※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:信号処理について)
信号処理についての違いとローパスフィルタリングについて
このQ&Aのポイント
信号処理において、奇数列と偶数列の違いや、離散フーリエ変換と逆フーリエ変換の操作による時間領域と周波数領域の変換について説明します。
奇数列の値を無視して偶数列の強度と時間のみを取り出す操作と、離散フーリエ変換をかけて高周波側の値を0とし逆フーリエ変換で時間領域に戻す操作の違いについて解説します。
ローパスフィルタリングとは、信号処理において高周波成分を除去し、低周波成分のみを通過させる操作のことで、逆フーリエ変換やフーリエ変換を用いて実現することができます。
信号処理について
数学、物理、コンピュータともに初心者です.
2秒に1度、2000個のランダム値を配列として出力し、それを時間(配列インデックス)-強度(Value)グラフとして表示させています.
そこで、
1. 2000個の入力配列のうち、例えば奇数列の値を無視して、偶数列の強度・時間のみを取り出し出力する.
2. 2000個の配列データに離散フーリエ変換をかけ、出てきた2000個の周波数領域の配列(2000個は合ってますでしょうか?)のうち、高周波側より1500個の値を0とし、逆フーリエ変換で時間領域に戻す.
これらの違いはどのように説明できるのでしょうか?
また、2.のような操作は一般的にローパスフィルタリングと呼べるのでしょうか?
ご指導よろしくお願いいたします.
お礼
サンプリング周波数の意味を間違えて、混同していました、ありがとうございます. 配列の数を減らしたいと思っていて、等間隔にデータを抽出する以外にも、抽出の仕方によっては意味を持ちそうなのですが(例えば、初めの6個の配列に注目してその中で最大値と最小値を選び新たな配列の2個とし、それを繰り返すことで配列の数が1/3となる)、意味のある(これも目的によりますが)ダウンサンプリングとして、他に有名な方法などあるのでしょうか? よろしくお願いいたします.