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å¹³æˆ18年度信å·è§£æžè¬›ç¾© ã•ã¦ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«è§£æžã®æˆç¸¾ã¯ã„ã‹ãŒã§ã—ãŸã‹ã€‚çµè«–ã‹ã‚‰ã„ã†ã¨æ€ã£ãŸã‚ˆã‚Šä»Šå¹´ã¯ã§ãã¦ã„ã¾ã—ãŸã€‚ ãŸã 基本的ãªã¨ã“ã‚ã§ä¸æ³¨æ„ãªãƒŸã‚¹ãŒã‚ã‚Šã¾ã—ãŸã®ã§ã€ä»Šå¾Œã®ãŸã‚ã«æŒ‡æ‘˜ã—ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ 後期試験１番ã®é›¢æ•£ãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨å¤‰æ›ã‚’回転åを使ã£ã¦è¨˜è¿°ã™ã‚‹å•é¡Œã€ã»ã¨ã‚“ã©ã®å—講生ã¯ã§ã㦠ã„ã¾ã—ãŸãŒã€ãªã‹ã«ã¯é€†é›¢æ•£ãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨å¤‰æ›ã‚’ã—ã¦ã„るヒトãŒã„ã¾ã—ãŸã€‚é †é€†ã¯åŸºæœ¬çš„ã«ã¯å›žè»¢ã® æ–¹å‘ãŒé€†ã«ãªã‚‹ã ã‘ã®ã‚ˆã†ã«ã¿ãˆã¾ã™ãŒã€è°è«–ã®å‰æãŒããšã‚Œã¦ã—ã¾ã„ã¾ã™ã®ã§ã€æ³¨æ„ã—ã¾ã—ょã†ã€‚ ３年生å‰åŠã®ã€Œä¿¡å·è§£æžã€ã¯ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«è§£æžã«ã¤ã¥ãä¿¡å·å‡¦ç†ã®å¦ç¿’ã§ã™ã€‚スペクトル解æžã¯ å¿…ä¿®ã§ã—ãŸãŒã€ä»Šå›žã¯é¸æŠžå¿…ä¿®ã€ã—ã‹ã‚‚演習ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。ã—ãŸãŒã£ã¦å…¨å“¡ãŒå—講ã™ã‚‹ã‚ã‘ã§ã¯ ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ã®ã§ã€ã‚ˆã‚Šå°‚門的ãªå¦ç¿’ã‚’ã—ã¦ã„ãã“ã¨ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ ã§ã¯ã¾ãšä»ŠæœŸã®è¬›ç¾©æ—¥ç¨‹ã‚’ã¿ã¾ã—ょã†ã€‚スケジュール表を確èªã—ã¦ãã ã•ã„。 演習ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ã®ã§æ¯Žå›žå®¿é¡Œãƒ¬
ゼミ関係ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸
演習系一覧 演習V,VI 回 æ™‚é™ å†…å®¹ 覚ãˆã‚‹ã“㨠æå‡ºæœŸé™ 1 5,6 MATLABã®ä½¿ã„方・音入門 純音ã€è¤‡åˆéŸ³ 翌週木ã®æ™©12:00ã¾ã§ 1 7,8 音声ã®ç‰¹å¾´é‡ 振幅スペクトル, 基本周波数, フォルマント 翌週木ã®æ™©12:00ã¾ã§ 1 9,10 音声生æˆéŽç¨‹ã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« 極,ゼãƒç‚¹,全極モデル 翌週木ã®æ™©12:00ã¾ã§ 2 5,6,7,8 è´è¦šå¿ƒç†I 翌週木ã®æ™©12:00ã¾ã§ 2 9,10 è´è¦šå¿ƒç†II 翌週木ã®æ™©12:00ã¾ã§ 1 10月5æ—¥ MATLAB GUIDEを使ã£ãŸã‚¢ãƒ—リケーション製作 GUI, コールãƒãƒƒã‚¯,振幅,ä½ç›¸,dB 10/26(木) 2 10月12æ—¥ ä¿¡å·å‡¦ç† 1 窓, STFT. スペクトãƒã‚°ãƒ©ãƒ 10/26(木) 3 10月19æ—¥ ä¿¡å·å‡¦ç† 2 ãŸãŸã¿ã“ã¿, ã‚¤ãƒ³ãƒ‘ãƒ«ã‚¹å¿œç” 11/2(木) 4 10月26æ—¥ ä¿¡å·å‡¦ç† 3 Z変æ›,ä¼é”関数, フィルタ 1
窓関数 - Wikipedia
窓関数（ã¾ã©ã‹ã‚“ã™ã†ã€è‹±: window function）ã¨ã¯ã€ã‚る有é™åŒºé–“（å°ï¼‰ä»¥å¤–ã§0ã¨ãªã‚‹é–¢æ•°ã§ã‚ã‚‹[1]。窓 (ã¾ã©ã€è‹±: window) ã¨ã‚‚。 関数や信å·ã«çª“関数ãŒæŽ›ã‘åˆã‚ã›ã‚‰ã‚Œã‚‹ã¨ã€åŒºé–“外ã¯0ã«ãªã‚Šã€æœ‰é™åŒºé–“内ã ã‘ãŒæ®‹ã‚‹ã®ã§ã€ç„¡é™å›žã®è¨ˆç®—ãŒä¸è¦ã«ãªã‚Šæ•°å€¤è§£æžãŒå®¹æ˜“ã«ãªã‚‹ã€‚窓関数ã¯ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰æˆåˆ†ã‚’抽出ã™ã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ä¸æ ¸ã«å½“ãŸã‚Šã€ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«åˆ†æžã€ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒ»ãƒ‡ã‚¶ã‚¤ãƒ³ã‚„ã€éŸ³å£°åœ§ç¸®ã«å¿œç”¨ã•ã‚Œã‚‹ã€‚データã«çª“関数を掛ã‘åˆã‚ã›ã‚‹ã“ã¨ã‚’窓を掛ã‘ã‚‹ (windowing) ã¨ã„ã†ã€‚ç†è«–çš„ã«æœ€è‰¯ã®çµæžœãŒå¾—られるSinc関数を利用ã™ã‚‹ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã¯ç„¡é™å›žã®è¨ˆç®—（ç¾å®Ÿã«ã¯ä¸å¯èƒ½ï¼‰ã‚’å¿…è¦ã¨ã™ã‚‹ãŒã€ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã‚’有é™å›žã®è¨ˆç®—ã ã‘ã§å®Ÿç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€å‘¨æ³¢æ•°åˆ†è§£èƒ½ã¨ãƒ€ã‚¤ãƒŠãƒŸãƒƒã‚¯ãƒ¬ãƒ³ã‚¸ã®ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ãƒ‰ã‚ªãƒ•ã®ä¸ã§æ§˜ã€…ãªçª“関数ãŒè€ƒæ¡ˆã•ã‚Œã¦ã„る。å˜ã«æœ‰é™å€‹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’用æ„ã—ãŸã ã‘ã§ã‚‚暗黙的ã«çª“関数を掛ã‘ãŸäº‹ã«ãªã‚‹ï¼ˆçŸ©å½¢çª“）。矩
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ウィーナーヒンãƒãƒ³ã®å®šç†
ウィーナー・ヒンãƒãƒ³ã®å®šç†ã€€ã€€Wiener-Khintchine ãƒ›ãƒ¼ãƒ æƒ…å ±é€šä¿¡ã®ãƒã‚¤ãƒ‘ーテã‚ストã¯ä¸‹è¨˜ã¸ç§»å‹•ã—ã¾ã—ãŸã€‚ http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/ ãŠæŽ¢ã—ã®å†…容ã¯ã€ä¸‹è¨˜ã®ç›®æ¬¡ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/yobology/index.htm
ウィーナーï¼ãƒ’ンãƒãƒ³ã®å®šç† - Wikipedia
ウィーナーï¼ãƒ’ンãƒãƒ³ã®å®šç†ï¼ˆè‹±: Wiener–Khinchin theorem）ã¯ã€åºƒç¾©å®šå¸¸ç¢ºçŽ‡éŽç¨‹ã®ãƒ‘ワースペクトル密度ãŒã€å¯¾å¿œã™ã‚‹è‡ªå·±ç›¸é–¢é–¢æ•°ã®ãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨å¤‰æ›ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã‚’示ã—ãŸå®šç†ã€‚ヒンãƒãƒ³ï¼ã‚³ãƒ«ãƒ¢ã‚´ãƒãƒ•ã®å®šç†ï¼ˆKhinchine-Kolmogorov theorem）ã¨ã‚‚。 定義[編集] 連続ã®å ´åˆ[編集] 確率éŽç¨‹ ãŒé€£ç¶šã®å ´åˆã€ãã®ãƒ‘ワースペクトル密度ã¯ã€ ã§ã‚る。ãŸã ã—ã€è‡ªå·±ç›¸é–¢é–¢æ•°ã¯ã€çµ±è¨ˆçš„期待値を使ã„〠ã¨å®šç¾©ã™ã‚‹ã€‚ã“ã“ã§ã€ã‚¢ã‚¹ã‚¿ãƒªã‚¹ã‚¯ã¯è¤‡ç´ 共役をæ„味ã—ã€ç¢ºçŽ‡éŽç¨‹ãŒå®Ÿæ•°å€¤ã«é–¢ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã‚ã‚‹å ´åˆã¯çœç•¥å¯èƒ½ã§ã‚る。 ã¾ãŸã€å®šå¸¸ç¢ºçŽ‡é–¢æ•°ã¯äºŒä¹—å¯ç©åˆ†ã§ã¯ãªã„ã®ã§ã€ä¸€èˆ¬ã« ã®ãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨å¤‰æ›ã¯å˜åœ¨ã—ãªã„。 離散ã®å ´åˆ[編集] 関数ã®é›¢æ•£å€¤ ã«ã¤ã„ã¦ã®ãƒ‘ワースペクトル密度ã¯ã€ ã¨ãªã‚‹ã€‚ã“ã“ã§ã€è‡ªå·±ç›¸é–¢é–¢æ•°ã¯ã€ ã§ã‚る。 標本化ã•ã‚ŒãŸé›¢æ•£æ™‚間シーケンスã§ã‚ã‚‹ãŸã‚ã€ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«å¯†åº¦ã¯å‘¨æ³¢æ•°é ˜åŸŸã§
- Signal Processing
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ãƒã‚°ãƒãƒ¼ãƒ‘スフィルタを作æˆã™ã‚‹ buttmag — ãƒã‚¿ãƒ¼ãƒ¯ãƒ¼ã‚¹ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®å¿œç” casc — ä¿‚æ•°ã‹ã‚‰ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®ã‚«ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ‰å®Ÿç¾ã‚’ä½œæˆ cheb1mag — 1åž‹ãƒã‚§ãƒ“シェフフィルタã®å¿œç” cheb2mag — 2åž‹ãƒã‚§ãƒ“シェフフィルタã®å¿œç” chepol — ãƒã‚§ãƒ“ã‚·ã‚§ãƒ•å¤šé …å¼ convol — 畳込ã¿(コンボリューション) ell1mag — 楕円フィルタã®æŒ¯å¹… eq
å¹³æˆï¼’７年度信å·è§£æžãƒ›ãƒ¼ãƒ ページ
å¹³æˆï¼’７年度信å·è§£æžè¬›ç¾© ３年生å‰åŠã®ã€Œä¿¡å·è§£æžã€ã¯ã‚¹ãƒšã‚¯ãƒˆãƒ«è§£æžã«ã¤ã¥ãä¿¡å·å‡¦ç†ã®å¦ç¿’ã§ã™ã€‚スペクトル解æžã¯ å¿…ä¿®ã§ã—ãŸãŒã€ä»Šå›žã¯é¸æŠžå¿…ä¿®ã€ã—ã‹ã‚‚演習ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。ã—ãŸãŒã£ã¦å…¨å“¡ãŒå—講ã™ã‚‹ã‚ã‘ã§ã¯ ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ã®ã§ã€ã‚ˆã‚Šå°‚門的ãªå¦ç¿’ã‚’ã—ã¦ã„ãã“ã¨ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ スペクトル解æžã§ã¯ã€ã‚ã‚Œã‚ã‚Œã®ç’°å¢ƒã‹ã‚‰ã®æƒ…å ±ã‚’ã©ã®ã‚ˆã†ã«å‡¦ç†ã™ã‚‹ã®ã‹ ã«ã¤ã„ã¦å¦ç¿’ã—ã¾ã—ãŸã€‚ç”»åƒã€éŸ³å£°ä¿¡å·ã®ã¿ãªã‚‰ãšã€ç¾åœ¨ã®ç¤¾ä¼šã§ã¯ã€ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ãƒãƒƒãƒˆ を通ã˜ã¦ã•ã¾ã–ã¾ãªæƒ…å ±ãŒç°¡å˜ã«æ‰‹ã«å…¥ã‚Šã¾ã™ã€‚ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ã€æ—¥ã€…接ã™ã‚‹ãŠã³ãŸã ã—ㄠデータã®ã†ã¡ã‹ã‚‰å¿…è¦ãªæƒ…å ±ã‚’åˆ‡ã‚Šå‡ºã—ã€åŠ å·¥ã—ã€ã¾ãŸç™ºä¿¡ã—ã¦ã„ããŸã‚ã«ã¯ã€æƒ…å ±ã‚’ æ£ã—ãç†è§£ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ä¿¡å·è§£æžã®è¬›ç¾©ã§ã¯ã€ä¿¡å·ã‚’処ç†ã™ã‚‹ã ã‘ã§ã¯ãªãã€ã•ã‚‰ã« 解æžã—ã€æƒ…å ±ã®è³ªã‚’ç†è§£ã—ã€åŠ 工・処ç†ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã«ã¤ã„ã¦å¦ç¿’ã—ã¾ã™ã€‚ ã§ã¯ã¾ãšä»ŠæœŸã®è¬›ç¾©æ—¥ç¨‹ã‚’ã¿ã¾ã—ょã†ã€‚スケジュール表を確èªã—ã¦ãã ã•ã„。 演習
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定常éŽç¨‹ - Wikipedia
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å·åˆãƒ»é˜¿éƒ¨ï¼ˆæ£ï¼‰ç ”究室 ディジタルフィルタã®æœ€é©è¨è¨ˆ
状態方程å¼ã«åŸºã¥ãディジタルフィルタã®è§£æž ディジタル信å·å‡¦ç†æŠ€è¡“ã«ãŠã„ã¦ï¼Œãƒ‡ã‚£ã‚¸ã‚¿ãƒ«ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®ç†è«–ã¯æœ€ã‚‚基礎的ã‹ã¤é‡è¦ã§ã‚り，データ通信・ディジタルオーディオ・音声処ç†ãƒ»ç”»åƒå‡¦ç†ã¨ã„ã£ãŸã•ã¾ã–ã¾ãªåˆ†é‡Žã§åˆ©ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„る． ディジタルフィルタをè¨è¨ˆãƒ»å®Ÿç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ï¼Œãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®å‹•ä½œã‚’æ•°å¦çš„ã«è¨˜è¿°ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒä¸å¯æ¬ ã§ã‚る．ãã®ãŸã‚ã®æ‰‹æ®µã¨ã—ã¦ï¼Œä¼é”関数表ç¾ãŒç”¨ã„られるã“ã¨ã¯ã‚ˆã知られã¦ã„ã‚‹ãŒï¼Œä¼é”関数表ç¾ã¯ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®å…¥å‡ºåŠ›é–¢ä¿‚ã®ã¿ã«ç€ç›®ã—ãŸæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚‹ãŸã‚，フィルタã®å†…éƒ¨æ§‹é€ (構æˆè¦ç´ ã®é…ç½®)ã¾ã§è¡¨ç¾ã™ã‚‹ã“ã¨ã¯ã§ããªã„．フィルタã®å†…éƒ¨æ§‹é€ ã®è¨˜è¿°ã¯é‡å化誤差ã®è§£æžãƒ»æœ€å°åŒ–や複雑ãªã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®ç°¡å˜åŒ–ãªã©ã®ç†è«–ã«ãŠã„ã¦éžå¸¸ã«é‡è¦ãªå½¹å‰²ã‚’æžœãŸã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ï¼Œé«˜æ€§èƒ½ãªãƒ‡ã‚£ã‚¸ã‚¿ãƒ«ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã‚’実ç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ã®å…¥å‡ºåŠ›ã«åŠ ãˆã¦å†…éƒ¨æ§‹é€ ã¾ã§è¨˜è¿°ã—解æžã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå¿…è¦ã¨ãªã‚‹ï¼Ž ãã“ã§æœ¬ç ”究室ã§ã¯ï¼Œä¼é”関数ã«ä»£ã‚る手段
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自己相関 - Wikipedia
自己相関（ã˜ã“ãã†ã‹ã‚“ã€è‹±: autocorrelation）ã¨ã¯ã€ä¿¡å·å‡¦ç†ã«ãŠã„ã¦æ™‚é–“é ˜åŸŸä¿¡å·ç‰ã®é–¢æ•°ã¾ãŸã¯æ•°åˆ—を解æžã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã—ã°ã—ã°ç”¨ã„られる数å¦çš„é“å…·ã§ã‚る。大雑把ã«è¨€ã†ã¨ã€è‡ªå·±ç›¸é–¢ã¨ã¯ã€ä¿¡å·ãŒãれ自身を時間シフトã—ãŸä¿¡å·ã¨ã©ã‚Œãらã„一致ã™ã‚‹ã‹ã‚’測る尺度ã§ã‚ã‚Šã€æ™‚間シフトã®å¤§ãã•ã®é–¢æ•°ã¨ã—ã¦è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ã€‚よりæ£ç¢ºã«è¿°ã¹ã‚‹ã¨ã€è‡ªå·±ç›¸é–¢ã¨ã¯ã€ã‚ã‚‹ä¿¡å·ã®ãれ自身ã¨ã®ç›¸äº’相関ã§ã‚る。自己相関ã¯ã€ä¿¡å·ã«å«ã¾ã‚Œã‚‹ç¹°ã‚Šè¿”ã—パターンを探ã™ã®ã«æœ‰ç”¨ã§ã‚ã‚Šã€ä¾‹ãˆã°ã€ãƒŽã‚¤ã‚ºã«åŸ‹ã‚‚ã‚ŒãŸå‘¨æœŸçš„ä¿¡å·ã®å˜åœ¨ã‚’判定ã—ãŸã‚Šã€ ä¿¡å·ä¸ã®å¤±ã‚ã‚ŒãŸåŸºæœ¬å‘¨æ³¢æ•°ã‚’å€éŸ³å‘¨æ³¢æ•°ã«ã‚ˆã‚‹ç¤ºå”†ã«åŸºã¥ãåŒå®šã™ã‚‹ãŸã‚ã«ç”¨ã„られる。 統計å¦ã«ãŠã„ã¦ã€ç¢ºçŽ‡éŽç¨‹ã®è‡ªå·±ç›¸é–¢é–¢æ•° (autocorrelation function; ACF) ã¯ã€æ™‚系列上ã®ç•°ãªã‚‹ç‚¹ã®é–“ã®ç›¸é–¢ã§ã‚る。時刻 t ã«ãŠã‘る確率変数ã®å€¤ã‚’ Xt ã¨ã™ã‚‹ã€‚ã“ã“ã§ã€t ã¯é›¢æ•£æ™‚é–“
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