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信号処理に関するlabgaのブックマーク (6)

  • 適応信号処理

  • GOSSP - Go言語で音声信号処理 | LESS IS MORE

    C++からGoへ みなさん、C++で信号処理のアルゴリズムを書くのはつらいと思ったことはありませんか?C++で書くと速いのはいいけれど、いかんせん書くのが大変、コンパイルエラーは読みづらい、はたまたライブラリをビルドしようとしたら依存関係が上手く解決できず……そんな覚えはないでしょうか?謎のコンパイルエラーに悩みたくない、ガーベジコレクションほしい、Pythonのようにさくっと書きたい、型推論もほしい、でも動作は速い方がいい、そう思ったことはないでしょうか。 そこでGoです。もちろん、そういった思いに完全に答えてくれるわけではありませんが、厳しいパフォーマンスを要求される場合でなければ、Goの方が良い場合も多いと僕は思っています。 とはいえ、まだ比較的新しい言語のため、ライブラリは少なく信号処理を始めるのも大変です。というわけで、僕がC++をやめてGoに移行したことを思い出し、Goでの信号

    GOSSP - Go言語で音声信号処理 | LESS IS MORE
  • フィルタ特性みるにはインパルス波 - きしだのHatena

    で、フィルタの特性を見るのにチャープ信号を使ったのですが、実際にはインパルス波を使います。 インパルス波というのは、理論的には長さ0、強さ無限大の信号なのですが、現実的にはそんなの無理です。データを作るときには、1つのデータだけ1にしてほかを0にするという感じになります。 //処理対象データの作成 double data[] = new double[100]; data[50] = 1; なんでインパルス波がいいかというと、不思議なことにインパルス波はすべての周波数成分を同じだけ含むという特性があるからです。 こんな感じになります。 なので、フィルタ特性がきれいにみることができます。 ローパスフィルタをかけるとこんな感じ。 ハイパスフィルタだとこんな感じ。 このとき、インパルス波を入れたときの波形をインパルス応答といいます。FIRは有限インパルス応答の略で、インパルス応答が有限になるフィ

    フィルタ特性みるにはインパルス波 - きしだのHatena
  • B. バタワースフィルタ (やる夫で学ぶディジタル信号処理)

    B.1 バタワースフィルタの伝達関数 やらない夫 IIRフィルタの間接設計の例として,バタワースフィルタというアナログフィルタをプロトタイプとしたものを紹介したんだが,バタワースフィルタ自体は完全に天下りで与えてしまったのがちょっと心残りだ. やる夫 正直,あの式 (16.19) も,その極の配置も,さっぱり意味がわからんお. やらない夫 まあ,アナログフィルタは題じゃないとはいえ,さすがにひどかった気がするので,一応フォローしておこうと思う. やる夫 手短にお願いしますお. やらない夫 話の出発点は, 次バタワースフィルタの振幅特性 だ.こういう振幅特性を実現するような伝達関数が,どうして式 (16.19) のような形で表されるのかを知りたい. やる夫 んー, を代入して を求める,とかじゃダメなのかお? やらない夫 それじゃ が得られるだけだからな.伝達関数の振幅は決まるが,位相が手

  • 双2次フィルタ

    と表すことができます。 この伝達関数の周波数特性は、 ω0 を境にして減衰を始めるローパス特性になっています。 すなわち、このような RCL 回路を用いて、ローパスフィルタを作ることが出来ます。 ちなみに、クオリティファクタ Q を変えると、カットオフ特性のなだらかさなどが変化します。 ここではローパスフィルタを例に挙げましたが、 RCL の配置をいろいろと変えることで、さまざまな特性を作ることができます。 伝達関数の分母・分子ともに2次のフィルタを双2次フィルタ(biquadratic filter、あるいは biquad filter)といいます。 (余談ですが、quad- という接頭語は“4”という意味を表します。 quadratic は“四角形の”という意味合いから“2次元の”という意味で使われる言葉です。 ついでに、bi- は“2”を表す接頭語です。 biquadratic は文

    双2次フィルタ
  • SPTKの使い方 (1) インストール・波形描画・音声再生 - 人工知能に関する断創録

    SPTK(Signal Processing Toolkit)という音声信号処理のツールの使い方を紹介していきます。 SPTKには、音声を分析するための豊富なコマンドが約120個も提供されています。今までPythonで窓関数、FFT、MFCC、LPCなどを苦労して実装してきました(Pythonで音声信号処理)が、これらの代表的な音声処理は、SPTKで提供されているコマンドを組み合わせるだけで簡単に実行できます。 SPTKには、分厚いマニュアルと豊富なサンプル集がついているのでそれをベースに少しずつ使い方を整理していきたいと思います。今後の音声プロジェクトでも使用していく予定です。 インストール 主にLinuxマシンが対象のツールなのでソースからのコンパイルが必要。WindowsならCygwinやMinGWが必要でした。SPTK-3.5.tar.gzをダウンロードして tar xvzf SP

    SPTKの使い方 (1) インストール・波形描画・音声再生 - 人工知能に関する断創録
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