目次 (やる夫で学ぶディジタル信号処理)
知識ベースのなかから適切なテーマを選りすぐって企画されたものです．内容に関しては新規執筆も含めて，より分かりやすく再編集されています．いわば学会の知の結晶を，皆様により充実した形でお届けするものです． 本シリーズを通じて，電子情報通信の最先端分野の面白さを堪能して頂ければ幸いです． 企画代表 原島 博「刊行のことば」より ●感覚・知覚・認知の基礎 乾 敏郎 監修 →詳細はこちら ●医療情報システム 黒田 知宏 監修 →詳細はこちら ●画像入力とカメラ 寺西 信一 監修 →詳細はこちら ●宇宙太陽発電 篠原 真毅 監修 →詳細はこちら ●電子システムの電磁ノイズ −評価と対策− 井上 浩 監修 →詳細はこちら ●マイクロ波伝送・回路デバイスの基礎 橋本 修 監修 →詳細はこちら ●将来ネットワーク技術 −次世代から新世代へ− 浅見 徹 監修 →詳細はこちら ●ネットワークセキュリティ 佐々木
演習系一覧 演習V,VI 回 時限 内容 覚えること 提出期限 1 5,6 MATLABの使い方・音入門 純音、複合音 翌週木の晩12:00まで 1 7,8 音声の特徴量 振幅スペクトル, 基本周波数, フォルマント 翌週木の晩12:00まで 1 9,10 音声生成過程のモデル 極,ゼロ点,全極モデル 翌週木の晩12:00まで 2 5,6,7,8 聴覚心理I 翌週木の晩12:00まで 2 9,10 聴覚心理II 翌週木の晩12:00まで 1 10月5日 MATLAB GUIDEを使ったアプリケーション製作 GUI, コールバック,振幅,位相,dB 10/26(木) 2 10月12日 信号処理 1 窓, STFT. スペクトログラム 10/26(木) 3 10月19日 信号処理 2 たたみこみ, インパルス応答 11/2(木) 4 10月26日 信号処理 3 Z変換,伝達関数, フィルタ 1
覚えること 線形時不変システム インパルス応答 たたみこみ 目次 線形時不変システム (課題Aと課題Bを含む) システムとインパルス応答 インパルス応答を用いた線形時不変システムの入出力関係 課題 補足 1) MATLABサブルーチンの作り方 参考文献 3-1線形時不変システム 信号処理ではシステムの設計が問題になります。 上図の様に入力信号がシステムを通ると出力信号に変換されます。 このシステム(?部分)が「線形」性と「時不変」性の性質を持つ仮定する、計算の取り扱い上 都合が良くなります。 1)線形システム 線形システムは、重ね合わせの原理が成り立ちます(下記の図参照)。線形システムだと入力の全体で システムを通す必要がありません。個別のシステムの出力が計算済みなら、後で係数倍して個々の和 をとるだけで全体のシステムの出力を求めることが出来ます。 ではフーリエ変換が線形システムか否か調べ
ディジタル信号処理 （基礎編） Visitor Number: 信州大学工学部 井澤裕司 このページは、信州大学大学院博士前期課程の講義「情報システム特論第1」を開講するにあたり、 その基礎知識に関する要点をまとめたものです。 後半ではこれらの知識をもとに、さらに高度な内容について解説する予定です。 この教材を活用され、理解を深められるよう願っています。 ディジタル信号処理とは？ 信号処理とスペクトル フーリエ級数展開 フーリエ変換とその性質 サンプリングとそのスペクトル 離散フーリエ変換(DFT) 高速フーリエ変換(FFT) 線形システム 窓関数 (Window Function) ディジタルフィルタとz変換 短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換
ここでは、以下の議論で用いる幾つかの信号を紹介する。 正弦波 前に紹介したオイラーの公式を用いると以下のように表される。 コメント：複素指数関数を用いて三角関数を表す方法を理解しておくと、三角関数の様々な公式が簡単に導き出せる。重要なのは、指数関数同士の積は、それぞれの指数の和を指数とする指数関数になることである。使い途が多いので、覚えておいた方が良い。 階段関数（単位ステップ関数） ある時刻までは0、それ以降は1となるような関数。 （ここでは、たまたまu(t)という名前で表した。ただしu(t)と表さなければならないという決まりがある訳ではない。） コメント：単位ステップ関数は、制御や電子回路で良く使われる。後で説明することになるインパルス応答が現実的には測定し難いのに対して、ステップ応答は比較的簡単に測定できるからである。 方形波 ある範囲で1、それ以外で0となるような関数。[-a,a]
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Python その2 Advent Calendar 2015の13日目の記事です。 普段の仕事として主に音響信号処理のアルゴリズム開発やDSP実装などを行っているのですが、アルゴリズムを構築する際は最初にPythonを使ってアルゴリズムの検討を行い、その結果を踏まえてCやC++でPC上で動作するリアルタイムモデルを作成するという流れで行っています。音響信号処理に関するまとまった日本語記事は意外に存在しないため、ここではPythonで音響信号処理を行う方法およびこれまでに仕事等で使って来たノウハウなどを適当にまとめようと思います。 目次 Pythonで音響信号処理をするモチベーション オーディオファイルの読み書き リアルタイムにオーディオ処理を行いたい 周波数応答を表示したい デジタルフィルタを設計したい 零点、極と係数配列b, aを変換したい デジタルフィルタを時系列信号に適用したい 群
制御工学と信号処理 私は大学院受験の入試科目で制御工学(古典制御理論)と信号処理を選択で受験しようと考えています 理由としてなんですが、どちらも同じことをやっているようにみえ、また関連して両者の勉強ができると思ったからです。(でもどちらも勉強を初めたばかりです) これらの分野の専門家に伺いたいのですが、両者の違いはいったいなんですか?? また 信号処理はフーリエ変換で 制御工学はラプラス変換といった関係なのかなぁと感じました!! また信号処理と制御工学のいろんな話、アドバイスなどよろしくお願いします!!
デジタル信号プロセッサ (DSP) スケーラブルな幅広いプログラマブル DSP デバイスという選択肢で構成された、業界をリードする TI の製品ラインアップ parametric-filter製品をすべて表示 TI のプログラマブル デジタル信号プロセッサ (DSP) は、オーディオ、航空宇宙、防衛など、さまざまな組込みリアルタイム信号処理アプリケーションで動作しています。TI の各種 DSP 製品は、低消費電力のシングル コア プロセッサから高性能のマルチコア DSP と ARM SoC まで広い範囲に対応しており、開発中の設計に最適な DSP を選択できます。
「ディジタル制御」(前半) 山下 裕 北海道大学 大学院情報科学研究院 2020 年後期・3 年生対象 はじめに 山下 裕 (北海道大学) ディジタル制御 2020 年後期・3 年生対象 1 / 108 はじめに 学科共通科目「線形システム論」の続きである。 引き続き線形システムを主な対象とする。 大きく分けて 離散時間系・サンプル値系 連続時間/離散時間線形系のアドバンスト制御の初歩 に分かれる。 山下 裕 (北海道大学) ディジタル制御 2020 年後期・3 年生対象 2 / 108 講義資料について 講義資料は、moodle https://moodle.elms.hokudai.ac.jp/course/view.php?id=76737 におく予定。 随時訂正があるので、最新版を参照すること。 山下 裕 (北海道大学) ディジタル制御 2020 年後期・3 年生対象 3 / 10
やる夫cry2 実験データの解析とかで信号処理をしなくちゃならないことが多くなってきたお… やる夫cry 数学でフーリエ解析とか習ったけど，真面目に聞いてなかったのでさっぱりわからないお… やる夫 だからやらない夫に教えてもらうお! やる夫で学ぶディジタル信号処理 東北大学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 更新履歴 (最終更新: 2016.01.08 ) PDF版 アスキーアートがないと読む気にならないという方は，ページ上部の「アイコンを表示する」をクリックしてください．アスキーアートではないけど多少は助けになるかも知れません． 講演の機会を頂きました．ご関係各位に感謝します: やる夫で信号処理は学べるか ―東北大学機械知能・航空工学科における信号処理教育とウェブ教材― (依頼講演), 電子情報通信学会総合大会, AS-2-8, 九州大学伊都キャンパス, 2016年3月16日. [PDF]
講義ノートの目次へ 大学の「信号処理論」の講義ノートPDFまとめ。 Web上で無料で入手できる教科書ファイルや，演習問題と解答を集約した。 信号処理は，フーリエ変換やz変換を使ったデータ解析の考え方であり， 応用数学・工学の中でも非常に重要な基礎的ポジションを占める。 「サンプリング」によってアナログとデジタル（離散データ）の橋渡しをしたり， FFTやフィルタによって，周波数領域で 音声や画像の波形データを解析・加工・ノイズ除去したりと， 応用分野や関連ジャンルがものすごく多い。 下記のPDFや動画で独学できる。 （１）信号処理を独学するための，１ファイルの講義ノート （２）複数回に分かれた「信号処理論」の講義資料 （３）英語で読める講義ノートPDF （４）動画で学ぶ （５）試験問題と解答 ※なお，信号処理の関連分野も下記のPDFで学べる。 データ処理の基礎として，初歩的な数理統計を統計学
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