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FFT波形を微積分！Pythonで周波数軸微積分をしてみた
IFFT
Pythonで2Dフーリエ変換!画像フィルタリングをする方法
フーリエ変換は1次元(1D)の信号に対してかけるのが一般的ですが、2次元(2D)信号にかけることで画像のフィルタリングに応用可能です。ここではPython/Numpyを使った2Dフーリエ変換の方法を紹介します。
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。
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