【窓かけと短時間フーリエ変換:高速フーリエ変換編3】イメージでしっかりつかむ信号処理〜基礎から学ぶFFT〜
ここまでの解説は全て、「波形の全体」かつ「入力信号の繰り返し周期切れ目ピッタリで始まり、ピッタリで終わる信号」を対象として分析を行ってきました。
ここまでの解説は全て、「波形の全体」かつ「入力信号の繰り返し周期切れ目ピッタリで始まり、ピッタリで終わる信号」を対象として分析を行ってきました。
セキュアファイル転送の基本機能について説明します。また、理解を助けるために実際のMCUでセキュアファイル転送を行う簡単なサンプルプログラムを動かしてみたいと思います。
実はFFTの中にもたくさんの蝶が舞っています。FFTの中に舞う蝶が何を意味しているのか、を理解しましょう。
コンピュータプログラムの世界には「計算量」という概念があります。ある入力データを元にプログラム処理を実行するとき、実行開始から完了までにどれだけの時間が必要になるか、を表す値です。
信号形状自体は正弦波(sin波)と同じで、ただ開始の起点位置が異なっていて、純粋な正弦波に比べて開始が先行している(専門的には「位相が進んでいる」という)だけの波形です。
離散フーリエ変換の対象となっている離散入力信号が8個あるので、これに対する離散フーリエ変換を「8点の離散フーリエ変換」とか、さらに短縮して「8点DFT」と言ったりします。同様に前回の例題は4点DFTといいます。
複雑に見えますが、離散フーリエ変換の式と複素フーリエ級数の式(係数を求める式)とを照らし合わせると、複素フーリエ級数を自然な形で離散信号用に書き換えたものであることがわかります。図1のように両者を並べて、5つのポイント(①~⑤)に注目しながら照らし合わせてみましょう。
量子コンピューティングはさまざまな面で明るい未来のために期待される技術である反面、その演算能力をセキュリティ上の攻撃に使われることを考えると、既存の暗号技術にとって深刻な脅威でもあります。
組み込み機器向けOS、Windows 10/11 IoT Enterprise(以下Windows IoT)がサポートするArmプラットフォームが拡大しています。Windows IoT on Armは、Windows IoTのメリットそのまま、より低コストで低消費電力というArmならではのメリットもございます