WindowsでFFTWを使う
by K.I 2010/03/24 Index 概要 インストール 動かしてみる CSVファイルにする gnuplotを使う gnuplotでのグラフ gnuplot設定 FFTWを使ってみる 単純なサイン波の生成 DFTのプログラム DFTの結果をグラフ出力 スペクトルの漏れ 周期を合わせてみる サンプル数を変えてみる サンプリング周波数を変える １周期分のデータを使う 窓関数 FFTSS 概要 周波数解析を行うためのFFT（高速フーリエ変換）ライブラリ FFTWを Windowsアプリケーションで利用するメモ とりあえず、VC5を良く使うので、VC5で試してみた。 VC5で動くんなら、VisualStudio等で使うのも可能だろう。 インストール インストールというより、fftwのDLLを使うためのLIBファイルの作成。 こちらのページを参考に、というかそのままやってみた。 FFTWの
FFTの扱い方
音声処理を扱うプログラムで非常によく用いられるものにFFT（高速フーリエ変換）があります。これは従来非常に時間のかかる計算であったフーリエ変換のアルゴリズムを改良して飛躍的に高速化したものですが、こういうものはすでに優秀なライブラリがいくらでも提供されていますので、その仕組みまで知る必要はありません。プログラマーとしては単にライブラリを呼び出して結果を得られればよいだけのことです。 音声処理でFFTを行う目的としては、時間の関数である波形を周波数の関数であるスペクトルに変換するために主に用いられます。つまりどの周波数の音がどのくらいの割合で含まれているか（スペクトル）を求めるときに使うわけです。ところが実際にFFTのライブラリを使おうとするとどうやって入力を与え、出力を得ればよいのか悩んでしまうことがあります。それは複素数という厄介なものが登場するからですが、特に数学の苦手な方にとってはそ
やる夫で学ぶディジタル信号処理
やる夫cry2 実験データの解析とかで信号処理をしなくちゃならないことが多くなってきたお… やる夫cry 数学でフーリエ解析とか習ったけど，真面目に聞いてなかったのでさっぱりわからないお… やる夫 だからやらない夫に教えてもらうお! やる夫で学ぶディジタル信号処理 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 更新履歴 (最終更新: 2016.01.08 ) PDF版 アスキーアートがないと読む気にならないという方は，ページ上部の「アイコンを表示する」をクリックしてください．アスキーアートではないけど多少は助けになるかも知れません． 講演の機会を頂きました．ご関係各位に感謝します: やる夫で信号処理は学べるか ―東北大学機械知能・航空工学科における信号処理教育とウェブ教材― (依頼講演), 電子情報通信学会総合大会, AS-2-8, 九州大学伊都キャンパス, 2016年3月16日. [PDF]
Ruby で FFT (高速フーリエ変換) を書いてみた - まめめも
ref: 【ニコニコ動画】ミクをPCの再生音に合わせて自動で踊らせてみた ↑に触発されて波の処理をしたくなったので、Ruby で FFT (高速フーリエ変換) を書いてみました。 FFT とは、波の形を見て周波数とかを見抜く魔法のことです。数式とか考えたくないので、とにかく Ruby で書いてみました *1 。 def fft(a) n = a.size return a if n == 1 w = Complex.polar(1, -2 * Math::PI / n) a1 = fft((0 .. n / 2 - 1).map {|i| a[i] + a[i + n / 2] }) a2 = fft((0 .. n / 2 - 1).map {|i| (a[i] - a[i + n / 2]) * (w ** i) }) a1.zip(a2).flatten end これだけです。短いで
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 標本化と量子化 離散フーリエ変換(DFT)とは 高速フーリエ変換(FFT)とは FFT(DFT)の本質 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
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
Pythonでサウンドスペクトログラム - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、さまざまな音声のスペクトログラム（spectrogram）を求めてみたいと思います。科学捜査班が声紋分析で使っているやつですね。こういうの。 名前がスペクトログラムってくらいなのでフーリエ変換で求めるスペクトル（spectrum）と関係があります。スペクトルは、離散フーリエ変換（2011/6/11）でも紹介しましたが、音声波形の短時間（512サンプルなど）の波形データの中にどのような周波数成分がどれだけ含まれるかを表した図です。スペクトルは、横軸が周波数で縦軸が強度（振幅の2乗）となっています。スペクトルのグラフには、時間が入ってこないのが特徴的。時間はFFTをかける波形の位置で決まるので時間はFFTする前にあらかじめ固定されています。ちなみに、元の波形は横軸が時間なので時間領域、スペクトルは横軸が周波数なので周波数領域といいます
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