FIR型フィルタの設計
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ディジタル回路の基礎
前ふり ディジタルというと思い浮かべるものはなんでしょうか。 よく、アナログとディジタルは比較されます。 だいたい、これまでは身の回りで「ディジタル」と名前につくものは、数字、しかも「日」な数字が表示される物と相場が決まっていましたが、最近はもうすこし本来のディジタルの意味が見えるようになってきて、DVDの一個がディジタルだというのも知られていると思います。 （DVD=Digital Versatile Disk , versatile=多芸、Digital Video Disk ではありません＜多分最初はそういう発想だったんじゃないかと） 昔は、音を記録するのも映像を記録するのもアナログでしたが、いまどきはディジタルです。音声や映像信号そのものはいまでもアナログなことが多いのですが、徐々に再生に関しては完全にディジタル処理だけというシステムが出始めています。 では、なぜ、ディジタルがどん
折り返し雑音 - 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?: "折り返し雑音" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年12月) 正しく標本化されたレンガの壁の画像 空間折り返しひずみ（モアレ）が生じている例 折り返し雑音（おりかえしざつおん、（英: folding noise）またはエイリアシング（英: aliasing）とは、統計学や信号処理やコンピュータグラフィックスなどの分野において、異なる連続信号が標本化によって区別できなくなることをいう。エイリアスは、この文脈では「偽信号」と訳される。信号が標本化され再生されたとき、元の信号とエイリアスとが重なって生じる歪みのことを折り
標本化定理 - Wikipedia
標本化定理（ひょうほんかていり、英: sampling theorem）またはサンプリング定理は、連続的な信号（アナログ信号）を離散的な信号（デジタル信号）へと変換する際に元の信号に忠実であるにはどの程度の間隔で標本化（サンプリング）すればよいかを示す、情報理論の定理である。 標本化定理は、元の信号をその最大周波数の2倍を超えた周波数で標本化すれば完全に元の波形に再構成されることを示す。 標本化とは、数学的には連続関数の値からある点の値だけを標本として取り出して離散関数に変換する操作であり、与えられた連続関数 g と標本化関数 δ の積を求めることと等しい。標本化関数 δ とは、ある離散値（連続でない、飛び飛びの値）x に対してのみ δ(x) = 1 となり、その他の x に対しては δ(x) = 0 となるような関数である。対象となる原関数 g(x) と標本化関数 δ(x) の積を取ると
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。
浮動小数点数 - Wikipedia
浮動小数点数（ふどうしょうすうてんすう、英: floating-point number）は、実数をコンピュータで処理（演算や記憶、通信）するために有限桁の小数で近似値として扱う方式であり[1]、人間が多く用いる10進数での数値の計算や表記に加えて、コンピュータの数値表現で多く用いる2進数の数値でも採用されている。多くの場合、符号部、固定長の指数部、固定長の仮数部、の3つの部分を組み合わせて、数値を表現する。 この節はパターソンらの記述に基づく[1]。 実数は0以上かつ1以下のような有限の範囲でも、無限個の値（種類）が存在するため、コンピュータでは妥当なビット数で有限個の値（種類）の近似値で扱う必要がある。 実数-1/3は10進数表現では無限小数となるが、有限桁の小数で近似値を表記できる。下の例では10進数での4桁としている。 -1/3 -1 x 0.33333333333333... -
NYSL（煮るなり焼くなり好きにしろライセンス）
English NYSL Version 0.9982 A. 本ソフトウェアは Everyone'sWare です。このソフトを手にした一人一人が、 ご自分の作ったものを扱うのと同じように、自由に利用することが出来ます。 A-1. フリーウェアです。作者からは使用料等を要求しません。 A-2. 有料無料や媒体の如何を問わず、自由に転載・再配布できます。 A-3. いかなる種類の 改変・他プログラムでの利用 を行っても構いません。 A-4. 変更したものや部分的に使用したものは、あなたのものになります。 公開する場合は、あなたの名前の下で行って下さい。 B. このソフトを利用することによって生じた損害等について、作者は 責任を負わないものとします。各自の責任においてご利用下さい。 C. 著作者人格権は ○○○○ に帰属します。著作権は放棄します。 D. 以上の３項は、ソース・実行バイナリの双
MusicXML - Wikipedia
MusicXMLは、XML形式の楽譜表記のためのオープンなファイルフォーマットである。Recordare（現MakeMusic）によって開発された。FinaleやSibelius、Rosegarden、Notionなどの楽譜作成ソフトウェアによって作成することが可能である。 同じく楽譜記述のためのフォーマットであるMusiXMLとは関係ない。また、ミュージカル・プランのソフトウェアであるMusicXの形式も、同様の名前だが、互換性はない。 現在、楽譜作成ソフト独自ファイルとMusicXMLの相互変換を目的としたDolet® Pluginsというプラグインを公開しており、2012年12月時点ではFinale版とSibelius版が存在している。 <?xml version="1.1" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <!DOCTYPE score-par
ウェーブレット変換 - 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?: "ウェーブレット変換" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2022年2月) ウェーブレット変換（ウェーブレットへんかん、英: wavelet transformation）は、周波数解析の手法の一つ。基底関数として、ウェーブレット関数を用いる。フーリエ変換によって周波数特性を求める際に失われる時間領域の情報を、この変換においては残すことが可能である。フーリエ変換でも窓関数を用いる窓フーリエ変換で時間領域の情報は残せたが、窓幅を周波数に合わせて固定する必要があるため、広い周波数領域の解析には向かなかった。ウェーブレット変換では
高速フーリエ変換 - Wikipedia
クーリー–テューキー型アルゴリズムは、代表的な高速フーリエ変換 (FFT) アルゴリズムである。 分割統治法を使ったアルゴリズムで、N = N1 N2 のサイズの変換を、より小さいサイズである N1, N2 のサイズの変換に分割していくことで高速化を図っている。 最もよく知られたクーリー–テューキー型アルゴリズムは、ステップごとに変換のサイズをサイズ N/2 の2つの変換に分割するので、2 の累乗次数に限定される。しかし、一般的には次数は 2 の累乗にはならないので、素因数が偶数と奇数とで別々のアルゴリズムに分岐する。 伝統的なFFTの処理実装の多くは、再帰的な処理を、系統だった再帰をしないアルゴリズムにより実現している。 クーリー–テューキー型アルゴリズムは変換をより小さい変換に分解していくので、後述のような他の離散フーリエ係数のアルゴリズムと任意に組み合わせることができる。とりわけ、N
離散ウェーブレット変換 - Wikipedia
離散ウェーブレット変換（りさんウェーブレットへんかん、英: Discrete wavelet transform, DWT）は、数値解析や関数解析において、離散的にサンプリングされたウェーブレットを用いたウェーブレット変換のアルゴリズムである。本来は異なる物だが、多くのソフトウェアでは多重解像度解析の事を離散ウェーブレット変換と呼んでいる。本項では本来の定義の方をふれ、多重解像度解析に関してはそちらの項目を参照。 最初の離散ウェーブレット変換は、ハンガリーの数学者アルフレッド・ハールによって示された。ハールウェーブレットによる多重解像度解析は、 の長さを持つ数列が入力されると、隣接した値の差分と和を求めるものである。この処理は再帰的に行われ、和の数列は次の処理の入力となる。最終的には、 の差分値と一つの和の値を得る。 この単純な離散ウェーブレット変換は、ウェーブレットの一般的な特性を示して
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GTTMに基づく楽曲構造分析の実装:グルーピング構造と拍節構造の獲得 | CiNii Research
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Cross-interleaved Reed-Solomon coding - Wikipedia
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