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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:運動のフーリエ解析について)
運動のフーリエ解析について
このQ&Aのポイント
- 運動のフーリエ解析についての初心者の悩み解消方法
- プランクトンの運動解析を行い、フーリエ解析により運動の周期性を検出する手法
- フーリエ解析における負の数の取り扱い、運動の方向性の検出方法、データの平均の取り方について
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質問者が選んだベストアンサー
運動の周期性検出ということですので、フーリエ変換が適していると思います。 円運動を想定しているのであれば、x 軸と y 軸をまとめて解析できます。 つまり、実数部に x 軸座標の値、虚数部に y 軸座標の値を設定して、 フーリエ変換を行ないます。差分値(微分値)をフーリエ変換する必要はありません。 周期性は微分しても変化しないからです。 1) + と - フーリエ変換の対象は複素数です。負の値をフーリエ変換しても大丈夫です。 プラス・マイナスだけでなく、虚数を持ちます。 2) 正負の周期性 残念ながら、運動の方向性の定義が理解できません。 仮に、移動方向を正負(±1)で考えて、上記のフーリエ変換をかけることは可能で、 周期性が検出できるかもしれません。ですが、ノイズに弱くなり、折角の情報量を 無駄にしていると思います。 3) 平均 x 軸の計測値、y 軸の計測値のそれぞれを平均すれば、移動の中心点が得られます。
お礼
ありがとうございます。 平均に関しては、解析結果の絶対値を平均した方が回帰曲線の相関係数が高くなり、両対数グラフでもほぼぴったり累乗近似の線に乗っかるのですが、計測値の平均では相関係数が低くなります。解析結果を平均するのは間違いでしょうか?