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信号処理に関するエントリは18件あります。 Python、 通信、 技術 などが関連タグです。 人気エントリには 『“オーディオ”の概念を変え始めた信号処理の進化【本田雅一のAVTrends】』などがあります。

信号処理の関連エントリー

  • “オーディオ”の概念を変え始めた信号処理の進化【本田雅一のAVTrends】

      “オーディオ”の概念を変え始めた信号処理の進化【本田雅一のAVTrends】

    • 「量子暗号通信」低コストの信号処理手法 東大が開発に成功 | IT・ネット | NHKニュース

      インターネットなどの通信の安全性を高めるため「量子暗号通信」と呼ばれる次世代の暗号通信技術の開発が進められていますが、低コストでコンパクトな装置の実現に欠かせない信号処理の手法の開発に、東京大学の研究グループが世界で初めて成功し、量子暗号通信の普及に向けて期待が集まっています。 インターネットなどの通信では、さまざまなデータが暗号化されてやりとりされていますが、スーパーコンピューターをはるかに超える「量子コンピューター」が本格的に実用化されると、今、使われている暗号は簡単に解読されてしまうおそれがあります。 このため理論上、絶対に破られないとされる「量子暗号通信」と呼ばれる、次世代の暗号通信技術の開発が進められていて、日本は去年、東芝が事業化を発表するなど、技術開発で世界をリードしています。 現在、実用化されている技術は、光子と呼ばれる光の粒に信号を載せて通信する方式ですが、極小の粒を扱う

        「量子暗号通信」低コストの信号処理手法 東大が開発に成功 | IT・ネット | NHKニュース

      • 【G検定チートシート】AI関連法律や動向含む試験当日のカンペ | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

        第1次AIブーム(1950年代～1960年代) 推論と探索のAIでブームになった。 1966年に開発されたELIZA(イライザ)がルールベースで作られたにも関わらずチューリングテストの審査員を欺いた。 後にELIZAはPARRY(パーリー)とも会話している。 推論と探索ではトイ・プロブレムしか解けずに衰退した。 第2次AIブーム(1980年代) 専門家の知識を定式化するエキスパートシステムがごく一部の領域で成果を出したことでブームとなった。 (DENDRAL(デンドラル：有機化合物特定AI)やMYCIN(マイシン：抗生物質処方AI)) しかし、知識のボトルネックの問題で定式化が難しく複雑な問題に対応できなかったため衰退した。 第3次AIブーム(2000年代～) ディープラーニングが成果を出し現在までに至るブームとなった。 勾配消失問題を解消しつつネットワークを多層化することで多彩な表現力を

          【G検定チートシート】AI関連法律や動向含む試験当日のカンペ | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

        • 【プレイバック2020】デジタル信号処理が、人の感性を超え始めた年 by 本田雅一

            【プレイバック2020】デジタル信号処理が、人の感性を超え始めた年 by 本田雅一

            • 信号処理の関連エントリー

          • Amazon.co.jp: Pythonではじめる 音のプログラミング: コンピュータミュージックの信号処理: 青木直史: 本

              Amazon.co.jp: Pythonではじめる 音のプログラミング: コンピュータミュージックの信号処理: 青木直史: 本

            • Pythonでの音声信号処理 (8) 波の解析の一歩 - Qiita

              やりたいこと 波形データを解析するための理屈的な側面を整理すること やってみた 波形データの一般形 波のデータは、色々なsin波を合成したもの。 sin波といっても、大きさが違うもの、周波数が違うもの、ちょっと横にズレた（いわゆる位相が違う）ものなどがある。 位相がずれたsin波は、sinとcosの和で表現できる。 つまり、 sin(x + φ) = A・sin(x) + B・cos(x) のように書くことができる。 このことから、どんな波形データも、 F = (a1・sin(x) + b1・cos(x)) + (a2・sin(2x) + b2・cos(2x)) + ・・・ のような形で表現できる。 やりたい解析 sin(2x)の「2」の部分は、いわゆる周波数。なので、a2・sin(2x)でのa2は、「2」の周波数がどれくらいの大きさで入っているかということ。 つまり、波 F に対して、a

                Pythonでの音声信号処理 (8) 波の解析の一歩 - Qiita

              • Pythonではじめる音のプログラミング －コンピュータミュージックの信号処理－ | Ohmsha

                ・音のプログラミングが音響楽の基本からわかる！ ・音の信号処理もていねいに解説！ ・打楽器・管楽器・弦楽器・鍵盤楽器の音が手もとで作れる！ ・ソースコードはWebからダウンロード可能！ 本書は、コンピュータで音作りをしてみたい方に向けた、サウンドプログラミングの入門書です。音作りに興味があるけど何からはじめたらという初心者のために音響の基本から解説をはじめ、コンピュータでの音の考え方、音を加工するディジタル信号処理の基礎をていねいに説明し、シンセサイザ、エフェクタの音作りなどを解説します。さらに、さまざまな音響合成のテクニックとともに、その具体例として、ゼロから楽器音をつくり出すフルスクラッチ合成のレシピを紹介します。サウンドプログラミングの言語には、音データの読み書きはもちろん、波形、周波数特性、そしてスペクトログラムの描画も簡単に行える、Pythonを採用しています。 Pythonを使

                  Pythonではじめる音のプログラミング －コンピュータミュージックの信号処理－ | Ohmsha

                • 【信号処理入門】機械学習未使用！Hampelフィルタで外れ値検出（異常検知） -Python-｜はやぶさの技術ノート

                  こんにちは！ 元制御屋の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 以前、機械学習未使用で時系列データを分析する方法について記事を書きました。 【データ分析入門】機械学習未使用！Pythonでゼロから始める振動解析機械学習(深層学習含む)によるデータサイエンスが流行っていますが、フーリエ解析などの振動解析により、異常検知を行うこともできます。本記事はデータ分析/振動解析学ぶための実践的なチュートリアル記事です。...

                    【信号処理入門】機械学習未使用！Hampelフィルタで外れ値検出（異常検知） -Python-｜はやぶさの技術ノート

                  • NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                    Pythonが遅い理由 Pythonを高速化する前に、なぜPythonはこんなにも遅いのかを調べてみました。そういえばPython関係のブログを始めて1年ほど経ちますが、処理速度については全く意識していませんでした。 Pythonは特にfor文といったループ系の文が遅い遅いと世間で言われています。 でもなんで遅いのでしょう？ 正直僕はそんなに情報工学に詳しくないので、中々イメージできていませんでしたが、以下に理解の参考となったブログがありましたのでいくつかメモしておきます。 “GIL（グローバルインタプリタロック）であるため” “インタプリタ言語で、コンパイルされないため” “動的型付き言語であるため” POSTD:なぜPythonはこんなにも遅いのか？ …Pythonが遅い理由には色々な要因が考えられるみたいですが、動的型付き言語であるというのが一番あやしいようです。 for文では逐一型

                      NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                    • DSP（デジタル信号処理）とは？<br>初心者のためのデジタル信号処理ガイド | Analog Devices

                      アナログ・デバイセズでは、さまざまなアプリケーションに対応するプロセッサをご用意しています。プロセッサ、および高精度アナログ・マイクロコントローラの詳細については、以下からご覧ください。 SHARC DSPのアーキテクチャ概要 SHARC製品一覧 組込みマイクロプロセッサ(Blackfin)のアーキテクチャ概要 組込みマイクロプロセッサ(Blackfin)製品一覧 アナログ・マイクロコントローラ 以下の資料では、デジタル信号処理（DSP）の基本的な概念を説明しています。また、より詳細な情報についての様々な推奨文献リンクも含まれています。 DSPについて デジタル・シグナル・プロセッサ（DSP）とは、デジタル化された音声、オーディオ、映像データや、温度、加速度などのセンシング情報に対して、フィルタリングや解析、伝送のための算術演算を高速に実行するプロセッサのことです。DSPは、加算、減算、乗

                      • PythonでGoogle検索タイトルとURL一覧を抽出してみた | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                        近年Google検索は完全に情報収集の基本になっています。Webスクレイピングで自動情報収集をする場合、Google検索結果を扱えるようになると世界中の情報をシステマティックに処理できるようになります。ここでは、Google検索で得られるタイトルとURLを一覧で取得する方法を紹介します。 こんにちは。wat(@watlablog)です。 WebスクレイピングでGoogle検索結果を自在に操れるようになってきましたので、ここでは検索タイトルとURLを一覧で取得する方法を紹介します！ Google検索を自動化するメリット3選 ビッグデータを容易に取得できる Google検索は現代の情報収集の基本となっており、当ブログを始め様々なWebサイトがネットワークを介して検索できるようになっています。 Googleを始めとした検索エンジンからは、あらゆるブログ、公的機関、民間企業のページに繋がっているの

                          PythonでGoogle検索タイトルとURL一覧を抽出してみた | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                        • PythonでfitbitAPI！心拍数や消費カロリーを取得する | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                          fitbitとは？ 電池の持ちが良いフィットネス用スマートウォッチ fitbit(フィットビット)とは、腕時計型の活動量計で、時計の裏の心拍数センサーで腕の血管から心拍数を計測する機能を基本に、歩数、消費カロリー、睡眠時間といったデータを自動で記録してくれます。フィットネスに特化しています。 僕はMacbook ProやiPhone、iPadをWindows機とは別に持っており、図らずとも準Apple信者のようになっていますが、fitbitを数年間使ってきた事で未だにApple Watchは購入していません。 fitbit購入当時のApple Watchはまだ心拍数センサーの精度の口コミ評価が微妙だったのと、電池の持ちが圧倒的にfitbit優位であった事を覚えています。 最新のApple Watchも充電は1日、2日に1回(1時間ほど)程度でしょうか？ そんな中、fitbitはバッテリー持

                            PythonでfitbitAPI！心拍数や消費カロリーを取得する | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                          • アナログ技術セミナー2022 信号処理編<br />セミナービデオ | Analog Devices

                            センサーなどから始まる信号をいかに高精度に処理してデジタル化していくか、このシグナルチェーン回路設計が製品の優劣を決めるといっても過言ではありません。 経験値がものをいうといわれているアナログ回路設計のノウハウを初級者の方でもご理解頂けるように解説します。 フォームを記入するとすべてのセッション動画をご覧いただけます。 実験で学ぶオペアンプの基礎 オペアンプのフェムトアンペア レベルのバイアス電流を測ってみた 高精度シグナルチェーンのノイズ解析・設計手法 1+1を2以上にするコンポジット・アンプ回路の設計

                            • Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理 | コロナ社

                              広く使われているPythonを活用して、フーリエ解析を学ぶ一冊。Pythonで数学的な処理をした経験がなくても問題ありません。科学技術計算で必須のライブラリNumPyとmatplotlibについて、基本から解説しています。 従来のフーリエ解析の教科書にはあまり収録されていなかった、信号処理への応用が盛り込まれていることも特徴で、信号を周波数で見るという新しい視点が得られます。 必要な箇所には証明がついており、ルベーグ積分のエンジニア向けのユーザーズガイドがあるなど、数学的な面からも基礎が学べます。最終的にはSciPyライブラリを使って、子猫の鳴き声のスペクトログラムを作るレベルにまで達することができます。 本書は，フーリエ解析と信号処理の入門書です。本書を読んで得られる知識は，大きく分けて，フーリエ解析の数学的基礎，信号処理の原理と使い方，Pythonによる科学技術計算の基礎，の三つです。

                                Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理 | コロナ社

                              • フィルタによる信号処理: ローパス、ハイパス

                                この記事では信号処理に用いるフィルタについてまとめます。電気回路や信号処理におけるノイズ除去など様々な分野でフィルタが利用されます。フィルタに関する説明動画は最下部に置いています。 一般的なフィルタについて フィルタ特性の周波数プロット ローパスフィルタ ハイパスフィルタ バンドパスフィルタ 帯域阻止フィルタ フィルタの設計手法 フィルタの利用例 フィルタに関する関連動画 関連記事 自己紹介 一般的なフィルタについて 以降ではフィルタによる信号処理について説明します。フィルタには様々な種類があります。例えば、流体中に混ざった固体や異物を取り除く装置、ろ紙を使用したものがろ過器であり、これは英語でフィルタ（filter）と呼びます。また電子メールフィルタではウィルスメールやスパムメールなど不要なメールを判別して隔離するといった形で処理がされます。これもフィルタと呼びます。 この記事では電気フ

                                  フィルタによる信号処理: ローパス、ハイパス

                                • Chromeæ‹¡å¼µ!XPath Helperのインストールと使い方 | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                                  PythonでWebスクレイピングのコーディングをしていると、xpathによる情報抽出が便利であるとわかりました。しかしHTMLの構造を毎回解析するのはやっかいです。Chrome拡張機能である「XPath Helper」を使えば簡単に任意要素のxpathを取得することが可能です。 こんにちは。wat(@watlablog)です。 ここではxpathを簡単に取得するGoogle Chromeの拡張機能について、インストール方法と簡単な使い方までを習得します！ xpathを使うと何ができる？これまでのおさらい 「Python/Seleniumで便利なxpath検索をする方法！」では、Pythonというプログラミング言語で、Seleniumというパッケージを使ったWebスクレイピングの基礎を学びました。 xpathというロケーションパスを使うことで、簡単にWebサイトから目的の情報を取得すること

                                    Chrome拡張!XPath Helperのインストールと使い方 | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-

                                  • Amazon.co.jp: Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理: 神永正博: 本

                                      Amazon.co.jp: Pythonで学ぶフーリエ解析と信号処理: 神永正博: 本

                                    • NTTが1波長あたり1.2テラビット/秒の世界最大容量となる光伝送を実現するデジタルコヒーレント信号処理回路および光デバイスを開発｜@DIME アットダイム

                                      画像はイメージです 現在普及している商用光伝送システムの12倍に伝送速度を高速化 NTTは、世界最大容量となる1波長あたり1.2テラビット/秒の光伝送を実現するデジタルコヒーレント信号処理回路および光デバイスを開発したと発表した。 近年の映像データの流通拡大やクラウド技術の進展に加え、5Gサービスなど新しい情報通信サービスの普及、さらにはリモートワークの急速な普及に伴い、情報通信トラヒックは増大しており、今後も増大し続けることが予想される。 このような状況に対応するためには、基幹系の光通信ネットワークにおいては、単位ビットあたりの伝送に必要となる消費電力とコストを、おおよそ10年で1/10程度のペースで低減することが求められている。 しかしながら、これまでの技術では、さらなる大容量化に伴う通信用デバイスの消費電力増大を、大幅に削減することが困難だった。そこでNTTは、既設の光伝送システム容

                                        NTTが1波長あたり1.2テラビット/秒の世界最大容量となる光伝送を実現するデジタルコヒーレント信号処理回路および光デバイスを開発｜@DIME アットダイム
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