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2022年度秋学期 画像情報処理
浅野 晃
関西大学総合情報学部
フーリエ級数とフーリエ変換
第3回
2
フーリエ級数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期関数を分解
3
ここからは1次元の波で考える
周期関数 … …
もし,この周期関数が,三角関数の和で
書けるとしたら?
周期(の長さ)L
波長 L
波長 L/2
波長 L/3
… 足されるのは波長 L / n(nは整数)のものに限る。
無限個の波の足し合わせだが,足し算(級数)で書ける。
波長 L /(1.5)
合う→足す
合う→足す
合わない
周期が合う→ 波が進んでも同期しているから足す
→ 波が進むとずれていってしまうから
  足してはいけない
足されるのは,どの三角関数?
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「無限個だが,足し算で書ける」
4
周期関数 f(x) … …
周期関数 f(x)が,三角関数の和で書けるとしたら,足されるのは
周期 L
波長 L 波長 L/3
… 足されるのは波長 L / n(nは整数)のものに限るから,
  無限個の三角関数を足すのだけれども
  このように「項」を並べることができる
f(x) = +
波長 L/2
+ + … + + …
波長 L/n
「級数」という
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期関数=三角関数の級数
5
なのですが…
三角関数は計算が面倒。
指数関数なら計算が簡単
f(x) = a0 + a1 cos(2π
1
L
x) + a2 cos(2π
2
L
x) + … + an cos(2π
n
L
x) + …
波長 L 波長 L/2 波長 L/n
cos x cos y =
1
2
{cos(x + y) + cos(x − y)}
ax
ay
= ax+y かけ算=指数の足し算
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
三角関数と指数関数の関係
6
exp(iω) = cos ω + i sin ω
オイラーの式
cos ω =
exp(iω) + exp(−iω)
2
, sin ω =
exp(iω) − exp(−iω)
2i
ひとつの三角関数=波は,
正負の周波数をもつ指数関数の組で表される
i2
= − 1 虚数単位
「周波数がマイナス」というのはヘンだが,
プラスの周波数とマイナスの周波数のペアでひとつの波になる
exp(x) = ex
(ex
)′ = ex 微分しても変わらない
e = 2.71828...
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期関数を指数関数の和で
7
周期 L の周期関数 f(x) は,波長 L / n の波を足し合わせて
はず。
波長 L / n の波は
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

と書ける
exp(i2π
n
L
x) exp(−i2π
n
L
x)
と の組
プラスもマイナスも∞
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
書ける,のはいいが
8
周期 L の周期関数 f(x) は,波長 L / n の波を足し合わせて
はず。
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

と書ける
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
書ける,のはいいが
8
この係数はどうやって求めるの?
周期 L の周期関数 f(x) は,波長 L / n の波を足し合わせて
はず。
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

と書ける
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
9
一方,f(x) を構成する指数関数のいずれか(波長 L / m)は
exp

i2π
m
L
x

波長 L / n の指数関数 exp

i2π
n
L
x

f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
から,波長 L / nの波に
対応する指数関数だけを切り出したい
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
f(x) の1周期分だけ積分(積分については後半で)
23
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ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
f(x) の1周期分だけ積分(積分については後半で)
複素共役
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
この答は
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
f(x) の1周期分だけ積分(積分については後半で)
複素共役
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
この答は
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
f(x) の1周期分だけ積分(積分については後半で)
複素共役
mとn が異なるとき(別の波長)  0
mとn が等しいとき(同じ波長)  L
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
ある波長の波を切り出す
10
 L
2
−L
2
exp

i2π
m
L
x

exp

−i2π
n
L
x

dx
この答は
波長 L / m の指数関数と L / n の指数関数についてこういう計算をしてみる
波長 L / m 波長 L / n
f(x) の1周期分だけ積分(積分については後半で)
複素共役
mとn が異なるとき(別の波長)  0
mとn が等しいとき(同じ波長)  L
指数関数はこの性質をもつ 直交関数系
23
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フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
そこで
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
1
L
 L
2
−L
2
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

exp

−i2π
k
L
x

dx
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
級数の各項を積分すると,n = k の項だけは積分すると L
そこで
他の項は積分すると 0
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
1
L
 L
2
−L
2
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

exp

−i2π
k
L
x

dx
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
級数の各項を積分すると,n = k の項だけは積分すると L
そこで
他の項は積分すると 0
つまりこの積分の答は
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
1
L
 L
2
−L
2
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

exp

−i2π
k
L
x

dx
ある整数
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
級数の各項を積分すると,n = k の項だけは積分すると L
そこで
他の項は積分すると 0
つまりこの積分の答は
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
1
L
 L
2
−L
2
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

exp

−i2π
k
L
x

dx
ある整数
1
L
· Lak = ak
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ級数展開とフーリエ係数
11
級数の各項を積分すると,n = k の項だけは積分すると L
そこで
他の項は積分すると 0
つまりこの積分の答は
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx を計算してみる
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

     
なので
1
L
 L
2
−L
2
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

exp

−i2π
k
L
x

dx
ある整数
1
L
· Lak = ak 係数が求まった
23
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まとめ・フーリエ級数展開とフーリエ係数
12
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
という波の足し合わせ(級数)で表される(フーリエ級数展開)
係数 an(フーリエ係数)は
an = という積分で表される
1
L
 L
2
− L
2
f(x) exp

−i2π
n
L
x

dx
13
フーリエ変換🤔🤔
23
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周期関数は,フーリエ級数で表される
14
周期 L の周期関数
f(x)
… …
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

という,波の足し合わせ(級数)で表される
(フーリエ級数展開)
係数 ak(フーリエ係数)は
1
L
 L
2
−L
2
f(x) exp

−i2π
k
L
x

dx
ak =
周期 L
23
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周期関数でない場合は?
15
… …
周期L
23
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周期関数でない場合は?
15
… …
周期L
… …
L →大
23
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周期関数でない場合は?
15
… …
周期L
… …
L →大
L →∞
23
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周期関数でない場合は?
15
非周期関数は周期が無限大と考える
… …
周期L
… …
L →大
L →∞
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
= Δν
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
= Δν
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
1/L = Δν→小
= Δν
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
L→∞
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
L→∞
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
1/L = Δν→0
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
L→∞
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
1/L = Δν→0
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
Δν ?
23
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周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
L→∞
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
フーリエ係数が隙間なく並ぶ
1/L = Δν→0
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
Δν ?
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
周期 L が大きくなっていくと
16
フーリエ係数
周波数(1/波長)
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
間隔1/L
L →大
L→∞
1/L 2/L
0 3/L 4/L
…
…
間隔1/L は周波数の差
これをΔν で表す
フーリエ係数が隙間なく並ぶ
1/L = Δν→0
もはや足し算はできない
1/L = Δν→小
= Δν
Δν
Δν ?
23
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級数から積分へ
17
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
23
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級数から積分へ
17
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
an =
1
L
 L
2
− L
2
f(x) exp

−i2π
n
L
x

dx
23
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級数から積分へ
17
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
an =
1
L
 L
2
− L
2
f(x) exp

−i2π
n
L
x

dx
1/L =Δν と書き換える
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
級数から積分へ
17
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
an =
1
L
 L
2
− L
2
f(x) exp

−i2π
n
L
x

dx
1/L =Δν と書き換える
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
23
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級数から積分へ
17
周期 L の周期関数 f(x) は,
f(x) =
∞

n=−∞
an exp

i2π
n
L
x

   
an =
1
L
 L
2
− L
2
f(x) exp

−i2π
n
L
x

dx
1/L =Δν と書き換える
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
紛らわしいので別の文字にしただけ
23
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級数から積分へ
18
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
23
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級数から積分へ
18
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
級数から積分へ
18
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
???😵😵
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
f(x)
x
0 a
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
f(x)
x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
0 a
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
f(x)
x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
0 a
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
f(x)
x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
23
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積分とは?
19
この面積を
求めたい
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
短冊の面積の合計
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
Δx → 0 区切りを無限に細かく
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
短冊の面積の合計
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
積分とは?
19
この面積を
求めたい
Δx → 0 区切りを無限に細かく
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
 a
0
f(x)dx これが積分
短冊の面積の合計
23
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積分とは?
19
この面積を
求めたい
Δx → 0 区切りを無限に細かく
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
 a
0
f(x)dx これが積分
短冊の面積の合計
23
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積分とは?
19
この面積を
求めたい
Δx → 0 区切りを無限に細かく
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
 a
0
f(x)dx これが積分
短冊の面積の合計
23
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積分とは?
19
この面積を
求めたい
Δx → 0 区切りを無限に細かく
f(x)
x
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
f(x)
x
0
Δx
2Δx nΔx
幅が Δx の
長方形で近似
高さ f(2Δx)
0 a
 a
0
f(x)dx これが積分
短冊の面積の合計
23
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級数から積分へ
20
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
Δx → 0 区切りを無限に細かく
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
 a
0
f(x)dx
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
級数から積分へ
20
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
Δx → 0 区切りを無限に細かく
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
 a
0
f(x)dx
23
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級数から積分へ
20
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
Δx → 0 区切りを無限に細かく
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
 a
0
f(x)dx
23
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級数から積分へ
20
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
Δx → 0 区切りを無限に細かく
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
 a
0
f(x)dx
23
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級数から積分へ
20
nΔν はある周波数を表すので,ν であらわす
L→∞ のとき Δν→0
f(x) =
∞

n=−∞

∆ν
 L
2
−L
2
f(τ) exp (−i2πn∆ντ) dτ

exp (i2πn∆νx)
という積分になる
このとき のなかの総和(Σ)が,
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
!!!
Δx → 0 区切りを無限に細かく
n−1

k=0
f(k∆x)∆x
 a
0
f(x)dx
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
21
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
   
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
21
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
   
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
と分けて書く
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
21
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
   
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
と分けて書く
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
21
f(x) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(τ) exp (−i2πντ) dτ

exp (i2πνx) dν
   
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
と分けて書く
フーリエ変換対 という
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
22
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
フーリエ変換
逆フーリエ変換
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
22
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
フーリエ変換
関数 f(x) にどのような周波数の波がどれだけ含まれているか,「波を切り出す」
逆フーリエ変換
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
22
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
フーリエ変換
関数 f(x) にどのような周波数の波がどれだけ含まれているか,「波を切り出す」
逆フーリエ変換
フーリエ係数の並びだったのが,周波数の間隔がどんどん小さくなって,
ついにはひとつの関数 F(ν) になる
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
フーリエ変換
22
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
   
f(x) =
 ∞
−∞
F(ν) exp (i2πxν) dν
   
フーリエ変換
関数 f(x) にどのような周波数の波がどれだけ含まれているか,「波を切り出す」
逆フーリエ変換
フーリエ係数の並びだったのが,周波数の間隔がどんどん小さくなって,
ついにはひとつの関数 F(ν) になる
周波数 ν の波 exp(i2πxν) に,対応するフーリエ係数 F(ν) をかけたものを
合計(積分)すると f(x) に戻る
23
2022年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
2次元の場合は
23
F(ν) =
 ∞
−∞
f(x) exp (−i2πνx) dx
     
1次元のフーリエ変換
この式は,x, y それぞれに1次元のフーリエ変換をしたことになっている
2次元のフーリエ変換 F(νx, νy) =
 ∞
−∞
f(x, y) exp{−i2π(νxx + νyy)}dxdy
F(νx, νy) =
 ∞
−∞
 ∞
−∞
f(x, y) exp(−i2πνxx)dx

exp(−i2πνyy)dy
exp(a + b) = exp(a) exp(b)
注:
足し算 かけ算

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2022年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ級数とフーリエ変換 (2022. 10. 7)