0と1では解けない問題がある――アナログコンピューターが再び注目を集める理由とは | fabcross for エンジニア
米ノートルダム大学の研究チームは、既存のデジタルコンピューターが苦手とする多変数問題について、アナログ「ソルバー」を利用することで、より最良の解を速く導くことができると発表した。研究成果は2018年11月19日の『Nature Communications』に掲載されている。 アナログコンピューターは20世紀初頭から中頃まで、潮位予測器や弾道計算機をはじめ、NASAの初期ロケットの打ち上げにも使われてきた。始めは歯車や真空管を、後にトランジスターを利用し、電圧などの測定値を計算結果としていた。例えば2つの数の和を計算したい場合、その2つの数に対応する電圧を加算するだけでよく、リアルタイムに結果が得られる。ただ、アナログコンピューターは変数の再設定が難しく、用途が限定されがちで、ノイズの問題もあることから、量産トランジスターや集積回路の台頭に伴い、より柔軟性のあるデジタルコンピューターに取っ
Python: LibROSA で調波打楽器音分離 (HPSS) - Wizard Notes
調波打楽器音分離とは？ 一般的な楽曲では、様々な楽器音が含まれています。 そのため、元の楽曲信号から直接、音楽的な情報（例：コード進行）を分析するのは 計算機ではなかなか難しいです*1。 そこで、分析の前処理として、 打楽器の音と非打楽器（調波楽器）の音を分離する調波打楽器音分離 (HPSS: Hermonic/Percussive Source Seperation) *2が良く使われています。 この記事では、HPSSの概要とPython (LibROSA) のコードの解説します。 調波打楽器音分離とは？ 調波打楽器音分離のアイディア アルゴリズムの設計 非負値行列因子分解＋基底クラスタリング 最適化問題（行列因子分解）として解く 深層学習を使った手法 メディアンフィルタベースの手法 LibROSAにおける調波打楽器分離（HPSS）の実装 使い方 実装の詳細 librosa.effect
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https://ocw.u-tokyo.ac.jp/lecture_files/engin_01/5/notes/ja/E1-DPmatching.pdf