Q&A
数学的なアルゴリズムの解説が欲しい、という質問でしょうか？でしたらアルゴリズムタグをつけると詳しい方の解説がもらえるかもしれません。
参考: https://dspillustrations.com/pages/posts/misc/approximating-the-fourier-transform-with-dft.html
画像処理で使用する式に関しての質問です。
離散フーリエ変換の式を利用して、離散したいくつかの座標を利用して、f(x)=と式を置くて、離散した座標を通る式の近似式を導きたいのですが、どうやって離散フーリエ変換の式を使用すればよいか具体例がないためわかりません。
どうか具体例を踏まえて離散フーリエ変換の式の使い方を教えて頂けないでしょうか。
どうもありがとうございました。
ノイズを減らしてサイン波の重ね合わせに近似するってことかしら。
たとえばこんな↓
http://fareastprogramming.hatenadiary.jp/entry/2016/10/28/220533
ありがとうございます。
若干違いますが、これを手動で行うとしたら、ノイズの入ったグラフから赤い線を手で引いて、そのグラフを非周期的なフーリエ級数展開を利用して近似式を作るという手もありますね。
なので離散フーリエ展開は使わないですね。
↑理解不能
> ノイズの入ったグラフから赤い線を手で引いて
どうやって? それができたとして、どうやってそのグラフを数式化するん?
> 非周期的なフーリエ級数展開
フーリエ級数展開したら(サイン波の重ね合わせなんだから)どうやったって周期的にしかならんのでは?
で、この質問のどこがOpenCVでMathematicaなんだ?
与えられた座標群を「通る式」なら，ノイズ除去したらいかんのでは
（まぁ，「通る」ってなんだよ，って話ですが…）
fanaさん、意見ありがとうございます。
あるいはフーリエ級数の次数を減らしてあげれば細かいギザギザが消えた「ざっくり近似」にはなるですね。
ただしこのとき与えられた座標群を「通る」ことは期待できず、その近くをかすめることになるけど。
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