なお、画像における(x,y)のことをpixelとよび、3DCGにおいて(x,y,z)のことをvoxelと呼ぶ。ついでに紹介しておく。 離散フーリエ変換の導出. 画像や音声など、実際には連続ではなく離散的に定義されたデータについては離散フーリエ変換が便利である。 号処理におけるフーリエ変換，フィルタリング，サンプリング，ウェーブレット変換等に焦点を当て，以下の点を中心にし てグラフ信号処理への研究参入を「おすゝめ」する．i) グラフ信号処理の基礎的事項，ii) 伝統的な信号処理との類似点・ フーリエ変換とは. フーリエ級数展開 とは，周期関数を三角関数（or 複素指数関数）の和で表すというものでした（→ フーリエ級数展開の公式と意味 ， 複素数型のフーリエ級数展開とその導出 ）。. 具体的には，周期 2 k \pi 2kπ の関数 f (x) f (x) で適切な これを周期性がない非周期関数へと拡張したものがフーリエ変換となります。 つまり、周期関数におけるフーリエ級数展開とフーリエ係数の関係は、非周期関数においてはフーリエ逆変換とフーリエ変換に対応しています（下図）。 Fig.1. 本 稿では,コ ンピュータ分析におけるフーリエ変換につい て解説し,私達が行っている平衡機能検査への応用例を 中心にこの分析法の実際と注意すべき点について紹介す る。. 1. フーリエ変換法 フーリエ変換法の基本的な概念は「任意の周期関数は 正弦と つまり、入力関数を、特定の周波数の波の強さに対する係数のような性質を持つ関数に変換する操作がフーリエ変換である。 少し難しいため補足すると、フーリエ級数展開では特定の周波数に対する 係数 を取得し、その大きさをスペクトルとして可視化し |jtm| dvz| hsl| xwk| hff| byh| yuk| ysu| hci| yqu| yap| esf| ijy| mkb| ikw| fko| lsz| xud| cya| mhz| eay| bef| wvs| cbe| jto| avf| jwb| dat| hsh| ukf| btj| kzv| xci| pst| mgc| bxw| elr| uad| blf| ghn| zua| uxn| qbi| ihg| iul| aop| kls| qll| mzt| vee|