mk-mode BLOG

このブログは自作の自宅サーバに構築した Debian GNU/Linux で運用しています。
PC・サーバ構築等の話題を中心に公開しております。(クローンサイト: GitHub Pages

ブログ開設日2009-01-05
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Python - フーリエ級数展開!

[ プログラミング, 数学 ] [ Python ]

こんばんは。

Python3 で、フーリエ級数展開を実装する方法についてです。

0. 前提条件

  • LMDE 2 (Linux Mint Debian Edition 2; 64bit) での作業を想定。
  • Python 3.6.4 での作業を想定。
  • 当方は他のバージョンとの共存環境であり、 python3.6, pip3.6 で 3.6 系を使用するようにしている。(適宜、置き換えて考えること)

1. アルゴリズムについて

当ブログ過去記事を参照。

2. Python スクリプトの作成

  • 敢えてオブジェクト指向で作成している。
  • Shebang ストリング(1行目)では、フルパスでコマンド指定している。(当方の慣習
  • 数値計算ライブラリ NumPy を使用しない。(この程度の計算では、逆に2倍程度時間がかかってしまうため)
  • 必要であれば、スクリプト内の定数を変更する。(N は計算項数)
fourier_series_expansion.py
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#! /usr/local/bin/python3.6
"""
Fourier's series expansion

  f(t) = -1 (-pi < t <= 0 )
          1 (  0 < t <= pi)
"""
import math
import sys
import traceback


class FourierSeriesExpansion:
    N = 3  # Number of items
    CSV_FILE = "FourierSeriesExpansion.csv"

    def expand_fourier_series(self):
        """ Fourier's series expansion """
        try:
            with open(self.CSV_FILE, "w") as f:
                f.write("t,f(t)\n")
                y = 0
                for t in range(int(math.pi * -1000), int(math.pi * 1000) + 1):
                    for i in range(1, self.N + 1):
                        y += self.__calc_term(i, t / 1000.0)
                    ft = 4 / math.pi * y
                    f.write("{:.3f},{:.6f}\n".format(t / 1000.0, ft))
                    y = 0
        except Exception as e:
            raise

    def __calc_term(self, n, t):
        """ Computation for each item

        :param  int n
        :param  int t
        :return float
        """
        try:
            return math.sin((2 * n - 1) * t) / (2 * n - 1)
        except Exception as e:
            raise


if __name__ == '__main__':
    try:
        obj = FourierSeriesExpansion()
        obj.expand_fourier_series()
    except Exception as e:
        traceback.print_exc()
        sys.exit(1)

3. Python スクリプトの実行

まず、実行権限を付与。

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$ chmod +x fourier_series_expansion.py

そして、実行。

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$ ./fourier_series_expansion.py

同じディレクトリ内に “FourierSeriesExpansion.csv” という CSV ファイルが作成される。

FourierSeriesExpansion.csv
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t,f(t)
-3.141,-0.002264
-3.140,-0.006083
-3.139,-0.009903
-3.138,-0.013723
-3.137,-0.017542
-3.136,-0.021361
-3.135,-0.025180
-3.134,-0.028999
-3.133,-0.032817
-3.132,-0.036635
-3.131,-0.040452
-3.130,-0.044269
-3.129,-0.048086
-3.128,-0.051901
-3.127,-0.055717
-3.126,-0.059531
-3.125,-0.063345
-3.124,-0.067159
-3.123,-0.070971
         :
====< 途中省略 >====
         :
3.122,0.074783
3.123,0.070971
3.124,0.067159
3.125,0.063345
3.126,0.059531
3.127,0.055717
3.128,0.051901
3.129,0.048086
3.130,0.044269
3.131,0.040452
3.132,0.036635
3.133,0.032817
3.134,0.028999
3.135,0.025180
3.136,0.021361
3.137,0.017542
3.138,0.013723
3.139,0.009903
3.140,0.006083
3.141,0.002264

4. グラフ化

数字だけを眺めてもよく分からないので、R でグラフ化(プロット)してみるとよいだろう。

グラフは C++, Ruby での実装を紹介した過去記事に掲載のものを参照。


電気工学、音響学、振動、光学等でよく使用する重要な概念です。応用範囲は広いので他にも利用できるかと思います。

以上

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