Javaの数値計算ライブラリApache Commons Mathを使う(3) 高速フーリエ変換（FFT）を実行してJFreeChartでプロットする。

今回はこちらの例題。

 Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(3) 高速フーリエ変換（FFT）を実行する。FourierOptionsにMatlabとNumerical Recipesがあるのが意外。

コードはこんな感じ。周波数をシフトする関数はなさそうなので手動でやっている。ノーマライズ法はデフォルトにするとMatlabと同じになるようだ。

import org.apache.commons.math3.complex.Complex;

import org.apache.commons.math3.transform.DftNormalization;

import org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer;

import org.apache.commons.math3.transform.TransformType;

import org.jfree.chart.ChartFactory;

import org.jfree.chart.ChartPanel;

import org.jfree.chart.JFreeChart;

import org.jfree.chart.plot.PlotOrientation;

import org.jfree.chart.plot.XYPlot;

import org.jfree.chart.renderer.xy.XYLineAndShapeRenderer;

import org.jfree.data.xy.XYSeries;

import org.jfree.data.xy.XYSeriesCollection;

import java.awt.BorderLayout;

import javax.swing.JFrame;

public class FFT extends JFrame {

    public static void main(String[] args) {

        FFT frame = new FFT();

        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);

        frame.setBounds(10, 10, 640, 480);

        frame.setTitle("FFT");

        frame.setVisible(true);

    }

    public FFT() {

        JFreeChart chart =

          ChartFactory.createXYLineChart("Fast Fourier Transform",

                                         "freq",

                                         "result",

                                         createData(),

                                         PlotOrientation.VERTICAL,

                                         true,

                                         false,

                                         false);

        XYPlot plot = chart.getXYPlot();

        XYLineAndShapeRenderer renderer =new XYLineAndShapeRenderer();

        renderer.setSeriesShapesVisible(0, false);

        renderer.setSeriesShapesVisible(1, false);

        plot.setRenderer(renderer);

        ChartPanel cpanel = new ChartPanel(chart);

        getContentPane().add(cpanel, BorderLayout.CENTER);

    }

    private XYSeriesCollection createData(){

        int n = 256;

        double[] t = new double[n];

        double[] y = new double[n];

        Complex[] result = new Complex[n];

        for (int i = 0; i < t.length; i++) {

            t[i] = (double)i;

            y[i] = Math.sin(t[i]);

        }

        FastFourierTransformer fft = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);

        result = fft.transform(y, TransformType.FORWARD);

        Complex[] resultShift = new Complex[n];

        for (int i = 0; i < t.length/2; i++) {

            resultShift[i] = result[n/2 + i];

            resultShift[n/2+i] = result[i];

        }

        XYSeriesCollection data = new XYSeriesCollection();

        XYSeries series1 = new XYSeries("Real part");

        for (int i = 0 ; i < n ; i++){

          series1.add(t[i]/(double)n - 0.5, resultShift[i].getReal());

        }

        XYSeries series2 = new XYSeries("Imaginary part");

        for (int i = 0 ; i < n ; i++){

          series2.add(t[i]/(double)n - 0.5, resultShift[i].getImaginary());

        }

        data.addSeries(series1);

        data.addSeries(series2);

        return data;

      }

}

実行するとNumPyの結果と同じになった。