フーリエ変換！！！

東京でも、寒いです、、冬になりました。

コロナ前のスキーで、、雫石です。

老後の趣味が、、理科になっています。

Youtubeを見て、、なるべく感覚として納得したいと、、

昨日アップした、ラジオの発明、、いったいどうやって電磁波に音声を乗せるのか？？？

私には、すごい謎なんです。

ここでどうしても出てくるのが「フーリエ変換」

ちょっと簡単な画像をネットから、、

こういうことらしいのですが、、ネットからです。

AI による概要

フーリエ変換は、音、光、電波などの複雑な波（信号）を、単純な周波数の波（正弦波）の組み合わせに分解する技術で、音声のノイズ除去（イコライザー）、画像圧縮（JPEG）、データ通信（5G）、MRI（医療診断）、地震波解析など、私たちの身の回りの様々なデジタル技術や科学技術の基盤となっています。音や画像を「周波数」という別の視点から分析・処理することで、データ量を減らしたり、不要な成分を取り除いたり、隠れた特徴を発見したりできるのが特徴です。

日常生活での応用例

• 音楽・音声:
  • 音質調整（イコライザー）: 音楽アプリなどで特定の周波数帯域の音を強調・抑制する。
  • ノイズ除去: 録音された音から「キーン」という高周波ノイズだけを取り除く。
  • データ圧縮（MP3など）: 人間が聞き取りにくい周波数成分を削除してファイルサイズを小さくする。
• 画像:
  • 画像圧縮（JPEG）: 画像の細かい色や明るさの変化を周波数成分に分解し、重要度の低い情報をカットして圧縮する。
  • 画像処理: 画像の輪郭強調やノイズ除去、フィルタリング。
• 通信:
  • デジタル通信: 携帯電話やWi-Fiなどで、電波の周波数を効率的に利用し、データを送受信する。
  • 5G技術: 高速・大容量通信の実現に不可欠。
• 医療:
  • MRI（磁気共鳴画像法）: 体内の情報を周波数成分に変換して詳細な画像化し、病気の診断に役立てる。
  • 心電図（ECG）: 心臓のリズムの異常を周波数解析で検出する。
• その他:
  • 機械の故障診断: 動作音の周波数変化から異常を検知する。
  • 地震解析: 地震波の周波数成分を分析し、地震のメカニズムを理解する。

フーリエ変換の基本的な考え方

1. 分解: 複雑な信号（時間変化する音や画像データ）を、様々な高さ（周波数）の単純な波（サイン波やコサイン波）の足し算に分解する。
2. 分析（周波数領域へ）: どの周波数の波がどれくらいの強さで含まれているかを分析する（時間領域から周波数領域への変換）。
3. 処理: 不要な周波数成分を削除したり、必要な成分を強調したりする。
4. 再構成（逆変換）: 処理後の周波数成分を元に戻し（逆フーリエ変換）、新しい信号（圧縮された音声、ノイズが少ない画像など）を作り出す。

このように、フーリエ変換は「見方を変える」ことで、見えなかった情報（周波数成分）を明らかにし、私たちの生活を支える多くの技術に利用されています。

ここは、ちょっとついていくのが難しい、、

フーリエ変換の公式を考えたフーリエさんは、

昔々の方です。フランス人、、フランス革命のころの、、、

数学者で物理学者。

明日、彼のお顔を描こうかなと、、彼のこと

むかしむかしに、、賢い人が、いたものだと、、、驚きです。

今日は、イラストペンでお絵かき、、

ネットからの写真とかを参考に、まねして練習してます。

構図やら、いろいろと、そのまんまではないので、、

そのうちに、、自分の空想で作る風景が描けたらなぁと、、