MATLAB Note/統計/確率分布 - Miyazawa’s Pukiwiki 公開版
確率分布（確率密度関数） † 確率分布の特性と分類に関して、さまざまな確率分布（滋賀大中川先生） に総合的な解説があります。 以下、Statistics Toolbox の関数を使用します。 参考：Statistics Toolbox でサポートされている確率分布 Rでも同じことができるはずです。R Note/統計/確率分布 を参照して下さい。 ↑ 連続変数（Continuous variable） † 連続的に変化する値の出現頻度を扱う分布。 【引用】 （略）棒が倒れる方向 X は、0 から 360°の間の任意の値を取ることができます。このような分布を連続型分布といいます。（略）ここで注意してもらいたいのは、離散型分布の確率関数とは異なり、確率密度関数 f(x) は、X が 値 x を取るときの確率を表しているわけではないことです。（略）なぜなら、倒れたときの角度がある特定の値に完全に一
音声分析
音声認識では、通常、音声データに対して 特徴パラメータ抽出を行い、スペクトルパラメータに変換したものを扱う。 特徴パラメータ抽出を行う方法をとして実用的なものに フィルタバンク分析(filter bank analysis)と線形予測符号化(linear predictive cording)がある。 本実験では、ハードウェアによる実時間分析の実現が容易であることから フィルタバンク分析を用いて特徴パラメータ抽出を行う。 特徴パラメータは通常、ケプストラム、メルケプストラムなどが用いられている。 人の聴覚は、音の高さに関して、メル(mel)尺度と呼ばれる対数に近い非線形の 特性を示し、低い周波数では細かく、高い周波数では荒い周波数分解能をもつ。 このため、音声認識の分野において特徴パラメータにメルケプストラムが広く用 いられている。 本実験でもメルケプストラムを特徴パラメータとして使用して
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