ローパス、ハイパスフィルタの応用となるバンドパスフィルタは信号のノイズ除去以外にも、特徴量の抽出に役立ちます。フィルタには実際難しい理論がありますが、PythonのSciPyなら簡単に使うことが可能です。
続きを読むPythonのSciPyでバンドパスフィルタをかける!
Python
PythonのSciPyでハイパスフィルタをかける!
信号の高周波成分のみを抽出したい時はハイパスフィルタを利用します。フィルタ処理は難しい理論がありますが、PythonのSciPyであれば使うだけなら簡単にできます。
続きを読むPythonのSciPyでローパスフィルタをかける！
信号にノイズが含まれる場合、フィルタ処理をして波形を整形することがあります。フィルタ処理は難しい理論がありますが、PythonのSciPyであれば使うだけなら簡単にできます。
続きを読むPythonで音圧のデシベル(dB)変換式と逆変換式!
音圧の信号処理では、時折デシベル(dB)表示を行い、音圧レベルとして扱います。ここではdBを使う理由と計算方法を説明し、Pythonへの実装例を紹介します。
続きを読むPythonのmatplotlibをオブジェクト指向で使う!
Pythonのデータ可視化パッケージであるmatplotlibをオブジェクト指向プログラミングとして使うことで、効率良く綺麗なグラフを描画する方法を解説します。
続きを読むPythonでガウス分布を持つノイズの作り方と調整方法
信号処理はノイズと切っても切れない縁があります。様々なモデル同定やテストに意思入れの無い信号としてノイズを用いることがあります。ノイズを用いる際は「どんな」ノイズか素性を知っておく必要があります。
続きを読むPythonでFFT実装!SciPyのフーリエ変換まとめ
WATLABブログでは時間波形の抽出、オーバーラップ処理、窓関数処理を紹介して来ました。この記事ではそれらのまとめとして、信号処理分野の代表的な計算であるFFT（高速フーリエ変換）を説明します。
続きを読む窓関数使用時の補正！FFTの時に忘れがちな計算とは？
FFTのプログラムを書いていて、窓関数の必要性に気付いて使ってみると振幅レベルが理論値と異なるということに気付くと思います。今回はそんな理論との差を埋める「窓関数を使う場合の補正」について説明します。
続きを読むPythonでFFT!SciPyで窓関数をかける
FFTの時に使う窓関数は以前自作する方法を紹介しましたが、一般的な窓関数はSciPyというパッケージに豊富にあります。今回はSciPyの窓関数の使い方を説明します。
続きを読むPythonでFFTをする前にオーバーラップ処理をしよう!
一定の長さで計測した時間波形をFFT（高速フーリエ変換）する時、周波数波形の「平均化」という処理を行う時があります。その際に前処理として必要になるオーバーラップ処理の方法を説明します。
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