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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:相関と畳み込み)

相関と畳み込み

このQ&Aのポイント
  • 相関と畳み込みは信号処理の中で重要な概念です。
  • 相関は信号の類似性を評価する方法であり、畳み込みは信号を合成する方法です。
  • 相関と畳み込みは同じ数学的操作であることが言えますが、微妙な違いがあります。

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回答No.1

f(t) が実数であっても F(ω) は複素数ですから、 >> 周波数領域では、|F(ω)|^2 =F(ω)F(ω) なので、 という部分が間違いです。正しくは、 |F(ω)|^2 = (F(ω)) (F(ω)の共役複素数) です。 このことをより深く理解するために、 f(t)*f(t) と f(-t)*f(t) を比較してみます。 畳み込みの定義式により、 f(t)*f(t) = ∫[τ=-∞~∞] f(τ)f(t-τ)dτ です。 この式の最初の f(t) を f(-t) に替えると、 f(-t)*f(t) = ∫[τ=-∞~∞] f(-τ)f(t-τ)dτ となります。 τ=-τ' により置換積分すると、 dτ=-dτ' であり、積分範囲は反転して τ'=∞~-∞ になりますので、 f(-t)*f(t) = -∫[τ'=∞~-∞] f(τ')f(t+τ')dτ'  = - { -∫[τ'=-∞~∞] f(τ')f(t+τ')dτ' }  = ∫[τ'=-∞~∞] f(τ')f(t+τ')dτ' となり、これは f(t) と f(t) の相関を表しています。 以上の事柄をまとめると、 畳み込みは f(t-τ) をかけて積分するが、  相関は f(t+τ) をかけて積分する 畳み込みは f(t) をそのまま畳み込みすればよいが、  相関は f(-t) を畳み込みする必要がある 畳み込みのフーリエ変換は F(ω) をかけることにより得られるが、  相関のフーリエ変換は F(ω) の共役複素数をかけなければならない となります。 なお、f(t) のフーリエ変換が F(ω) であるとき、 f(-t) のフーリエ変換は F(ω) の共役複素数になります。

spindle851
質問者

お礼

なるほど、元の信号が偶関数の場合のみフーリエ変換の2乗がパワースペクトルと同じになるのですね。 詳しい解説誠にありがとうございました。

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