CAEによって得られた時系列の解析結果を処理する際に「FFT」という言葉を聞いたことがあるかと思います。この処理を行うと、時間軸のデータが周波数軸のデータに変換されます。そして、「この設計だとこの周波数で共振する」「この周波数の音が出ている」などを推測できます。
しかし、周波数に変わり、元の時間との関係はどのようになっているのでしょうか?用語を聞くけれど、分かりにくいことはありませんか?インターネットで調べてみても、難しい言葉や数式が…とお悩みの方に、FFTとフーリエ変換を解説します。
まずは知ってほしいフーリエ変換という言葉。FFTとフーリエ変換はちがうの?
CAEによって得られた時系列の解析結果を処理する際に「FFT」という言葉を聞いたことがあるかと思います。この処理を行うと、時間軸のデータが周波数軸のデータに変換されます。そして、「この設計だとこの周波数で共振する」「この周波数の音が出ている」などを推測できます。
しかし、周波数に変わり、元の時間との関係はどのようになっているのでしょうか?用語を聞くけれど、分かりにくいことはありませんか?インターネットで調べてみても、難しい言葉や数式が…とお悩みの方に、FFTとフーリエ変換を解説します。
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FFTとは高速フーリエ変換の略語です。つまり、フーリエ変換の一つの解法になります。そして、CAEツールなどパソコンはデジタルの世界なので扱えるデータもデジタル、つまり連続系ではなく離散系のデータとなります。フーリエ変換も連続系を対象とした式と離散系を対象とした式が用意されています。
ここでは、離散系のフーリエ変換を対象としてその特長をご説明します。
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解析やデータ処理で耳にする周波数解析を知ろう 概要紹介
主な内容