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FFT を使った時系列データ解析 - nykergoto’s blog
今回は音声データやセンサーといった波形データの解析によく使われるFFTを、時系列のデータにつかって傾... 今回は音声データやセンサーといった波形データの解析によく使われるFFTを、時系列のデータにつかって傾向の分析をやってみます、という話です。 FFTとは FFT(高速フーリエ変換) はフーリエ変換 FT の高速版です。そのままですが。 めっちゃカジュアルに言えば、フーリエ変換(FT)は波形データからどの周期でどのぐらいの振れ幅を持っているかを抽出します。 工学の振動系とかだと、ノイズが混じった観測データから物体固有の振動を取り出したりとかに使ったり、まあ色々使われます。 この記事は FFT を使ってサンプルの波形の解析をやって、最後に日経平均の特性をちょっと見てみましょう、というのが主旨になっています。 FFT Module python でフーリエ変換のモジュールというと有名なのは numpy.fft で基本的には fftn: 波形空間からフーリエ変換した強度空間への射影を行う関数 iff
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2019/08/25 リンク