周波数特性の測定２/フラット再生 【サウンドコラム 音響測定編】
このコラムは無料メールマガジン「アメニティ＆サウンド音と快適の空間へ」 vol.1～vol.10(2002年3/7～7/18)に音響測定の関連コラムとして連載していたvol.9の音響測定のコラムを編集掲載したものです。 前回に引き続き、スペクトルアナライザーを使用した伝送周波数特性の測定についてです。 伝送周波数特性の測定 伝送周波数特性の測定は、測定ポイントでスペクトルアナライザーを利用して測定ポイントの周波数特性を測定し、ホールやスタジアムなどの客席に音響特性としてサービスができているか、という評価の指針にするために測定されるものです。 周波数特性とフラット/ピーク さて、以前に、周波数特性による音色のお話をしました。ホールなど音響サービスを重視する商用施設では当然、周波数特性は、音楽や演劇などの音響サービスの品質が重要となるため、良い(何が良いかは難しいですね)周波数特性が好ましい（
マイクロホンの仕様を理解する - Shureワイヤード・マイクロホン - ヒビノインターサウンド株式会社
形 式｜指向特性｜周波数特性｜最大音圧レベル・他｜ファンタム電源とは｜近接効果とは ●形式 － ダイナミック型とコンデンサー型 音を電気信号に変換する方式のことで、ほとんどのマイクロホンはダイナミック型かコンデンサー型に分類されます。
周波数特性の考え方 - わかりやすい！入門サイト
本節「周波数特性の考え方」では、アナログ電子回路において周波数特性とはどういうものなのか、どのように考えればよいかについて述べていきたいと思います。また、周波数特性と過渡特性の関係についても説明します。 1. 周波数特性とは 電子回路の入力には、時間的に変化する電圧や電流の信号が入力されます。例えば図1 のように A という回路があり、その回路に信号を入力したとしましょう。 入力される信号は、図1 (a), (b), (c) のように、振幅は同じですが周波数の違う信号とします。もちろん (a), (b), (c) とも、電子回路 A は同じものです。 このときの各周波数の入力に対する出力は、それぞれ異なった振幅となります。つまり、入力される信号の周波数によって、出力される信号の振幅が変わるということです。これが周波数特性と呼ばれる特性です。 正確には、周波数特性は振幅についてだけではなく、
15. ディジタルフィルタの解析 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
15.1 ディジタルフィルタの周波数特性 15.2 極と零点 15.3 安定性 15.4 線形位相特性 15.5 群遅延 15. ディジタルフィルタの解析 15.1 ディジタルフィルタの周波数特性 やらない夫 さて，z 変換を使って実際にディジタルフィルタの特性を解析していこうと思う． やる夫 んー，特性っていっても抽象的すぎてピンと来ないお． やらない夫 一口に特性といってもいろいろあるが，前々々回話した通り，ここで我々が考えたいのは周波数応答だ．つまり，ディジタルフィルタという離散時間線形時不変システムを通すことで，各周波数の成分がそれぞれどれだけ変化するかが知りたいんだった．フィルタの分野では，周波数応答という用語の代わりに周波数特性と呼ぶことも多い． やる夫 まあ要するに今までやってきた周波数応答の計算ができればいいんだお? z 変換してから って置き換えればいいんだったお． やら
ブラインド信号源分離 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ブラインド信号源分離" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年12月) ブラインド信号源分離（ブラインドしんごうげんぶんり、blind source separation、BSS）は、複数の未知の信号系列を未知の線形混合系で混合した複数の測定値系列から、それぞれの信号を分離することである。 ブラインド情報源分離とも訳す。また、ブラインド分離 (blind separation)、ブラインド信号分離 (blind signal separation、BSS) ともいう。 音声に対し使われることが多く、その場合ブラインド
マイクの周波数特性 - http://www.amazon.co.jp/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%87%... - Yahoo!知恵袋
マイクの周波数特性 http://www.amazon.co.jp/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%AA%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8B%E3%82%AB-AT-X3-audio-technica-%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%9F%E3%83%83%E3%82%AF%E5%9E%8B%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%83%9B%E3%83%B3/dp/B0002ERG6K/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=electronics&qid=1237267344&sr=8-1 このマイクを見て思ったのですが（マイクを買おうと思っていて、まだ買っていないので
コムフィルタ - Wikipedia
コムフィルタ（英: comb filter）は、信号にそれ自身を遅延させたものを追加することで干渉を生じさせるフィルタ回路の一種である。くし形フィルタまたはくし型フィルタとも。コムフィルタの周波数特性は一定間隔のスパイク状になり、図示すると櫛のように見える。 用途[編集] コムフィルタは様々な信号処理に利用されている。 CICフィルタ（カスケード積分コムフィルタ）は、サンプリング周波数変換の際のアンチエイリアスによく使う。 2次元および3次元のコムフィルタは、PALおよびNTSCのテレビデコーダに使う。映像ノイズを低減させる効果がある。 エコー、フランジャー、場合により疑似ステレオといった音響効果。 デジタルウェーブガイド合成などの物理モデル音源。例えば、遅延を数ミリ秒に設定すると、コムフィルタを使って円筒形の空洞や振動する紐などの音響定常波をモデル化できる。 技術的解説[編集] コムフィ
ラプラス変換とZ変換
■例1 のラプラス変換 ■例2 のラプラス変換 ■例3 のラプラス変換 部分積分法を使用する ゆえに ゆえに ■例4 のラプラス変換 部分積分法を使う ■微分定理 ■積分定理 ■最終値の定理 ラプラス逆変換 基本的に変換表を見て行う 基本 (1) Ans. 変換表より ここで とすれば良いので (2) 変換表より よりよって 未定係数法で解く (1) とおく。 ゆえに 集中定数回路のラプラス変換法 注意！ 信号は直流である ラプラス変換で解く 直流電圧を印加したときの、回路に流れる電流をもとめる。 Ans. ここで いま(初期条件)とすると ゆえに この式をラプラス逆変換すると 普通に解く (1) この微分方程式の一般解は、 特解(定常解) と 式(1)でとおいた場合の一般解(過渡解)の和で表される。 定常解を以下のようにしてもとめる。 は定数であるため、は定数となる。 そのため時間変化が
Warped Linear Predictive Coding - Wikipedia
Warped Linear Predictive Coding (WLPC、ワープLPC) 、あるいはWarped Linear Prediction（WLP、ワープLP）は線形予測符号の一種で、通常の線形予測での周波数特性をバーク尺度やメル尺度のような人間の聴感特性に合わせて変形させることに特徴がある。WLPC は、周波数スペクトルを人間の聴覚に合わせた分解能でモデル化することができ、より少ないパラメータで音の情報を表現することができるため、音声認識や広帯域音声符号化などに向いている。 概要[編集] 線形予測符号方式では、人間の声を声道の周波数選択特性と音源である声帯などの音の特性でモデル化し、声道に相当する合成フィルターのパラメータとして線形予測係数を用いる。 線形予測では一定の時間遅延ごとの信号から現在の信号を予測する。Warped Linear Predictive Coding（
株式会社小野測器
バンドパスフィルターの周波数特性は遮断特性の緩やかさの順にⅠ型（簡易測定用）、Ⅱ型（一般測定用）、Ⅲ型（精密測定用の３種類あります。ＪＩＳ Ｃ 1513-1983 では、１／１オクターブバンドパスフィルターではⅠ型とⅡ型が、１／３オクターブバンドパスフィルターではⅡ型とⅢ型が採用されています。また同様に ＡＮＣＩ ＣＬＡＳＳⅢに定められています。 バンドNo．と中心周波数、遮断周波数（上、下限周波数）を下式から求めた値を表に示します。 ■ 遮断周波数の計算式 fm：中心周波数 f1：下限遮断周波数 f2：上限遮断周波数 (1)１／１ オクターブでは f1 = fm／√2 ≒ fm÷１ ．4142 f2 = √2 ×fm ≒ 1．4142 × fm f2 = 2 × f1 (2)１／３オクターブでは f1 = fm／6√2 ≒ fm ÷１．1225 f2 = 6√2 × f
MTFを求める際に、平滑化や隣接差分をかけると、フーリエ空間でsinc - OKWAVE
実データでフィルタをかける（加重平均をとる）という操作は、フーリエ空間上でフィルタの周波数特性をかける、に対応します。 ですから、フィルタをかける前の実データのフーリエ成分を見るときには、フーリエ空間上でフィルタの周波数特性で割る、という処理が必要になります。 単純平均するフィルタの周波数特性はsincになるので、平均化する前のフーリエ成分はsincで割ったものになります。
解析室 離散フーリエ変換の留意点
実験データをフーリエ変換するって人はたくさんいるんじゃ ないでしょうか。たとえば、DFTをする人やFFTをする人, ウェーブレット変換をする人やモード数を出す人。 いろんな目的があると思います。 自分もよくフーリエ解析をします。 ただ、よくよく気をつけなければいけないなぁと思ったことが 最近ありました。これは、実験値のような離散データならではの 問題点であり、初学者はほぼ100%引っかかるところではないでしょうか？ 1．データの数 2のべき乗で計算をする必要があります。 自分はこの事をよくわかってなかったので、オシロスコープなどで 測定したデータをそのまま何も考えずに、市販のソフトで フーリエ変換をしていました。解析ソフトは便利な反面、 中で何をやってるのかよくわからない。 「えっ？ フーリエ変換ならそれをやってるんじゃない？」 と、思ったものですが、突き詰めて考えると じゃあFFTしてる
プリエンファシス - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "プリエンファシス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年1月） プリエンファシス (pre-emphasis) とは、情報伝送に関わる電気技術の1つであり、伝送路固有の高周波数における減衰特性に応じて伝送信号の高域側を増幅して送信側から送出し、受信側で受ける信号の周波数特性を改善する変調技術である。 エンファシス[編集] 伝送前 (pre) 信号の高周波数帯域を強調 (emphasis) する、すなわち高周波数帯の強調がプリエンファシスである。伝送路の高域減衰ではなくFM方式を用いる場合も、高域側で変調指数が低下しSN
ローパスフィルタ - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） FIRフィルタ（2011/10/23）の続きです。今回は、FIRフィルタの代表例であるローパスフィルタ（LPF）を実装していきます。フィルタの設計には、Z変換という技術が必要になります。元の空間では難しい問題をZ変換で別の空間に移す、そこなら簡単に解けて元の空間に戻すといつの間にか複雑な問題が解けている！っておなじみのパターンですね。FIRフィルタの場合、時間領域を周波数領域に移します。時間領域の複雑な畳み込み演算が周波数領域では簡単な掛け算になってしまいます。 Z変換 x(n)のZ変換は、 y(n)のZ変換は、 で与えられます。元のnの関数をzの関数に変換します。この式がどっからどう出てきてどういう意味があるのか、zとは何なのかと理解に苦しんでいたのですが、今の段階ではあまり考えないことにしよう。この変換を使うとうまくいく、以上（笑）お
周波数特性(ディジタル信号処理)
信号処理の分野では、時間領域信号をフーリエ変換したもの、 要するに周波数領域信号を周波数特性（frequency property）と呼びます。 周波数領域信号を、信号やシステムの周波数的な特性を表す物理量だとみなすわけです。 （他にも、自然科学や数学の他の分野でも通じる一般的な呼称として、スペクトル（spectrum、複数形は spectra）というものもあります。） 「フーリエ変換」で示したように、 時間信号 f(t) のフーリエ変換・逆変換の式は以下のようになります。
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