fft分析・とは？初心者がつまずかない解説と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

fft分析・とは？

fft分析とは、時間領域の信号を周波数領域で表現する方法です。私たちが耳で聞く音や、機械から出る振動、電気信号などは、実はさまざまな周波数成分の組み合わせでできています。FFT（高速フーリエ変換）という計算アルゴリズムを使うと、大量のデータを短時間で周波数成分に分解できます。つまり、信号のどの周波数が強く現れているか、どんな音色が含まれているかを知ることができます。

ここで少しだけ用語の整理をします。フーリエ変換は連続信号の周波数成分を取り出す理論的な変換ですが、現実のデータは「離散的なサンプル」になっています。DFT（離散フーリエ変換）はこの離散データに対して周波数成分を出す基本的な方法です。FFTはこのDFTを、計算量を抑えつつ高速に実行するアルゴリズムの総称です。結果として得られるのは、信号を構成する各周波数の強さ（振幅）と位相の情報です。

fft分析を使うと、さまざまな現象を詳しく分析できます。例えば音楽の楽器ごとの周波数を分解して音を識別したり、機械の振動を観察して故障の兆候を早期に検出したり、通信データの帯域を調べて効率を上げたりします。これらはすべて、信号を周波数の視点で見ることで生まれる洞察です。

fft分析の流れをざっくり説明します。まず信号をデータとして取り込みます（サンプリング）。次にデータを一定の長さごとに区切り（窓をかけることも多いです）、各区間についてDFT/FFTを適用して周波数成分を取り出します。窓関数を使う理由は、データの端の不連続性を抑え、スペクトルの歪みを減らすためです。最後に得られた周波数スペクトルを「振幅スペクトル」や「パワースペクトル」として解釈します。

以下の表は、時間領域と周波数領域の基本的な違いを分かりやすく整理したものです。

<th>領域

意味	代表的な指標
時間領域	信号の大きさが時間とともにどう変わるかをそのまま表す	振幅、波形、瞬時値
周波数領域	信号を構成する周波数成分とその強さを表す	スペクトル、振幅スペクトル、パワースペクトル

この表を見れば、時間領域は「いつどんな波形か」を、周波数領域は「どんな波の成分が強いか」を教えてくれることが分かります。

fft分析の実務的なポイント

実際に fft分析を行うときにはいくつかのポイントがあります。まずサンプリング周波数とデータ長の関係です。サンプリング周波数が高いほど高い周波数を拾えますが、データ量も増えます。分析したい周波数帯を決めたら、データを適切な長さで区切り、窓関数を適用してからFFTを回します。窓関数には、ハミング窓やブラックマン窓などがあり、それぞれ特徴があります。窓を選ぶことで、周波数スペクトルに生じる「 leakage（漏れ）」を抑えることができます。

さらに、結果の解釈にもコツがあります。振幅スペクトルのピークが必ずしも実信号の最も重要な周波数を直接指すわけではなく、窓長やデータ長、ゼロパディングの有無によってピークの位置が少し動くことがあります。したがって、実務では複数の窓長やパディングを試して、安定した特徴を見つけることが多いです。

fft分析のよくある応用例

・音声認識や楽曲分析で、楽器の周波数成分を識別する。

・機械の振動分析で、異常な周波数成分を検出して故障を予知する。

・画像処理や地震波の解析など、信号以外のデータにも周波数成分の観点を活用する。

初心者のうちは、まず身近な音声データを使ってFFTの仕組みを体感してみるのがおすすめです。波形を録音してから、窓関数と窓長を変えてスペクトルを比較すると、周波数成分の変化を視覚的に理解しやすくなります。

まとめと次のステップ

fft分析は、信号を時間軸から周波数軸へと移す強力な道具です。基本は「サンプリング→窓処理→FFT→スペクトルの解釈」という流れ。正しい窓選択とデータ長の組み合わせが、正確な周波数解析の鍵になります。中学生にも身近な音や信号を題材に、手を動かして実験してみると、数学と現実世界のつながりがよく分かるでしょう。