信号の時間波形が振幅変調していると、フーリエスペクトルにサイドバンドが発生する事が知られています。ここでは振幅変調波の概要と、Pythonを使って様々な条件のフーリエスペクトルを計算し、サイドバンドの特性を見ていきます。
続きを読むPythonで学ぶ信号処理!振幅変調のサイドバンドを観察してみる
信号処理
PythonでFFTやスペクトログラムからバンド計算をする方法
Pythonを使うと簡単にFFTやスペクトログラムを計算できますが、より深い分析を行う場合は任意の帯域（バンド）毎に統計量や技術計算をかける場合があります。ここでは、Pythonで得られたスペクトルからバンド計算をする方法を紹介します。
続きを読むゼロパディングFFTで高周波数分解能にするPythonコード
フーリエ変換は様々な分野で使われている分析手法です。しかし計測時の制約から周波数分解能が足りずに正確な振幅を得られない場合もあります。この記事では、少ない情報でもフーリエ変換時の周波数分解能を高める方法を考察します。
続きを読むPythonでスペクトログラムからピーク値を任意数抽出する方法
スペクトログラムは時間×周波数×振幅と数多くの情報を得ることが可能な便利な分析手法です。ここでは信号処理の技術でスペクトログラムのピークを自動検出するPythonコードを紹介します。
続きを読むPythonでFFT波形から任意個数のピークを自動検出する方法
科学技術計算では波形からピークを読み取る必要性に迫られます。Pythonではscipyのsignal.argrelmaxを使って簡単にピーク検出が可能です。ここではFFT波形を例に自動でピーク検出する方法を紹介します。
続きを読むFFT波形を微積分！Pythonで周波数軸微積分をしてみた
時間波形から微分積分演算を行う方法は有名ですが、信号処理の分野では頻繁に周波数領域を扱います。ここでは周波数軸でダイレクトに微積分する方法を紹介し、実際にPythonコードを書いて検証してみました。
続きを読むPythonでコヒーレンス関数！FRFのノイズ成分を評価する方法
周波数応答関数(FRF)はしばしばノイズに悩まされます。正確な評価のためにはノイズを正しく見積もる必要があり、その時はコヒーレンス関数が有用です。ここではPythonでコヒーレンス関数を計算する方法と簡単な分析例を紹介します。
続きを読むPythonで伝達関数！2つの信号の周波数応答関数を計算する方法
信号処理の分野では2つの信号の関係を周波数領域で分析するために周波数応答関数という計算を多用します。Pythonでフーリエ変換が出来るようになったらあと一歩なので、ここではPythonによる周波数応答関数の計算方法を紹介します。
続きを読むPythonでフォルダ内全wavをスペクトログラムに変換してみた
音声ファイルをスペクトログラム表示することで、音声の周波数・時間・レベルの変化を一度に確認することが可能です。ここではさらにフォルダ内に保存された全wavファイルに対しSTFT計算し、スペクトログラム画像を作成する方法を紹介します。
続きを読むPythonでケプストラム分析!音声から声帯情報を取得してみた
ケプストラム分析を行うと、音声から声帯振動スペクトルと声道スペクトルを分離することが出来ます。これらの情報は声帯の情報であるため、機械学習にも使われることがあります。ここでは、Pythonを使ってケプストラム分析をする方法を紹介します。
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