ユール-ウォーカーAR法を使用したPSD(pyulear) - mikeo_410
ユール-ウォーカーAR法を使用したPSD(pyulear) パワースペクトル密度(PSD：Power Spectral Density)を計算します。 pyulear() たくさんのパラメータの指定方法が載っていますが、Pxx = pyulear(x,p,nfft,fs) の形式を考えます。 x は、入力となる振幅のサンプリングデータです。p は線形予測の際のorderで、小さいほど出力は滑らかなカーブになります。FFTの計算サイズで、周波数の分解能が制御できます。fsはサンプリングレートです。 Octave で、下記のスクリプトでPSDを計算します。 x = csvread('xa.csv'); [z f] = pyulear(x,32,2048,44100); n = find(f>5000)(1); plot(f(1:n),z(1:n));
BrownMatlab - Ando Lab Wiki
Matlabを用いたブラウン運動データ解析 † このページでは、Matlabを用いてブラウン運動実験で取得したデータを解析、プロットする方法を紹介する。ただし、データ解析自体がブラウン運動実験の課題であるため、わざと不完全な解説に留めてある。各自、Matlabのマニュアルなどを参照して、不明部分を補うこと。 Matlabの基本 † Matlabではベクトルや行列が基本オブジェクトとなる。例えば、 >>a=[1,2,3,4] a= 1 2 3 4 と入力すれば、aという変数に(1,2,3,4)という数列が代入される。これは、行ベクトルである。なお、>>はMatlabのプロンプトを表す。 列ベクトルを作るには以下のようにする。 >>b=[1;2;3;4] b= 1 2 3 4 行列は >> c=[1,2,3,4; 5,6,7,8] c = 1 2 3 4 5 6 7 8 のように作る。 aの要
PHPスクリプトを実行できるようにする準備
必要なエクステンションは前回までにほとんど組み込みました。今回は、PHPスクリプトを実行できるようにする方法を解説します（編集部） Apache～PHPのビルド手順を振り返る 前回までで、よく使うPHPエクステンションを有効にしてPHPをビルドするという作業が終わりました。今後もし足りないエクステンションが出てきたら、前回までの内容を応用すればできるはずです。使わないことがはっきりしているエクステンションはビルド時に無効にするなど、自分流にアレンジしてください。 今回からは、Apache HTTP Server（以下Apache）にPHPを組み込んで使うことをテーマにして解説を進めます。その前に、ここまでの内容を復習しつつ、手順を整理しましょう。 まずはApacheおよびPHPのビルド手順です。最初に、必要なライブラリのパッケージをインストールしておきます。1行目でインストールしているのが
onkeydown属性 onkeypress属性 onkeyup属性
Updated 2013.09.30 / Published 2005.10.02 onkeydown属性は当該要素の上でキーボードのいずれかのキーが押された時に起動するスクリプトを指定します。onkeypress属性は当該要素の上でキーボードのいずれかのキーが押されて、そして放された時に起動するスクリプトを指定します。onkeyup属性は当該要素の上でキーボードのいずれかのキーが放された時に起動するスクリプトを指定します。これらのキー操作に関するイベント属性（イベントハンドラ）は、いずれの UA においても正確な動作はIMEが半角英数字の入力状態を対象としているようです。 バージョン HTML4.01(S,T,F) XHTML1.0(S,T,F) XHTML1.1 必須 - 非推奨 - 属性値 スクリプト IMEが日本語入力（ひらがなや全角文字）時における onkeydown属性, on
MATLAB1 行列、代入、変数 - Memorandums
MATLAB 1 MATLAB初心者の教育・学習用にその基礎について下記サイトをもとにメモを残す。PsychToolBoxについて（インストール、心理実験サンプル、解説）は別項で。 ◎行列、代入、変数 例1-1) >> A=[0 0 1 0;0 0 0 1;0 0 -240 0;0 36.39 890.32 -0.022]; >> B=[0;0;90;-333.87]; >> C=[1 0 0 0;0 1 0 0]; >> D=[0;0]; 配列宣言不要 行列の代入に関する注意点 1.行列の入力は [ から始まり ] で終了 2.入力は行の順に。１行の終了記号は ; (セミコロン) 。上の例では，行列 B が縦ベクトルとなる。 3.各要素の区切り記号は，コンマ(,) もしくは１つ以上のブランク 4.入力が終了した時点(] が入力された時点) で，各行の要素数が一致しない場合には， 対応する
SPTKの使い方 (6) MFCCの抽出 - 人工知能に関する断創録
SPTKの使い方 (5)（2012/8/1）の続き。 今回は、音声認識の特徴量としてよく使われるメル周波数ケプストラム係数 MFCC（2012/2/25）をSPTKで抽出してみました。使うコマンドは、mfccです*1。 x2x +sf < data.short| frame -l 640 -p 160 | \ mfcc -l 640 -f 16 -m 12 -n 20 -a 0.97 > data.mfcパラメータの意味は、 -l 640 フレーム長は640サンプル -f 16 サンプリング周波数は16kHz -m 12 MFCCの次元は12次元 -n 20 メルフィルタバンクのチャンネル数は20 -a 0.97 プリエンファシス係数は0.97 です。まあ、-lと-fと-m以外はデフォルトでいいかな？mfccコマンドには、-c 22（リフタリング係数）というオプションもあったのですが、これ
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arcov、ar.ols(最小二乗法によるAR係数の算出) - mikeo_410
http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki_public/117.html
AR係数とパワースペクトル - mikeo_410
TeXworks - TeX Wiki
http://www.isc.meiji.ac.jp/~amslab/lecture/infoproc2/ch08/index.html
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