MWA（基線長 55m）のデータを例に、visibilityの物理的意味とCNNの周波数方向への畳み込みがなぜ不適切かを視覚的に解説します。
フーリエ変換の本質は「ある信号を、さまざまな周期（スケール）の波の重ね合わせとして分解する」操作です。下のスライダーで各波の振幅を変えてみてください。
1次元では「時間 → 周波数」でしたが、2次元では「空間の画像 → 空間周波数」になります。2次元の「波」とは空間的な縞模様であり、任意の画像はさまざまな方向・細かさの縞模様の重ね合わせとして分解できます。
干渉計の2本のアンテナの相関出力（visibility）は、天球上の輝度分布の2次元フーリエ成分をサンプリングしたものです（van Cittert-Zernike定理）。
基線ベクトル b を持つアンテナ対が測定するu-v座標は：
「スケール」とは天球上の角度的な大きさのことです。角度スケール θ ≈ λ/b であり、u-v平面の中心から遠いほど小さな（細かい）角度スケールに対応します。
CNNの畳み込み層は並進不変性を仮定しています：同じカーネルをデータ上でスライドさせても同じパターンが同じ意味を持つ、という前提です。
フーリエ変換＝信号を波の重ね合わせに分解する操作
Visibility＝天球輝度分布の2次元フーリエ成分のサンプル
u-v座標 = b/λ → 同じ基線でも周波数が変わればu-v上の位置が変わる
スケール（θ ≈ λ/b）＝その基線・波長で感度を持つ天球上の角度サイズ
CNNが不適切な理由＝周波数方向の並進不変性が物理的に成立しない