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2013年5月14日のブックマーク (6件)

  • Amazon.co.jp: スーパーIT高校生"Tehu"と考える 創造力のつくり方: Tehu, 村上憲郎: 本

    Amazon.co.jp: スーパーIT高校生"Tehu"と考える 創造力のつくり方: Tehu, 村上憲郎: 本
  • 私みたいなおっちょこちょいを自滅から救って来たちょいとした工夫x3+1 : 404 Blog Not Found

    2013年04月13日01:30 カテゴリTipsiTech 私みたいなおっちょこちょいを自滅から救って来たちょいとした工夫x3+1 bashクックブック ぎゃああぁぁぁ 僕がMacのホームディレクトリを削除するに至った経緯と、復元するまでの道のり | CreativeStyle 具体的に何をしたのか。それは、以下のコマンドの実行です。 $ rm -rf ~/ でもこれ、すごいやりがち。 やりがちなのになんでそれよりおっちょこちょいなはずな私がもう30年近くものあいだ難を逃れているかを披露しておくことにする。 以下、それぞれtcsh版とbash版を。zsh版はどなたかよろしく。 alias 上記の例は、実はこれだけで防ぐことが出来ていた。 tcsh alias rm 'rm -i' bash alias rm='rm -i' 要するに、rmと打ったらrm -iを意味するようにしておくわけだ

    私みたいなおっちょこちょいを自滅から救って来たちょいとした工夫x3+1 : 404 Blog Not Found
  • フーリエ級数展開

    フーリエ級数展開 信州大学工学部  井澤裕司 フーリエ級数展開は、信号とスペクトルの関係を理解する上で最も重要な概念です。 その内容が把握できれば、フーリエ変換や離散フーリエ変換、サンプリングの物理的な意味や、 それらの相互関係を理解することも容易です。 ここでは、数学的手法に基く厳密な解説は避け、より直観的に理解できるようなツールをいくつか用意しました。 図中のボタンを操作することにより、関数の波形やフーリエ係数等の数値をインタラクティブに変更することが可能です。 これらを活用して、信号の対称性とフーリエ係数の関係や、直交関数のイメージについて、理解を深めて下さい。 1. 定義(その1) はじめに、フーリエ級数展開の定義を示しましょう。  周期関数を x(t) とします。ここで t は時間、T0  は周期を表します。 この関数が、ディリクレの条件を満たすとき、T0 の整数倍の周

  • ディジタル信号処理

    ディジタル信号処理 (基礎編) Visitor 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、 その基礎知識に関する要点をまとめたものです。 後半ではこれらの知識をもとに、さらに高度な内容について解説する予定です。 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。 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

  • フーリエ解析 - [物理のかぎしっぽ]

    フーリエ変換 † 相関関数(黒子著) 直交関数系(黒子著) フーリエ変換の第一歩(黒子著) フーリエ級数(黒子著) フーリエ変換の実例(クロメル著) 相関関数と畳み込み積分のフーリエ変換(クロメル著) フーリエ変換の三連続積と畳み込み積分の拡張(クロメル著) ∫e^(-ikx)/(x-c)dxの計算(クロメル著)→物理数学 行列の指数関数のラプラス変換(クロメル著) 斜交座標での2次元フーリエ変換(クロメル著) 一般化されたエルミート多項式(クロメル著) ↑

  • FFTとは? ~本当は正しくないFFTの周波数特性~

    エンジニアや理工系の人と話をしていると、FFT=周波数特性と勘違いしている人が大勢います。それも絶対に正しいと思っている人が居るんだけどそれは大間違いです。 なるべく数式を使わずに簡単にFFTとは何であるのかを解説します。 フーリエ変換とは フーリエ級数展開とは フーリエ変換やフーリエ級数展開の特徴 標化と量子化 離散フーリエ変換(DFT)とは 高速フーリエ変換(FFT)とは FFT(DFT)の質 どうしてFFTは正しくないのか (おまけ)スペクトル推定法と基底変換 (おまけ2)フーリエ変換の存在についての補足 参考リンク 関連記事 フーリエ変換とは フーリエ変換=FFTと思っている人も多いのですが、これも間違い。 フーリエ変換とは 無限に続く任意の連続信号(1次元)を、無限の周波数までのsin波とcos波の重ねあわせとして表現できる ことを利用してある任意の信号を、sin波とcos波

    FFTとは? ~本当は正しくないFFTの周波数特性~