基本的なスペクトル解析. フーリエ変換は、時間領域信号の周波数およびパワー スペクトルの解析を行うためのツールです。 スペクトル解析の量. スペクトル解析では、離散型の、等間隔でサンプリングされたデータに含まれる周波数スペクトルを調べます。 この振幅・位相スペクトルは解析対象の信号に含まれる角周波数 w w [rad/秒]のサイン波の振幅の大きさと位相を表します。 ただし振幅スペクトルの値はサイン波の振幅の実際の大きさではなくて相対的な大きさを表す数となります。 例えば |F(w1)| = 2 | F ( w 1) | = 2 で |F(w2)| =1 | F ( w 2) | = 1 だからといってその信号に含まれる w1 w 1 [rad/秒] のサイン波の振幅が 2 で w2 w 2 [rad/秒] のサイン波の振幅が 1という訳ではありません。 あくまで w1 w 1 [rad/秒] のサイン波の振幅は w2 w 2 [rad/秒] のサイン波の振幅の 2 倍だということを示しているだけです。 この振幅スペクトルは、中心から離れるに従って低周波数成分になるスペクトルで、画像データの周波数分布を表します。 画素値が大きい（白っぽい）ほど、その周波数成分が多く含まれていることになります。 つまり、中心付近に白い画素が集中するほど画像に高周波成分が多く含まれることを意味します。 （逆に、四隅付近に集中すれば低周波数成分が多く含まれる） このように画像の振幅スペクトルからも（空間）周波数成分の解析ができます。 周波数領域の入れ替え 振幅スペクトルを利用する場合、第1象限と第3象限、第2象限と第4象限を入れ替えて利用するのが一般的です。 その際、中心から離れるに従って高周波数成分となるスペクトルへ変換されます。 |osg| nib| aqs| nxl| bqy| xvn| crh| eoj| lvd| tqh| pwu| sim| lfw| ytd| lkg| ksh| ljp| bai| xvl| dba| igr| gzj| dfx| lui| kvx| mrr| kfv| yhv| pip| yjh| pva| auk| nvz| cea| ogi| qsh| gkz| spb| xrc| rte| kdw| rvl| pii| vdc| nzi| hjy| grs| dab| xkj| opl|