畳み込み - 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?: "畳み込み" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2016年7月) 2つの正方形による畳み込み。解として得る波形は三角波となる。黄色の領域で示されている面積が2つの方形波の合成積である。 正方形がRC回路に入力された場合の出力信号波形を得るために、RC回路のインパルス応答と方形波の畳み込みを行っている。 黄色の領域で示されている面積が合成積である。 畳み込み（たたみこみ、英: convolution）とは、関数 g を平行移動しながら関数 f に重ね足し合わせる二項演算である。あるいはコンボリューションとも呼ばれる。
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]
11. スペクトル解析と窓関数 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
11.1 離散フーリエ変換によるスペクトル解析 11.2 アンチエイリアスフィルタ 11.3 有限区間の切り出し 11.4 窓関数とその特性 11. スペクトル解析と窓関数 11.1 離散フーリエ変換によるスペクトル解析 やる夫 離散フーリエ変換のおかげで，時間領域から周波数領域への変換が有限の数列から有限の数列への変換として扱えるようになったわけだお．連続とか無限とかを扱わなくて済むので，実際の信号をコンピュータで解析できるわけだお． やらない夫 そうだな．まあ解析といってもいろいろあるが，信号がどんな周波数成分を持っているか，同じことだが別の言い方をすると，どのようなスペクトルで構成されているかを調べることができるようになるわけだ．スペクトル解析とか，周波数解析とか呼ぶ．解析の代わりに分析でもいいが，まあどれも同じようなことを指している． やる夫 実際に計算するには高速フーリエ変換のア
空間周波数 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Spatial frequency|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての
ダイナミックレンジ - Wikipedia
ダイナミックレンジ（英: dynamic range）とは、識別可能な信号の最小値と最大値の比率をいう。信号の情報量を表すアナログ指標のひとつ。 信号の最小値と最大値は、その信号が持つ本来の値に対して、その信号を取り扱う機器や伝送路、媒体の性能によって制限される場合がある。最小値の下限は一般に残留ノイズの大きさに影響を受ける。ノイズより小さな信号は、ノイズに埋もれてしまい識別が困難になるからである。また、最大値の上限は、その機器や伝送路などが取り扱える最大値（=許容量）に影響を受ける。一般に許容量を超えた大きな信号は歪んでしまい、信号を正しく取り扱うことができない。このような下限、上限の存在が技術的に存在することから、主に電子機器などの性能を比較する際の指標に用いられることが多く、その際の単位はdBが使われる。 以下の例は媒体や伝送路がもつダイナミックレンジの最大値であって、その媒体に収録
音声１
覚えること ピッチ周波数 フォルマント周波数 ケプストラム、リフタ、ケフレンシー 目次 音声生成過程 線形予測分析 ケプストラム 課題 補足 1) MATLABサブルーチンの作り方 参考文献 6-1音声生成過程 音のスペクトル解析を行った所では、振幅スペクトルと位相スペクトルについて 紹介して来ました。横軸が周波数で、縦軸が振幅や位相の成分でした。音のデータ を特に音声データに限ると特徴的なスペクトルが現れます。特徴的に現れるスペク トルの「音声のパラメータ」について今回は学びます。 まず音声生成の仕組みを見てみましょう。 音声成過程において、肺(lungs)、声門(glottis)は音源、声道(vocaltracts)は共振、 口唇(lips)は放射としての役割を持ちます。 声門と声道(声門から口唇まで)のイメージ図は以下の通りです。声道は鼻につながる 経路がありますが図では省略してあり
Understanding FFTs and Windowing
The Fourier transform can be powerful in understanding everyday signals and troubleshooting errors in signals. Although the Fourier transform is a complicated mathematical function, it isn’t a complicated concept to understand and relate to your measured signals. Essentially, it takes a signal and breaks it down into sine waves of different amplitudes and frequencies. Let’s take a deeper look at w
データ・クラスタリング - Wikipedia
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音声認識 - Wikipedia
音声認識（おんせいにんしき、英: speech recognition）は声がもつ情報をコンピュータに認識させるタスクの総称である[1]。ヒトの（天然）音声認識と対比して自動音声認識（英: Automatic Speech Recognition; ASR）とも呼ばれる[2]。 例として文字起こしや話者認識が挙げられる。 音声認識は「音声に含まれる情報を認識するタスク」の総称であり、具体的に解かれる問題の例として以下が挙げられる： Speech-to-Text (STT): 含まれる言語情報を文字に変換するタスク。いわゆる文字起こし キーワード認識（英語版）(KWS): 事前に設定されたキーワードの出現を認識するタスク。例として「ヘイ、Siri」 音声認識をサブタスクとして含むタスクには以下が挙げられる： 音声操作: 音声によるアプリの操作。SST/KWSで音声情報を取り出し、これをコンピ
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