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フーリエ解析とフィルター処理

フーリエ変換、畳み込み、デジタル フィルター処理

変換およびフィルター処理は、離散データを処理および解析するためのツールです。信号処理アプリケーションと計算数学でよく使用されます。データが時間や空間の関数で表現される場合、フーリエ変換によってデータが周波数成分に分解されます。関数 fft は、高速フーリエ変換アルゴリズムを使用しており、他の直接型実装と比べると計算コストが削減されます。フーリエ解析の詳しい説明については、フーリエ変換を参照してください。また、関数 conv および filter も、伝達関数を使用して入力データの振幅や位相を変更するために役に立つツールです。

関数

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fft高速フーリエ変換
fft22 次元の高速フーリエ変換
fftnN 次元の高速フーリエ変換
fftshiftゼロ周波数成分をスペクトルの中心に移動
fftwFFT アルゴリズムを決定するメソッドの定義
ifft逆フーリエ高速変換
ifft22 次元逆高速フーリエ変換
ifftn多次元逆高速フーリエ変換
ifftshift逆ゼロ周波数シフト
nextpow2指定値以上の最小の 2 のべき乗の指数
interpft1 次元内挿 (FFT 法)
conv畳み込みおよび多項式乗算
conv22 次元の畳み込み
convnN 次元の畳み込み
deconv逆畳み込みと多項式の除算
filter1 次元のデジタル フィルター
filter22 次元のデジタル フィルター
ss2tf状態空間表現から伝達関数への変換
padecoef時間遅延のパデ近似

トピック

フーリエ変換

フーリエ変換は、信号処理用のフーリエ解析も含めて、多数のアプリケーションでデータを解析するための強力なツールです。

基本的なスペクトル解析

時間領域信号の周波数およびパワー スペクトルの解析にフーリエ変換を使用する。

2 次元フーリエ変換

2 次元光学データを周波数空間に変換する。

畳み込みによるデータの平滑化

畳み込みを使用して、ノイズを含んだ 2 次元データを平滑化する。

データのフィルター処理

フィルター処理は、データの平滑化や特定のデータ特性 (信号の振幅など) の変更に使用されるデータ処理技術です。

注目の例