Spectral Analysis

Partial FFT의 사용 목적 FFT 알고리즘은 효율적으로 DFT를 수행하는 알고리즘으로 매우 광범위한 분야에서 활용되고 있다. FFT의 출력 샘플 크기는 알고리즘적으로 입력 샘플 크기와 같거나 큰 2^n으로 결정된다. 그러나 많은 어플리케이션에서 전체 스펙트럼

DFT(=FFT)는 데이터 분석 및 알고리즘 개발에 가장 흔히 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 본 포스팅에서는 DFT의 기초적인 이론이나 주요 특성 등을 다루지 않는다. 학교를 졸업한 지 오래되서인지 개발을 하다보면 아주 기본적인 내용임에도 불구하고 부호가 헷갈린다거나

본 포스트를 보기 전에 이전 포스트를 먼저 보시면 도움이 됩니다.본 포스트를 작성하는데 아래 내용을 참고하였습니다. 그리고 본 포스트에 사용되는 모든 이미지는 1번 링크에서 가져왔습니다.1\. Four Ways to Compute an Inverse FFT Using

어떠한 입력 시퀀스가 있다고 하자. 입력 시퀀스는 시계열 데이터 혹은 특정 차원으로 uniform sampling된 신호이다. 만약, non-uniform sampling을 사용한다면 적절한 위치에 0을 삽입하면 된다. 여기서 우리는 편의상 입력 시퀀스를 시계열 데이터