Intel.com サーチを使用 いくつかの方法で Intel.com のサイト全体を簡単に検索できます。 製品名: Core i9 文書番号: 123456 Code Name: Emerald Rapids 特別な演算子: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*
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電気数学 過渡計算 CR回路の過渡 ラプラス変換 ラプラス変換の意義 ラプラス変換の定義 ラプラス変換表 ラプラス逆変換 ラプラス変換の利点 RLC回路の過渡 留数 過渡関数と物理的意味 フーリエ変換 フーリエ変換の意義 フーリエ級数 フーリエ係数 スペクトル フーリエ変換 窓関数 フーリエ変換とラプラス変換 |F(ω)|と位相 伝達関数 伝達関数の意義 畳み込み積分 伝達関数 過渡応答 周波数応答 極と零点 初期値,最終値の定理 2次系伝達関数の特徴 極位置と伝達関数の特徴 2次伝達関数のフィルタ特性 群遅延 電気物理 電流と電圧 電流 電荷 電界 電位 電源 抵抗 抵抗率 オームの法則 抵抗の合成 キルヒホッフ 重ね合わせ理 鳳テブナン アナログ加算回路 電力 ジュール熱 電力 実効値 コンデンサ 平行極板と電荷 平行極板の静電容量 誘電体 コンデンサの特徴 コンデンサのエネルギー コ
FFTで一回の計算で行うデータ数。FFTの原理上通常は2のn乗の値となる。 これにサンプリングレート(サンプリング周波数)の逆数(一回のサンプリング時間)をかけるとサンプリング時間となる。 例えば44.1KHzのサンプリングレートの場合にブロックサイズが65536 (2の16乗)の場合 65536/44100(Hz)=1.486(sec) というのが一回の解析のサンプリング時間になる。 さらにこれの逆数を取ると周波数分解能になる 1/1.486=0.673(Hz) ライン数はブロックサイズの半分になるので 65536/2=32768(本) 周波数分解能に周波数分解能をかけると 32768(本)×0.673(Hz)=22050(Hz) となりますが、実はこれはサンプリングレートの半分にかならず一致します。 ただし、一般的なFFTアナライザはブロックサイズの計算に2の変わりに2.56を用いるた
2次元フーリエ変換/逆変換を説明するビデオです。数式は無し。このビデオはもっと長い27分の視覚と脳に関する高校生向けセミナーから取りました。元ファイルは以下のURLにあります: http://ohzawa-lab.bpe.es.osaka-u.ac.jp/ このビデオで使っているMatlab scriptは以下のリンクにあります: http://visiome.neuroinf.jp/modules/xoonips/detail.php?item_id=6448 This short video explains two-dimensional Fourier transform and inverse transform using an interactive Matlab script, which is available from the above URL.
MacとかiPhoneとかあまり関係なく基礎を固めようと思っていろいろ勉強モードに入っていまして、すこしずつまとめていこうと思います。まずはフーリエ変換についてです。 あくまでプログラムで使う事を前提に書いていきますので、いろいろおかしかったりするかもしれませんがご了承ください。もし、明らかに変だったら突っ込んでいただけるとうれしいです。基本的に小難しそうな数式とかはできるだけ出さずにコード重視、ビジュアル重視で書いていくつもりです。 プログラミングでフーリエ変換というと、高速フーリエ変換(FFT)を使うという事になると思うのですが、FFTについては特に詳しく書きません。プログラム化されたコードを見た場合、FFTだと高速化されたアルゴリズムだけで本質的な部分がわからないので、高速化していないノーマルな離散フーリエ変換(DFT)のプログラムを見て、フーリエ変換の仕組みを調べていきます。 オー
Pythonで音声信号処理(2011/05/14) 今回は、信号処理の肝とも言える離散フーリエ変換(Discrete Fourier Transform: DFT)を試してみようと思います。ときどき感動するアルゴリズムに出会うけれど、フーリエ変換はその一つです。最初に考え出したフーリエさんはすごい!フーリエ変換を扱った本は参考文献に挙げている何冊かを読んだのですが、理解するのにけっこう苦労しました。ここでも間違ったこと書いていたらコメントもらえると助かります。 前回の正弦波の合成(2011/06/07)で試したように、任意の周期波形はさまざまな周波数を持つ正弦波の合成で表せます。フーリエ変換は各周波数の正弦波がどれくらいの割合で含まれているかを求める技術。ここら辺の定性的な理解は、 フーリエの冒険 今日から使えるフーリエ変換 (今日から使えるシリーズ) の説明が大変わかりやすかったです。ま
■ 授業科目名: 離散数理 ■ 時間割コード: 140099 ■ 授業科目区分: 専門科目・選択 ■ 対象学生: 数学科 3年生 ■ 単位数: 2 ■ 開講学期: 前学期 ・ 水曜日 4時限 ■ 場所: 総合情報基盤センター 2F 第2端末室 ■ 担当教員: 幸山 直人 ■ オフィスアワー(自由質問時間): * 詳細については、「オフィスアワー」を参照のこと。
フーリエ変換。もう少し正確に書けば、ここでは「フーリエ級数展開」とは、 与えられた関数を三角関数(cos と sin)の足し合わせで表現する というもの。 この直観的なイメージは下の図で表すことができる。 (図の出典:フーリエ変換の本質:MetaArt) このように表現することの利点は過去のエントリに書いた。 ここまでの話は、文章を読むだけでも、なんとなく理解できる。 でも、いざ実際の教科書を開いてみると、見慣れない形の数式が出てきて当惑することになる。 今回は、この数式をどのように理解したらよいかを書いてみる。 今、手元にある教科書「理工系の数学入門コース フーリエ解析」に載っている式を取り上げる。 (この本はAmazonのレビューを見て分かる通り、理解しやすい構成で、初学者にはおすすめできる) フーリエ解析 (理工系の数学入門コース 6) 作者: 大石進一出版社/メーカー: 岩波書店発
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