離散フーリアエ変換(DFT)は、時間領域の信号を周波数領域に変換します。データセット ( ) は、データの長さNで、そのDFTは、次の式で与えられる連続データ (
) です。
高速フーリエ変換 (FFT)は、離散フーリエ変換を効率よく計算する方法です。DFTではなくFFTを使うことで、計算の複雑さはO(n2) から O(n log n)に減ります。OriginのFFTの入力信号は複素数でその大きさにでもすることができます。
FFTの結果は、周波数データと複素数の変換結果を含みます。一方で、大きさ、振幅、位相、パワー密度、その他の計算結果を求めることもできます。パワー密度の見積もりは、3つの異なる方法で行うことができます。: MSA, SSA, TISA.さらに、両側または片側のパワーを計算することができます。
FFTを使うとき、漏れに注意を払います。これは、入力信号が繰り返し周期的であり、その周期の長さが実際の入力の周期的な長さであるというFFTの前提により発生するものです。しかし、真の信号が周期的でなかったり、みなしの周期の長さが正確でない場合に、漏れが起こります。これにより、振幅と周波数の測定の両方の不正確さが起こります。Originは、漏れを軽減するためにウィンドウ関数の使用をサポートします。次のようないくつかの窓関数がサポートされていますが、それぞれ一長一短があります。Triangular, Bartlett, Welch, Hann, Hamming, Blackman 窓関数はは、分析する信号の種類に従って選択します。
FFTを使うには
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