平成18年度信号解析講義 さてスペクトル解析の成績はいかがでしたか。結論からいうと思ったより今年はできていました。 ただ基本的なところで不注意なミスがありましたので、今後のために指摘しておきます。 後期試験1番の離散フーリエ変換を回転子を使って記述する問題、ほとんどの受講生はできて いましたが、なかには逆離散フーリエ変換をしているヒトがいました。順逆は基本的には回転の 方向が逆になるだけのようにみえますが、議論の前提がくずれてしまいますので、注意しましょう。 3年生前半の「信号解析」はスペクトル解析につづく信号処理の学習です。スペクトル解析は 必修でしたが、今回は選択必修、しかも演習はありません。したがって全員が受講するわけでは ありませんので、より専門的な学習をしていくことになります。 ではまず今期の講義日程をみましょう。スケジュール表を確認してください。 演習はありませんので毎回宿題レ
演習系一覧 演習V,VI 回 時限 内容 覚えること 提出期限 1 5,6 MATLABの使い方・音入門 純音、複合音 翌週木の晩12:00まで 1 7,8 音声の特徴量 振幅スペクトル, 基本周波数, フォルマント 翌週木の晩12:00まで 1 9,10 音声生成過程のモデル 極,ゼロ点,全極モデル 翌週木の晩12:00まで 2 5,6,7,8 聴覚心理I 翌週木の晩12:00まで 2 9,10 聴覚心理II 翌週木の晩12:00まで 1 10月5日 MATLAB GUIDEを使ったアプリケーション製作 GUI, コールバック,振幅,位相,dB 10/26(木) 2 10月12日 信号処理 1 窓, STFT. スペクトログラム 10/26(木) 3 10月19日 信号処理 2 たたみこみ, インパルス応答 11/2(木) 4 10月26日 信号処理 3 Z変換,伝達関数, フィルタ 1
ウィーナー・ヒンチンの定理 Wiener-Khintchine ホーム 情報通信のハイパーテキストは下記へ移動しました。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/ お探しの内容は、下記の目次にあります。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/yobology/index.htm
Please note that the recommended version of Scilab is 2025.0.0. This page might be outdated. See the recommended documentation of this function Scilab help >> Signal Processing Signal Processing filters analpf — アナログローパスフィルタを作成する buttmag — バターワースフィルタの応答 casc — 係数からフィルタのカスケード実現を作成 cheb1mag — 1型チェビシェフフィルタの応答 cheb2mag — 2型チェビシェフフィルタの応答 chepol — チェビシェフ多項式 convol — 畳込み(コンボリューション) ell1mag — 楕円フィルタの振幅 eq
平成27年度信号解析講義 3年生前半の「信号解析」はスペクトル解析につづく信号処理の学習です。スペクトル解析は 必修でしたが、今回は選択必修、しかも演習はありません。したがって全員が受講するわけでは ありませんので、より専門的な学習をしていくことになります。 スペクトル解析では、われわれの環境からの情報をどのように処理するのか について学習しました。画像、音声信号のみならず、現在の社会では、インターネット を通じてさまざまな情報が簡単に手に入ります。しかしながら、日々接するおびただしい データのうちから必要な情報を切り出し、加工し、また発信していくためには、情報を 正しく理解する必要があります。信号解析の講義では、信号を処理するだけではなく、さらに 解析し、情報の質を理解し、加工・処理する方法について学習します。 ではまず今期の講義日程をみましょう。スケジュール表を確認してください。 演習
信号処理のページ 以下に挙げてある教科書,テキストの所有権は,私:横田康成に帰属します. 私が,岐阜大学において学部,大学院の講義で使用している教科書ですので, 私の講義を受講している学生の利用は自由です.また,それ以外の方でも, 個人の勉強に利用する,あるいは大学のゼミ等10名程度以下で利用する場合に限り, 断りなしに閲覧,プリントアウト可能です.それ以上の部数をプリントアウトする, あるいは再配布する場合には,一応, yokota@info.gifu-u.ac.jp(実際は半角英数です)に一報ください. まずないとは思いますが,商用でのご利用はご遠慮ください. また,誤植,ミス,私の思い違いなどがありましたら,ご指摘ください. 第一部 フーリェ変換を中心に フーリェ級数展開,フーリェ変換 ラプラス変換 線形時不変システムの表現 離散時間信号とその表現 離散時間システムとその表現 第二部
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|Stationary process|…}}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
状態方程式に基づくディジタルフィルタの解析 ディジタル信号処理技術において,ディジタルフィルタの理論は最も基礎的かつ重要であり,データ通信・ディジタルオーディオ・音声処理・画像処理といったさまざまな分野で利用されている. ディジタルフィルタを設計・実現するためには,フィルタの動作を数学的に記述することが不可欠である.そのための手段として,伝達関数表現が用いられることはよく知られているが,伝達関数表現はフィルタの入出力関係のみに着目した手法であるため,フィルタの内部構造(構成要素の配置)まで表現することはできない.フィルタの内部構造の記述は量子化誤差の解析・最小化や複雑なシステムの簡単化などの理論において非常に重要な役割を果たしているので,高性能なディジタルフィルタを実現するためにはフィルタの入出力に加えて内部構造まで記述し解析することが必要となる. そこで本研究室では,伝達関数に代わる手段
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自己相関(じこそうかん、英: autocorrelation)とは、信号処理において時間領域信号等の関数または数列を解析するためにしばしば用いられる数学的道具である。大雑把に言うと、自己相関とは、信号がそれ自身を時間シフトした信号とどれくらい一致するかを測る尺度であり、時間シフトの大きさの関数として表される。より正確に述べると、自己相関とは、ある信号のそれ自身との相互相関である。自己相関は、信号に含まれる繰り返しパターンを探すのに有用であり、例えば、ノイズに埋もれた周期的信号の存在を判定したり、 信号中の失われた基本周波数を倍音周波数による示唆に基づき同定するために用いられる。 統計学において、確率過程の自己相関関数 (autocorrelation function; ACF) は、時系列上の異なる点の間の相関である。時刻 t における確率変数の値を Xt とする。ここで、t は離散時間
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