周波数解析
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16 の例文
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そのため、ウィグナー分布により、スペクトル密度が時間の経過につれてどのように変化するかを知ることができる。ここでは、ウィグナー分布が時間周波数解析においてどのように用いられるかについての例を挙げる。入力信号が定数の場合、その時間周波数分布は時間軸に沿った水平線となる。
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次の図はさまざまな の値における分数次フーリエ変換の結果である。分数次フーリエ変換は時間周波数解析や DSP に用いられることがある。ノイズのフィルタリングにも有用だが、ノイズと信号が時間・周波数領域において重ならないことが条件となる。
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ウィグナー分布は、入力信号の位相が二次以下の場合に最も時間周波数解析に適する。このような信号については、ウィグナー分布は入力信号の時間周波数分布に完全に一致する。
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正弦波符号化の基本的な考え方は、複数の正弦波の周波数、振幅、位相の組で音声をパラメータ化することである。単純には、離散フーリエ変換で周波数解析を行い、そのピーク値を取り出すことで分析を行う。パラメータがランダムに変動する音とそうでない音として無声・有声の区別もモデル化できる。
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T g よりも上のデータを持っていれば、T>T g における、実験できた時間領域および周波数領域よりも長いおよび遅い領域についての粘弾性材料の振る舞いを予言することができる。マスター曲線と、関連するWLF式があれば、機器による限界を越えた時間スケールにおける高分子の力学的性質を、多周波数解析の結果を外挿することにより予測することができる。ウィリアムズ・ランデル・フェリーのモデルは、溶融高分子その他のガラス転移点を持つ液体に対して用いられることが多い。
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ウィグナー分布はもともと、1932年にユージン・ウィグナーにより古典統計力学への量子補正として提案され、において重要である。代数的に、位置-運動量の関係は時間-周波数の関係と同様に正準共役関係にあるので、この変換は信号処理の分野において時間-周波数解析に用いられる。などの短時間フーリエ変換に比べて、ウィグナー分布はより明瞭な結果を与える場合がある。
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なお、また入力と出力が同じ種類の信号である場合には、フィルタリングとも呼ばれる。信号処理の例としては、ノイズの載った信号から元の信号を推定するノイズ除去や、時間的な先の値を推定する予測、時間周波数解析などを行う直交変換、信号の特徴を得る特徴抽出、特定の周波数成分のみを得るフィルタなどがある。高速フーリエ変換、ウェーブレット変換、畳み込み等のアルゴリズムがあり、以前はそれぞれ専用のハードウェアで処理していたが、近年ではDSPや汎用のハードウェアでソフトウェアで処理したり、FPGAによる再構成可能コンピューティングによって処理する方法が開発されつつある。
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離散フーリエ変換とは次式で定義される変換で、フーリエ変換に類似したものであり、信号処理などで離散化されたデジタル信号の周波数解析などによく使われる。また偏微分方程式や畳み込み積分の数値計算を効率的に行うためにも使われる。
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心拍数は呼吸の仕方に同期して吸気時には間隔が短くなり、呼気時には長くなります。心拍変動を周波数解析した際にみられる高周波成分です。また、副交感神経活動によって影響を受けることから、副交感神経機能の指標とされることがあります。
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Mayer波は、心拍変動を周波数解析した際にみられる低周波成分であり、血圧の変動と同期している。交感神経と副交感神経活動によって影響を受けることから、LF/HFが交感神経機能の指標とされることがある。
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近年、計算機の性能向上と実用的なアルゴリズムの開発により、ようやく普及しつつある。非調和解析は分析窓の影響を受けにくいため、高い周波数分解能を有し、これまでの周波数解析法に比べ10万 〜 100億倍の精度向上が見込めるため、信号の微小な変化も解析することができる。
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NHAは分析窓の影響を受けにくいため、高い周波数分解能を有し、これまでの周波数解析法に比べ10万 〜 100億倍の精度向上が見込める。そのため、信号の微小な変化も解析することができる。
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ウェーブレット変換は、周波数解析の手法の一つ。基底関数として、ウェーブレット関数を用いる。
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音響光学型スペクトル分析器とは、電波望遠鏡の受信機からの電波を音響光学偏向素子に送り、レーザー光の回折効果を利用して周波数解析を行う装置のこと。音響光学型スペクトルの名前から、AOSと呼ばれる。
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統計力学、量子化学 、量子光学、古典光学、および電子工学、地震学、音楽の時間周波数解析、生物学のスペクトログラム、合成音声、エンジンの設計などの信号処理を行なう幅広い分野で応用されている。古典力学的には、粒子は決まった位置と運動量を持ち、その運動状態は位相空間上の一点により表現される。
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