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。

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【朗報】G検定取得者がノー勉でAI実装検定A級に合格した件

AI実装検定に合格するとディープラーニング実装師の称号を得ることが出来ますが、どれだけ勉強すれば良いのでしょうか?G検定に比べAI実装検定は対策本がほとんど無いので、G検定取得者がこの検定をノー勉で受けてみたらどうなるかを試してみました。

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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。

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Pythonコードと図解で理解するバブルソートのアルゴリズム

Pythonには便利なライブラリが多数ありますが、それらを使わずにアルゴリズムを学習することでスタンダードなスキルを身に付けることが出来ます。ここでは、最もシンプルなバブルソートをPythonコードと図解で理解することを目標とします。

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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。

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