Fourier

Fourier[list]

複素数のリストに対して離散フーリエ(Fourier)変換を行う

Fourier[list,{p1,p2,}]

指定の位置の離散フーリエ変換を返す.

詳細とオプション

  • 長さ n のリスト urの離散フーリエ変換 vsは,デフォルトでure2π i(r-1)(s-1)/nであると定義される. »
  • 結果として返されるリストの位置1には周波数ゼロの項が現れることに注意.
  • 理工系の分野によっては他の定義も使われることがある.
  • 異なる定義は,オプションFourierParametersを使用して指定できる.
  • FourierParameters->{a,b}の設定で,Fourierにより計算される離散フーリエ変換はure2πib(r-1)(s-1)/nとなる. »
  • よく使われる{a,b}の選択として,{0,1}(デフォルト),{-1,1}(データ解析),{1,-1}(信号処理)がある.
  • と設定すると,事実上,入力と出力のリストを両方とも共役させることになる.
  • 離散フーリエ変換が一意的になるためには,bn と互いに素である必要がある. »
  • Fourierに供給されるデータのリストの長さは,2のベキ乗である必要はない.
  • Fourier[list]における list は,任意の次元のデータの配列を表すためにネストさせることができる.
  • このデータの配列は,矩形でなければならない.
  • リスト list の要素が厳密な数値である場合,Fourierは,まずこの要素にNを適用する.
  • Fourier[list,{p1,p2,}]は,一般に,Extract[Fourier[list],{p1,p2,}]に等しい.位置が少ない場合,p は,メモリ量や時間が少なくて済むが,数値誤差の影響を(特に list が長い場合に)受けやすいアルゴリズムを使って計算される.
  • FourierSparseArrayオブジェクトに使うことができる.

例題

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  (2)

離散フーリエ変換を求める:

パワースペクトルを求める:

スコープ  (3)

x は実数値のリストである:

機械演算でフーリエ変換を計算する:

24桁精度演算で計算する:

2Dフーリエ変換を計算する:

x は,対角要素にゼロを持たない階数3のテンソルである:

3Dフーリエ変換を計算する:

オプション  (2)

FourierParameters  (2)

正規化しない:

で正規化する:

で正規化する:

Sinc関数からのノイズを含むデータ:

正規化なしの一般的なスペクトル:

部分的なスペクトル:

アプリケーション  (10)

スペクトルの計算  (6)

「ホワイトノイズ」のフーリエスペクトル:

第1(DC) 要素を含む対数スペクトルを示す:

「パルス」のスペクトルは完全に平らである:

ThueMorseのネストしたシーケンスのパワースペクトル [詳細]

フィボナッチのネストしたシーケンスのパワースペクトル[もっと詳しく]:

ネストしたパターンの2Dパワースペクトル:

ネストしたパターンをプロットする:

対数パワースペクトルを求める:

規則30のセルオートマトンパターンのフーリエ変換を求める:

対数パワースペクトル:

データにフィルタをかける  (1)

離散循環たたみ込みを計算し,ガウスの不連続関数を平坦化する:

循環たたみ込みを計算する:

もとの関数と平坦化した関数を示す:

たたみ込みはListConvolveと矛盾しない:

周波数の同定  (1)

次は,ノイズを含んだ周期データである:

スペクトルの最大モードを求める:

正の周波数に対応する位置を得て,その位置をスペクトルプロット上に示す:

最大値が求まるモード間の高解像スペクトルを求める:

周波数から周期を求める:

固有ベクトルの計算  (1)

m は巡回微分行列である:

なので,m の固有値は:

固有ベクトルは離散フーリエ変換行列の列であるので,フーリエは m を対角化する:

次は,特定のベクトルについてのMatrixExp[m,r]の非常に効率的な計算を可能にする:

単位区間上での熱伝導方程式の近似進化を示す:

非整数次フーリエ変換  (1)

さまざまなFourierParametersを使って非整数次フーリエ変換を定義する:

特性と関係  (6)

InverseFourierFourierを逆にする:

実数の入力については,最初のものを除くすべての要素が複素共役のペアになる:

パワースペクトルは対称である:

循環たたみ込みはフーリエ変換の乗算に相当する:

で与えられる:

FourierFourierMatrix倍するのに等しい:

行列の共役転置はInverseFourierに等しい:

考えられる問題  (4)

と互いに素ではない場合,変換は不可逆的かもしれない:

2のベキ乗である,あるいは小さい素数の積に因数分解できる長さはより速い:

Fourierは,少数の係数のみが必要な場合は,効率のよいアルゴリズムを使う:

高速で効率のよい実装は,重大な数値誤差を生じかねない:

Wolfram Research (1988), Fourier, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Fourier.html (2012年に更新).

テキスト

Wolfram Research (1988), Fourier, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Fourier.html (2012年に更新).

CMS

Wolfram Language. 1988. "Fourier." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2012. https://reference.wolfram.com/language/ref/Fourier.html.

APA

Wolfram Language. (1988). Fourier. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Fourier.html

BibTeX

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BibLaTeX

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