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再：FFTとIFFT（ローパス、ハイパスまたはバンドパス）を使用してフィルタリング

最善の策は、データをMATLAB、Python、またはRにエクスポートしてフィルタリングを行い、視覚化のためにJMPにデータをインポートすることです。これが提案したソリューションでしたしゅう （職員） この郵便受け。

再：FFTとIFFT（ローパス、ハイパスまたはバンドパス）を使用してフィルタリング

また、JSLのFFT関数を使用して調査する場合：

https://community.jmp.com/t5/Uncharted/FFT-and-DTMF/ba-p/28974

https://community.jmp.com/t5/Uncharted/FFT-Video/ba-p/21017

https://community.jmp.com/t5/Uncharted/Butterworth-2D-FFT-Filter/ba-p/216519

最初の2つは1Dデータを操作し、信号を探します。3番目は2Dデータに対してローパス操作を行い、高周波ノイズを除去します。

FFTおよびIFFT（ローパス、ハイパスまたはバンドパス）を使用したフィルター

時系列データセット内の特定の周波数を除外したいと思います。時系列のスペクトル密度では、FFTとそのピークを見ることができますが、これらのタイプのDSP操作を実行するための組み込みフィルターがあるのではないかと思います。

 

たとえば、FFT（）を使用すると、選択した周波数のみで新しい信号を得るために逆を実行できます。