4 8 NumPy配列でのべき乗の計算. 石立 喬のホームページ＞Visual Studio Community 2017でPythonを始める＞本ページ 2018. import numpy as np freq_data = np.fft.fft(time_data) #time_data は時間軸上のデータ，サイズは2 ** n これだけです． time_dataのサイズを2のn乗にしなくても動作しているのですが...どういうことなんで …

import numpy as np res1 = np.power(2, 2) print(res1) res2 = np.power(2, 3) print(res2) 実行結果. 4.24. fftを行う際は，データ数を2のべき乗に揃えないといけない． DFTでは\(N^2\)回だった計算回数が，\(\frac{N}{2} (\log_2N-1)\)回まで減るので計算が速くなる 今回説明していくFFTのは，「周波数間引き型FFT」についてやっていきます． NumPyは、NumPy配列を利用することによって 多次元配列でのべき乗計算 などもできます！ サンプルコードを見ていきましょう！ 計算されていない500HzのFFT要素は-500HzのFFT要素の複素共役となると考えられることから、虚部がゼロの場合は-500HzのFFT要素と等しい。 なので、0〜484.375Hzの要素と-500Hzの要素、すなわち最初の33（=N/2 + 1）個の要素さえあれば情報量としては十分である。

x_fft = np.fft.fftfreq(len (y_array)) # 周波数成分のx座標 y_fft = np.fft.fft(y_array) # 今回勉強する、numpy.fft.fftの返り値. numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None) 2次元離散フーリエ変換を計算する . この関数は、高速フーリエ変換（FFT）を使用してM次元配列の任意の軸上のn次元離散フーリエ変換を計算します。デフォルトでは、変換は入力配列の最後の2つの軸、つまり2次元FFTで計算されます。 石立 喬 NumpyでFFTとIFFTを行う Pythonが科学技術計算に広く使われているのは、その豊富な数値計算ライブラリと、結果を簡単にグラフ化して表示するグラフ作成ライブラリにあると言われている。 > fftをする場合は2のべき乗個なければならない。 既に何度も出ている通り、これは数学的には誤りですが、工学的には「さもありなん」というところです。 ご参考までに、フーリエ変換の定義を少し調べれば分かる、重要な性質を幾つか挙げておきます。

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