ROAD TO FOURIER TRANSFORM
フーリエ変換への道
複雑な波を、周波数の異なる正弦波へ分けて『何がどれだけ含まれるか』を見る方法です。
INTERACTIVE DIAGRAM
値を変えて確認図で動きをつかむ
身近なイメージ
混ざった色を赤・緑・青の量に分けるように、混ざった音を周波数ごとの量へ分けます。
具体例
100 Hzと200 Hzの音を足した信号をFFTすると、100 Hzと200 Hz付近に山が現れます。
X(f) = ∫ x(t)e^(−i2πft) dt
信号 x(t) と、調べたい周波数 f の回転波を照らし合わせ、似ている量を全部の時間について足します。
記号を一つずつ見る
x(t)
時間波形X(f)
周波数ごとの複素成分∫
細かな値を連続的に足す記号e^(−i2πft)
周波数 f で回る基準波もう一段深く
DFTは有限個の標本に対する離散版、FFTはDFTを効率よく計算するアルゴリズムです。窓関数や周波数分解能も重要になります。
なぜこれを学ぶのか
LOFARは短時間ごとのスペクトルを時間方向に並べ、継続する周波数線を見つけやすくします。
REFERENCES & NEXT READING
外部サイト参考資料・さらに学ぶ
本文は一般公開された基礎資料をもとに再構成しています。リンク先の内容が、本サイトの模式図や合成音を直接保証するものではありません。
参照先確認:2026年7月22日