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フーリエ級数展開
フーリエ級数展開(フーリエ変換)について、その有効性について解説をお願いいたします。 時間軸、周波数軸、信号、変換、周波数ベクトルについても解説をお願いいたします。
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- neet2009
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私の中でのイメージですので、参考になるかどうか分かりませんが… とりあえず、大雑把に考えてみてください。 フーリエ解析は、かなり大雑把に考えれば、解析する対象を周波数領域で表現するだけです。(そこから先に、色々な発展があると思いますが…) 周波数領域で見るということは、波の大きさ、振動数、位相(波の相対的な位置関係)で考えることです。 (フーリエ変換をすると、一般的には複素数で返ってくるので、それを周波数ベクトルって言っていて、波の大きさと位相情報が含まれていたと思います…) たとえば、ピアノの音を録音したとして、その録音した信号から、音の高さや、倍音の成分を調べたいとします。 が、録音された信号は、時間と供に変化しますから、(録音開始して、1秒後の音圧、2秒後の音圧、…、という感じで記録されますので。)録音した信号を眺めていても、大体の人間は、何がなんだか分かりません。実際さっぱり分かりません。(少なくとも、私は分かりません。) しかし、ここで録音した波形を周波数領域で表現し直して観察すると、とたんに全容が見えてきます。 音は波で伝わりますよね。しかも、ピアノの真ん中の「ラ」は440Hzと分かっていますから、音の高さを調べるなんて、見ただけで分かるようになります。 「時間(本質的に時間で変化する信号でなくてもOK)と供に大きさが変化する信号を見ていても何も分からないけれど、時間と供に周波数が変化するような見方をした方が、断然わかりやすいし、扱いやすい」という場合に特に有効性が出てくるものだと思います。 昔からよく言う「押してダメなら引いてみろ」的なものだと思います。 ただし、すべてのものが、フーリエ変換で観察しやすくなるわけではありません。(うる覚えですが…)局所的な特徴の変化を観察したい場合は、ウェーブレット変換の方が分かりやすい場合もあったりします。たしか…
- foobar
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解析する場合 回路や機械系の動的な挙動を調べる場合、正弦波ってのは非常に計算しやすいし扱いやすい波形です。(指数関数の微分、積分はやっぱり指数関数になるのと関連して。) 入力信号を正弦波の集まりに分解できれば、それぞれの正弦波に対する応答は楽に計算できて、それらを集め合わせることで最終的な応答も楽に計算できます。 また、共振なども特徴的な周波数(共振周波数、バンド幅)で特徴を表すことができて、信号を周波数で表すフーリエ級数との相性がよいです。