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離散フーリエ逆変換 📂フーリエ解析

離散フーリエ逆変換

公式1

a=(a0,a1,,aN1)CN\mathbf{a} = (a_{0}, a_{1}, \dots, a_{N-1}) \in \mathbb{C}^{N}離散フーリエ変換a^=(a^0,a^1,,a^N1)CN\hat{\mathbf{a}} = (\hat{a}_{0}, \hat{a}_{1}, \dots, \hat{a}_{N-1}) \in \mathbb{C}^{N}としよう。

FN(a)=a^,a^m=n=0N1ei2πmn/Nan \mathcal{F}_{N}(\mathbf{a}) = \hat{\mathbf{a}},\quad \hat{a}_{m}=\sum_{n=0}^{N-1}e^{-i2\pi mn /N}a_{n}

すると、次が成り立つ。

an=1Nm=0N1ei2πmn/Na^m a_{n} = \dfrac{1}{N} \sum \limits_{m=0}^{N-1} e^{i 2 \pi m n / N} \hat{a}_{m}

説明

これを離散フーリエ変換の逆変換公式という。

証明

補題

m=0,1,,N1m = 0, 1, \dots, N-1に対して、次のようにおく。

em=(1,ei2πm/N,ei2π2m/N,,ei2π(N1)m/N) \mathbf{e}_{m} = \left( 1, e^{i 2\pi m/N}, e^{i 2\pi 2m/N}, \dots, e^{i 2\pi (N-1)m/N} \right)

すると、{em}m=0N1\left\{ \mathbf{e}_{m} \right\}_{m=0}^{N-1}CN\mathbb{C}^{N}基底であり、em2=N\left\| \mathbf{e}_{m} \right\|^{2} = Nが成り立つ。

補題により、任意のaCN\mathbf{a} \in \mathbb{C}^{N}に対して、次が成り立つ。

a=1Nm=0N1a,emem \mathbf{a} = \dfrac{1}{N} \sum _{m=0}^{N-1} \left\langle \mathbf{a}, \mathbf{e}_{m} \right\rangle \mathbf{e}_{m}

内積a,em\left\langle \mathbf{a}, \mathbf{e}_{m} \right\rangleを計算すると、離散フーリエ変換の定義によって、次のようになる。

a,em=n=0N1anei2πnm/N=a^m \left\langle \mathbf{a}, \mathbf{e}_{m} \right\rangle = \sum _{n=0}^{N-1} a_{n}e^{i 2\pi nm/ N} = \hat{a}_{m}

これを上の式に代入すると、次を得る。

a=1Nm=0N1a^mem \mathbf{a} = \dfrac{1}{N} \sum _{m=0}^{N-1} \hat{a}_{m} \mathbf{e}_{m}

an=1Nm=0N1ei2πmn/Na^m a_{n} = \dfrac{1}{N} \sum _{m=0}^{N-1} e^{i 2\pi m n / N} \hat{a}_{m}


  1. Gerald B. Folland, Fourier Analysis and Its Applications (1992), p251-252 ↩︎