はてなブックマーク

fft()関数を使用して、 高速フーリエ変換（FFT: Fast Fourier Transform）を行ないます。 まず、三角関数で波（4Hzの正弦波、18Hzの余弦波）を 作成します。 この2つの波の合成波も作成しています。 x <- 100 f <- 1:x hz <- 1:( x/2 ) t <- seq( 0.01, 1.00, 1 / length( f ) ) # 4Hzの正弦波 data_waveA <- sin( 2 * pi * t * 4 ) # 18Hzの余弦波 data_waveB <- cos( 2 * pi * t * 18 ) # 上記2つの合成波 data_waveC <- data_waveA + data_waveB これらの波を描きます。 par( "mfrow" = c( 3, 1 ) ) plot( t, data_waveA, typ

MacでBlenderを使う時に設定をしておくと便利なことをバージョンアップするたびに忘れてしまうので、ここはちょっとだけ奮起して書き残しておこうと思ったりしています。使用しているBlenderは、バージョン2.63です。 ユーザー設定画面へGO メイン画面の上にある【メニュー】バーから【ファイル】をクリックします。 ↓ 【ユーザー設定】をクリックします。 ↓ 上方に並んでるメニューから【入力】をクリックします。 NumパッドがないキーボードでNumパッドを再現できるようにする ノートPCなどでNumパッドがないキーボードでView視点のショートカットキーを使用できるようなります。Numパッドを再現にチェックを入れます。 左クリックで選択ができるようにする Blenderは右クリック選択がデフォルトなので、それを左クリックで選択するようにするには、ここをクリックします。 マウ

R2が 0.9 を超えており、高い説明力があります。 Intercept のp値が水準を超えてしまっています。 この結果をもとに作成されたモデル式の結果をプロットしてみます。 まずは、iris のデータ群の件数を x とします。 length( iris$Petal.Width ) x <- 1:150 iris から各データ群の値を取得して、変数に格納します。 回帰結果で得られた係数と切片を使用してモデルを作成します。 x1 <- iris$Sepal.Length x2 <- iris$Sepal.Width x3 <- iris$Petal.Length 回帰結果で得られた係数と切片を使用してモデルを作成します。 y <- -0.2073*x1 + 0.2228*x2 + 0.5241*x3 - 0.2403 iris のデータの散布図（黒）と回帰結果から作成したモデルの散

RMeCabパッケージを使用して、RでMeCabを用いて、 形態素解析を行ないます。 そのために、まず MeCab をインストールする必要があります。 MeCab のインストールや設定についてはこちらに記載しております。 RMeCabパッケージを読み込みます。 RMeCabC()関数を使用して、文字列を形態素解析してみます。 文字列は何でもよいですが、 ここではとりあえず、どらちゃんの歌でも入力してみました。 こんな感じで結果が返されます。 次は、RMeCabFreq()関数を使用して、ファイルを読み込んでみます。 こちらは青空文庫から、 夏目漱石さんの「吾輩は猫である」を使用させていただいております。 青空文庫　夏目漱石　吾輩は猫である　のページ 今回は関数の確認であるため特別な加工をせず、 単純にこのデータをテキストファイルにしています。 ダウンロードのところ