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経験的モード分解について
経験的モード分解とは，時間周波数解析のヒューリステックな手法で， 英語ではempirical mode decompositionといいます． 「経験的モード分解」という訳語自体は，私がこの研究を始めたときに 日本語訳がなかったため，私が軽い気分でつけてしまったのですが， 最近それが一人歩きしていることに気づきました． 実は2006年に，イギリス Imperial College の Danilo Mandic 博士を，学振の「外国人招へい研究者」制度で呼ぼうとしたとき，研究テーマの和文を書かなければいけなかったので，EMDの日本語訳をつくる必要性に迫られたのです．そこで，あまりにも安易に，Empirical=経験的，と命名してしまったのです． それはそうと，EMDはまだまだ基礎・応用ともに多くの可能性を秘めていると思います．私が目下興味のあるのは，複素信号のEMDです．これに関しては，I
FFT (高速フーリエ・コサイン・サイン変換) の概略と設計法
はじめに FFT とは離散フーリエ変換に関連する変換を高速に実行する一連の 計算方法のことです．ここでは，FFT の考え方とその設計方法について 具体的なプログラムを用いて示します．これは，FFT のライブラリを 作成したときのメモがもとになっています．専門的な説明は極力避けたので， エレガントでない説明になっているかもしれません．基礎知識として， 複素数の演算規則とフーリエ変換が何かということさえ知っていれば 理解できると思います．また，数学の知識がある程度あり 時間を節約したい方は， 1.2節と1.3節の要約(pdf 53KB) を一読していただければ速く理解できると思います． 目次 1 FFT 概略 1.1 離散 Fourier 変換 1.1.1 DFT の定義 1.1.2 DFT と通常の Fourier 変換 1.1.3 DFT の性質 1.2 Cooley-Tukey 型 FF
Lecture Kyusyu Univ.
[5月7日] [講義資料1-1] (PowerPoint) [講義資料1-2] (PowerPoint) [5月21日] [講義資料2-1] (PDF) [講義資料2-2] (PowerPoint) [6月4日] [講義資料3] (PowerPoint) [6月9日] 以下４問に解答して６月２５日の講義時に提出して下さい． 各課題は，ホチキスでとめること． [レポート課題1] (PowerPoint) [レポート課題2] (PowerPoint) [レポート課題3] (PowerPoint) [レポート課題4] (PowerPoint) [6月25日] [講義資料4-1] (PowerPoint) [講義資料4-2] (PowerPoint) [7月2日] [講義資料5] (PowerPoint) [7月23日] [講義資料6-1] (PowerPoint) [講義資料6-2] (Powe
SFFT: Sparse Fast Fourier Transform
Sparse Fast Fourier Transform : The discrete Fourier transform (DFT) is one of the most important and widely used computational tasks. Its applications are broad and include signal processing, communications, and audio/image/video compression. Hence, fast algorithms for DFT are highly valuable. Currently, the fastest such algorithm is the Fast Fourier Transform (FFT), which computes the DFT of an
ソフトウェアとデジタル信号処理(DSP)：ARI CO.,LTD. 音響と開発
ディレイ、エコー 1/3 遅延信号のみのディレイ 原音+ディレイ音で利用する ロングディレイ、エコー (Long delay, Echo) ショートディレイとダブ (Chort delay, Doubling) ディレイ、エコー 2/3 ステレオ、変調ほか ステレオとクロスディレイ (ピンポンディレイ,サラウンド) 遅延時間を変調 - コーラス、フランジャー 複合的なディレイ - マルチタップディレイ ディレイ、エコー 3/3 ディレイの信号処理 ディレイの原理と信号処理 フィードバック部の演算 飽和演算 (サチュレーション) 動的な変更とゼロクリア 出力のミキサー 補間器付きボリューム ステレオ化、クロスディレイ、マルチタップ
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
井澤裕司/信州大学 工学部 情報工学科
井澤 裕司 信州大学 工学部 情報工学科 Yuji Izawa ◆ 個人情報 ◆ 研究内容 ◆ 担当科目 論理回路 ・ 論理回路1 （情報工学科２年： ブール代数、組み合せ回路等） ・ 論理回路2 （情報工学科３年： 順序回路等） 情報システム特論第1 ・ ディジタル信号処理 基礎編 ・ ディジタル信号処理 応用編 ・ 教材コンテンツ集 平成19年度レポート課題 (8/3提出) ◆ 参考資料 ハードウェア実験関連 電子回路が目で見えるか？ −水を用いた可視化の試み− コンピュータ・アーキテクチャ 資料集 (H15年度で終了) レポートと文章表現 (H15年度 新入生ゼミナール資料) 井澤研究室のホームページへ戻る 信州大学工学部情報工学科のホームページへ戻る
やる夫で学ぶディジタル信号処理
やる夫cry2 実験データの解析とかで信号処理をしなくちゃならないことが多くなってきたお… やる夫cry 数学でフーリエ解析とか習ったけど，真面目に聞いてなかったのでさっぱりわからないお… やる夫 だからやらない夫に教えてもらうお! やる夫で学ぶディジタル信号処理 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 更新履歴 (最終更新: 2016.01.08 ) PDF版 アスキーアートがないと読む気にならないという方は，ページ上部の「アイコンを表示する」をクリックしてください．アスキーアートではないけど多少は助けになるかも知れません． 講演の機会を頂きました．ご関係各位に感謝します: やる夫で信号処理は学べるか ―東北大学機械知能・航空工学科における信号処理教育とウェブ教材― (依頼講演), 電子情報通信学会総合大会, AS-2-8, 九州大学伊都キャンパス, 2016年3月16日. [PDF]
ディジタル信号処理
ディジタル信号処理 Visitors Number 信州大学工学部 井澤裕司 このページは、信州大学大学院博士前期課程の講義「情報システム特論第1」を開講するにあたり、 その基礎知識と応用に関する要点をまとめたものです。 この教材を活用され、理解を深められるよう願っています。 基礎編 ディジタル信号処理とは？ 信号処理とスペクトル フーリエ級数展開 フーリエ変換とその性質 サンプリングとそのスペクトル 離散フーリエ変換(DFT) 高速フーリエ変換(FFT) 線形システム 窓関数(Window Function) ディジタルフィルタとz変換 短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換 応用編 離散ウェーブレット変換 連続ウェーブレット変換 離散コサイン変換（DCT) 画像の符号化 誤り検出方式（CRC符号）
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Chirplet transform - Wikipedia
Modified discrete cosine transform - Wikipedia
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