パワースペクトル密度、擬似スペクトル - mikeo_410
パワースペクトル密度、擬似スペクトル matlab のヘルプを見ると、線形予測に関した関数の説明では、スペクトルを、パワースペクトル密度(PSD)、あるいは、擬似スペクトルと記しています。 FFTに関する記事には、スペクトルやパワースペクトルと書かれているようです。 結局使い分けがわかりません。 パワー パワーは、絶対値の2乗を指すことは確かそうです。 複素数の大きさ（絶対値）は、実部と虚部の、それぞれを2乗して和を求め、平方根を求めます。 その2乗で、平方根を計算する前の値です。 実際には、共役数との積を計算します。 線スペクトルとPSD パワースペクトル密度と呼ぶ効能はわかりませんが、FFTで算出したスペクトルを線スペクトルと言うことがあるようです。 これは、FFTがサンプル数に対して整数周期の基準波形との相関だけを見ていることを指しているものと思います。 しかし、実際に
dspdata.psd - パワー スペクトル密度 - MATLAB - MathWorks 日本
Hpsd = dspdata.psd(Data) Hpsd = dspdata.psd(Data,Frequencies) Hpsd = dspdata.psd(...,'Fs',Fs) Hpsd = dspdata.psd(...,'SpectrumType',SpectrumType) Hpsd = dspdata.psd(...,'CenterDC',flag) パワー スペクトル密度 (PSD) は連続スペクトルを対象とするものです。与えられた周波数帯域全体における PSD の積分では、周波数帯全体の信号の平均パワーが計算されます。平均二乗スペクトルとは対照的に、このスペクトルのピークはある周波数におけるパワーを反映するものではありません。詳細については、dspdata の avgpower メソッドを参照してださい。 片側 PSD には、DC からナイキスト レートの半分までの周
FFT を使用したパワー スペクトル密度推定 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。 FFT を使用したパワー スペクトル密度推定 この例では、fft を使用して、ピリオドグラムと等価なノンパラメトリック PSD (パワー スペクトル密度) 推定を求める方法を示します。例においては、偶数長の入力、正規化周波数、片側および両側 PSD 推定に対し、fft の出力を適切にスケーリングする方法が示されます。 サンプルレートを使用した偶数長の入力fft と periodogram の両方を使用して、1 kHz でサンプリングされた偶数長の信号についてピリオドグラムを求めます。結果を比較します。 100 Hz 正弦波から成り、N(0,1) 加法性ノイズをもつ信号を作成します。サンプリング周波数は 1 kHz です。信号長は 1000 サンプルです。結果に再現性をもたせるために、乱数発
【備忘録】Androidスマホの液晶が割れdocomoケータイ補償サービス適用
✓本記事の対象 ・楽天モバイルに戻ってこようかなと考えてる人 ・楽天モバイルの2回線目を検討している人 ・プラチナバンドが始まったら楽天モバイルに戻ってこようと思ってる人 最初に申し上げておきます。 通常の楽天[…] もう１週間以上前になるのですが、スマホの液晶画面の一部が割れてしまいました。 使用機種はGalaxy SC04-E(docomo)です。 割れたといってもホームボタン周辺の一部の液晶が割れているだけだったので一応の操作は可能でした。しばらくこのまま使用していましたが、指を怪我してしまいそうなので修理することにしました。 ドコモショップで話を聞くと修理は可能でしたが1,2週間預けなければなりません。修理費用は5,000円。同じ値段でケータイ補償サービスを適用して、新品に交換することも可能とのこと。 修理に出すと代スマホは用意してくれるのですが、戻ってくるまで時間がかかるのが嫌だ
自己相関を使用した残差解析 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
この例では、信頼区間をもつ自己相関を使用してノイズ データの最小二乗近似の残差を解析する方法を示します。残差は近似モデルとそのデータの誤差を示します。信号とホワイト ノイズのモデルで信号に対して良い近似が得られている場合は、残差はホワイト ノイズのはずです。 加法性ホワイト ガウス ノイズを伴う 1 次の多項式 (直線) で構成されるノイズ データ セットを作成します。加法性ノイズは N(0,1) 分布に従う一連の無相関確率変数です。これは、すべての確率変数は平均 0 と分散 1 をもつことを意味します。再現性のある結果を得るために、乱数発生器を既定の状態に設定します。
積分の問題です。∫[x:-π→π]xsin(nx)dxを求めよ。ただし、ｎは自然数とする。 - 計算過程をできるだけ載せていた... - Yahoo!知恵袋
部分積分ですね。(^^♪ ∫xsin(nx)dx =∫[{(-1/n)cos(nx)}'・x]dx =(-1/n)cos(nx)・x-∫[{(-1/n)cos(nx)}・(x)']dx =(-1/n)xcos(nx)-∫[{(-1/n)cos(nx)}・1]dx =(-1/n)xcos(nx)+(1/n)∫cos(nx)dx =(-1/n)xcos(nx)+(1/n)・(1/n)sinx(nx)+C =(1/n^2)sinx(nx)-(1/n)xcos(nx)+C さらに、f(x)=xsin(nx)とおきます。 f(-x) =(-x)sin{n(-x)} =-xsin(-nx) =-x・{-sin(nx)} =x・sin(nx) =f(x) よって、f(x)は、偶関数です。 ∫[-π→π]xsin(nx)dx =2∫[0→π]xsin(nx)dx =［(2/n^2)sinx(nx)-(2/
![積分の問題です。∫[x:-π→π]xsin(nx)dxを求めよ。ただし、ｎは自然数とする。 - 計算過程をできるだけ載せていた... - Yahoo!知恵袋](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d07bee2b75b182ba712690f3a3464c29972e28b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.yimg.jp%2Fimages%2Fks%2Fclap%2Fimage%2Fogp%2Fogp.png)
がん治療 教えて稻上先生！！｜喉頭がんについて詳しく知りたい方はこちらから
60-70歳代、10対1と男性に多い。主な危険因子はたばこと酒です。 喉頭がん患者の喫煙率は90％以上です。長年の喫煙者は一度精査を受けてください。 喉頭がんの症状 1.持続する声のかすれ（1ヶ月以上声がれが続くようなら、喉頭にがんがないか調べるために受診してください。喉頭に異常がなく、声のかすれが持続する場合は甲状腺や食道の精密検査を行うこともあります。） 2.のどの異物感 3.耳に放散する痛み 4.食物を飲み込むときに痛み 5.血痰 6.喉頭の部位にもよりますが無症状のこともあります。 喉頭がんの診断 のどを喉頭鏡という小さな鏡で、「えー」「いー」など声を出してもらいながら喉頭内を観察します。 細いカメラ（鼻から入れるので、口から入れる場合と違い、入れるときの不快感はほとんどありません）で喉頭を観察し、疑わしい病変があれば細胞検査を行います。 CT／MRIで他臓器への浸潤度を見ます。
自己組織化マップの概要 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
自己組織化マップ（Self-Organizing Maps, SOM）とは † 統計学的説明 ： 多くのパラメータを使うことで近似的にノンパラメトリックで非線形なPCA（主成分分析）を実現する手法*1 PCAとは … 多次元のデータを、できるだけ情報量を落とすことなく、低次元に要約する。 例 : [数学の点, 国語の点, 理科の点, 社会の点] → [数学+理科の点, 国語+社会の点]*2 非線形PCAとは … 非線形関数であっても推定可能、SOM や カーネル主成分分析 など。 例 : 三角関数（データが原点を中心にした円弧上に存在する場合、x,yは偏角θの1次元で表現できる）*3 生理学的説明 ： 大脳感覚野の特徴地図が知覚経験によって形成されていく様子を説明したモデル（の、簡易版）*4 網膜細胞の入力から、一次視覚野の方位選択性+眼優位性構造 を再現することができる。 応用的説明 ：
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ジョギングの消費カロリーは走る距離と体重で決まる | ダイエット BEAUTY!
FFT を使用したパワー スペクトル密度推定 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
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