクトル,複素数の偏角が位相スペクトルを表します。
>周波数と振幅はそれぞれ何を示している・・・
あらたまって訊かれると、応えにつまります・・・。振幅スペクトルと位相スペクトルの情報があると、波を再構成できるとだけ、ここでは言います。参考URLとして、
http://www.geocities.co.jp/AnimalPark-Shiro/1620/
なところはどうでしょうか?。
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