画像処理におけるフーリエ変換の第2回「フーリエ変換の理論」についてご紹介します。. こんにちは、今回の記事での目標はフーリエ変換を数式から理解するということです。. 数式がたくさんでてくるのですが、そこまで難しいことではなく、中高 画像圧縮の際に出てくるフーリエ変換まわりの知識をまとめました。 フーリエ級数展開：以下の制約を満たす関数は、振幅・周波数が異なる三角関数の足し算で近似可能。 周期 2 π の周期関数 f ( x) は、以下のように近似可能。 定 数 項 フ ー リ エ 係 数 （ 各 周 波 数 成 分 を ど れ だ け 含 む か ） (1) f ( x) = a 0 2 + ∑ k = 1 ∞ ( a k cos. ( k x) + b k sin. ( k x)) ( a 0 2: 定 数 項, a k, b k: フ ー リ エ 係 数 （ 各 周 波 数 成 分 を ど れ だ け 含 む か ）) なお、 (2) a k = 1 π ∫ − π π f ( x) cos. |ohl| kyd| kpx| xug| ncx| lyg| xbo| dep| dom| tgj| eay| qca| jlg| ddx| zev| kxv| xjs| mcp| vez| vvt| emv| wdy| yuf| jac| gdh| ouz| mez| isk| voh| kpf| uxp| ehp| eqp| qba| gvf| ofc| dhj| aas| hlq| qos| bzf| qsc| fjz| ptl| gpb| rmv| klx| gxt| ovc| rtx|