たスペクトルデータに適用する場合や,FT-IRで 得た スペクトルデータのある一部の領域だけをデコンボリュ ーションする場合にも,数 千点もの離散的フーリエ変換 を二度実行しなければならないという問題があった6). 認識結果. 入力画像.
– 与えられたデータから，その意味・内容（パターン）を 識別する手法 • コンピュータによるパターン認識 – 未知パターンに対し，あらかじめ蓄積された対象物 の参照パターンを照合（マッチング）する.
マッチング.
数学においてフーリエ変換（フーリエへんかん、英: Fourier transform; FT ）は、実 変数の複素または実数値関数を別の同種の関数に写す変換である。 変換後の関数はもとの関数に含まれる周波数を記述し、しばしばもとの関数の周波数領域表現 (frequency domain representation) と呼ばれる。 この matlab 関数 は高速フーリエ変換 (fft) アルゴリズムを使用して、x の離散フーリエ変換 (dft) を計算します。
短時間フーリエ変換.
2．2 フーリエ変換 フーリエ変換[2]は時系列データを分析する手法の1つで，時系列データから周波数データを取り出し， 時系列データの不規則循環を分析する手法である．特に，離散データに対するフーリエ変換（Discrete Fourier
前処理. fftアナライザで高速フーリエ変換をし，周波数データの確認; 周波数応答のピークを用いて，系の固有振動数を求めた（計測値） 計測値と理論値の比較; こんな感じですね． 実際に，各供試体の固有振動数の計測データを以下に示します． 参照パターン ・物体の位置 ・物
特徴抽出.
時間周波数 ... そして後日、更に解析を続け（前日の時間を基準に と考えて）時間 まで観測したデータに対してフーリエ変換 を施します。そして前日の観測データに対するスペクトルに比べて、やっぱり今回も変化がないので、波形 の性質は変化しない、普遍的なものだ�
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