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でコヒーレンス関数！FRFのノイズ成分を評価する方法
信号処理
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。
続きを読むPythonでモノラルとステレオのwavファイルを保存する方法
Pythonで信号処理をした後に、音楽としてwavファイル形式で保存したい時があります。ここでは、PythonのPySoundFileを使ってモノラルとステレオの両方のwavを作成する方法を紹介します。
続きを読むPythonでヒルベルト変換!時間波形の包絡線を求める方法
振幅変調がある時間波形の変調成分を抽出するには、波形の包絡線を求める必要があります。包絡線はヒルベルト変換という数学的処理で簡単に求めることが出来ますが、ここではPythonでヒルベルト変換を使い包絡線を求める簡単なコードを紹介します。
続きを読むPythonでFFTとIFFT!逆フーリエ変換で時間波形を作る
Pythonで時間波形に対してFFT（高速フーリエ変換）を行うことで周波数領域の分析が出来ます。さらに逆高速フーリエ変換（IFFT）をすることで時間波形を復元することも可能です。ここではPythonによるFFTとIFFTを行うプログラムを紹介します。
続きを読むPython/SciPyで波形リサンプリング!任意時間軸に補間!
実験や解析でデータを波形として取得した場合、波形はあるサンプリングレートで収録されている場合や、不等ピッチの時間刻みである場合等様々です。今回はデータ解析時に波形のサンプリングを変更するリサンプリング方法を紹介します。
続きを読むPython多項式カーブフィット!2次以上も最小二乗法を簡単適用
前回は最小二乗法を使って直線近似する方法を習得しました。最小二乗法は何も直線を近似させるためだけにあるわけではありません。ここでは、同様の考え方で2次以降の高次関数へのフィッティングがPythonで簡単にできることを示します。
続きを読むPythonでカーブフィット!最小二乗法で直線近似する方法
実験結果等の様々な誤差を含む点列データは通常折れ線グラフでは描かず、そのまま点を散布図で示すか、適切にカーブフィットした直線、または曲線で近似する手法をよくとります。ここではPythonで代表的な最小二乗法による直線近似を行う方法を紹介します。
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