ウェーブレット変換の検索結果1 - 2 件 / 2件

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  【Wavelet】Pythonでウェーブレット変換を実装【時間-周波数解析の基礎】 - LabCode

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  • 2022/10/31

  短時間フーリエ変換 (STFT) を用いて時間周波数解析を行う場合，解析したい信号の時間変化に対して窓関数幅を適切に選択する必要がありました。 しかしながら，窓関数幅の選択は試行錯誤が伴い，手間がかかる場合があります。 これを解決する一つの方策がウェーブレット解析です。 この記事ではウェーブレット変換を用いた時間周波数解析，スカログラムの表示方法について紹介します。 なお，本記事は C. Torrence and G. P. Compo (1998) の論文に大きく依拠しています。 ウェーブレット変換とは？フーリエ変換との違いは？ ウェーブレット変換とは、信号や画像データを解析するための数学的手法の1つで、時間と周波数の両方の情報を得ることができます。ウェーブレット関数と呼ばれる短い波形を用いて、データを異なるスケール（解像度）と位置で表現することが特徴です。 一方、フーリエ変換は、信号を

  
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  連続ウェーブレット変換 - チャーハンノート

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  • 2020/08/15

  Pythonで連続ウェーブレット変換を試みたことのまとめ。 背景 フーリエ変換について ウェーブレットについて ウェーブレット変換(単一の周波数解析) ウェーブレット変換(スペクトログラム表示) フーリエ変換とウェーブレット変換の比較 結論 背景 フーリエ変換について ある音声データについて、どういった周波数成分が含まれているのか?を調べる方法として、まず最初に思いつくのはフーリエ変換だと思う。 フーリエ変換をざっくり説明すると、音声データのある区間についていろんな周波数のサイン波との相関を計算していくことで、各周波数ごとの強弱を調べることができるというもの。ちなみに下図はサイン波、矩形波、ノコギリ波のスペクトルを求めたもの。左側が波形、右側が周波数スペクトルとよばれるもので、横軸を周波数、縦軸を振幅でプロットしたもの。 このようなフーリエ変換を応用したもので一般的なのは下図のようなグラフ

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