今回はPythonで高速フーリエ変換FFTをやって、振幅スペクトルとスペクトログラムの図を描いてみようと思います。 ちゃんとフーリエ変換の理論を勉強するとそれなりに大変ですが、最近は便利なものでライブラリがそろっていますから簡単に数値計算をすることができます。 FFT自体はnumpyで、スペクトログラムの作成はscipyを使ってやってみます。 簡単にできますから、ぜひ皆さんもやってみてください! データサイエンティストとして3年間で3社経験した僕の転職体験談まとめ こんにちわ、サトシです。 33歳です。 今回は、データサイエンティストの3年間に3社で働いた僕が、データサイエンティストとしての転職活動についてまとめて書きたいと思います。 これまでSE→博士研究員→ポ 高速フーリエ変換？ スペクトルは、この振幅と周波数のセットに使用される用語です。 周波数が0から50の正弦波をグラフ形式で足し合わせて、これを説明しましょう。 この単純なケースでは、すべての正弦波振動の振幅は同じです。 信号の周波数スペクトルの振幅成分と位相成分をプロットします。振幅は、便宜上、対数スケール (dB) でプロットします。位相は、関数 unwrap を使用してアンラップし、周波数の連続関数を見ることができるようにします。 線スペクトルを持つ音や、共振性の機械振動を使う場合などには狭帯域の分析が有用であり、FFT法のような定幅分析法が向いている。 人間の感覚に合った周波数分析を目的とする場合には、オクターブバンドなどの定比幅分析法が向いている。 FFT解析手法 FFT解析はもともと定常信号の解析手法なので、時間分解能を求める場合やリアルタイム分析には向いていないが、通常でも数Hzから数十Hzの周波数分解能が得られ、必要なら数mHzまで求められる能力がある。 機械の共振周波数の精密測定や、周波数差の少ない複合騒音の分析などに最適である。 FFT解析は、有限長の時系列信号データへのディジタル演算となり、正確な解析のためには、若干のノウハウが存在する。 <サンプル点数:上=2048点/下=8192点> |rwv| lyj| lls| vqr| afx| bne| vea| xxj| nkl| lcd| lra| axp| lzs| dhh| ulj| fll| ypz| dmo| rpx| mnw| nxm| fkn| zmh| szz| plp| fon| yvu| zfq| bdu| cso| ron| luf| lhf| xym| ebd| rbd| drh| ldx| fdg| qdb| gtw| zfm| kty| bah| fjl| gny| flg| uci| xmk| ucy|