11万km上空のかぐやから見た地球. デジタル信号処理 Digital Signal Processing 2010 年度春学期 Spring Semester, 2010 担当者: 栗濱 忠司( Professor ) 第3週第3週.

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レポート書き方. おしいレポート よく調べてある それぞれの、1文の言っていることは正 しい しかし、全体として、何が言いた いのかわからない 内容の重要だが、全体の構成も重 要である.
7.n次の行列式   一般的な(n次の)行列式の定義には、数学的な概念がいろいろ必要である。まずそれらを順に見ていく。
9.線形写像.
3.多項式計算アルゴリズム べき乗の計算 多項式の計算.
時間的に変化する信号. 普通の正弦波 は豊富な情報を含んでいません これだけではラジオのような複雑な情報 を送れない 振幅 a あるいは角速度 ω を時間的に変化 させて情報を送る.
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3.エントロピーの性質と各種情報量.
9.通信路符号化手法1 (誤り検出と誤り訂正の原理)
Excelによる積分.
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計算のスピードアップ コンピュータでも、sin、cosの計算は大変です 足し算、引き算、掛け算、割り算は早いです
線形符号(10章).
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10.PとNP完全問題との境界.
複素数.
4.プッシュダウンオートマトンと 文脈自由文法の等価性
1 0章 数学基礎. 2 ( 定義)集合 集合については、 3セメスタ開講の「離散数学」で詳しく扱う。 集合 大学では、高校より厳密に議論を行う。そのために、議論の 対象を明確にする必要がある。 ある “ もの ” (基本的な対象、概念)の集まりを、 集合という。 集合に含まれる “ もの ” を、集合の要素または元という。
人工知能特論II 第7回 二宮 崇.
信号測定. 正弦波 多くの場合正弦波は 0V の上下で振動する しかし、これでは AD 変換器に入れら れないので、オフ セットを調整して データを取った.
1 9.線形写像. 2 ここでは、行列の積によって、写像を 定義できることをみていく。 また、行列の積によって定義される写 像の性質を調べていく。
通信路(7章).
3.プッシュダウンオートマトンと 文脈自由文法
ファンクジェネレータ は、 信号発生器です. 足の起こし方 左右に広げて 手前に起こします 裏に電源ケーブルの差し込みくちがある ので、電源ケーブルを指します.
6.符号化法(6章).
ビット. 十進数と二進数 十進数  0から9までの数字を使って 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、 10、11、12 と数える 二進数  0と1を使って 0、1、10、11、100、101、11 0、111 と数える.
重不況の経済学 第2章第2節 山下 真弘. 不均等成長 不均等成長=市場の特定の製品または特定の国・ 地域で付加価値の縮小が生じること 要因は2つ 製品別の「生産性向上速度の差」 付加価値総額の天井(=需要制約)
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3.正方行列(単位行列、逆行列、対称行列、交代行列)
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1 アルゴリズムの高速化. 2 アルゴリズムにおける 大幅な性能アップ 多項式時間アルゴリズム VS 対数時間アルゴリズム (最大公約数の問題) 指数時間アルゴリズム VS 多項式時間アルゴリズム (フィボナッチ数列を求める問題)
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11万km上空のかぐやから見た地球

デジタル信号処理 Digital Signal Processing 2010 年度春学期 Spring Semester, 2010 担当者: 栗濱 忠司( Professor ) 第3週第3週

アナログ信号のディジタル信号への変換 (analog to digital conversion: A/D 変換 ) 概要 (summary) 1. 標本化 (sampling) 時間 or 空間軸方向の離散化:標本化定理 2. 量子化 (quantization) 振幅軸方向の離散化 3. 符号化 (encoding) 計算機で扱い可能な数値化 ※ 「信号 (signal) 」とは時間を変数 (variable) とする関数 (function) ちょっと復習

標本化定理 (The sampling theorem) 標本化するアナログ信号に含まれる最高 周波数を f h とすると、標本化周波数 f s は: f s ≧ 2 f h (  t ≦ 1/2f h ) とすればよい。 この条件を満たすことにより、 標本化されたディジタル信号からもとのアナログ信 号を完全に再現できる。すなわち、アナログ信号に 含まれる如何なる情報も標本化時に失われない。 2 f h をナイキスト周波数という ちょっと復習

時間⇔周波数 領域変換 信号 ( 時間関数、または時系列 (time series) データ ) に含まれる周波数成分を調べるには: 周期的信号 (periodic signal) の場合 ⇒ フーリエ級数展開 非周期的信号 (non-periodic signal) の場合 ⇒ フーリエ変換 が用いられる。

フーリエ級数展開 (Fourier series expansion) Time t [sec] 周期関数の例 ( 周期 T = 2秒 ) x(t)x(t) 周期的信号 周期的信号は次式のように三角関数の線形和 ( フーリエ級数 ) で近似できる: ここで、 a 0 は直流分 ( 定数 ) 、 a n 、 b n は係数。 a n 、 b n をうまく選べば、 N →∞ とすることで右辺は左辺に収束する。 右辺: x(t) の フーリエ級数展開

a n ( a 0 を含む ), b n の決め方 E は近似の度合いを表す。 ∵各時刻 t で右辺が左辺に 等しければ E = 0. ∵ E は a n, b n の関数ゆえ、左式の 偏微分 ( 傾き ) が 0 となる係数値で E は極小値をとる。 anan E 右辺を左辺とできる だけ似た形にする。 最小二乗法 (least square method) 評価関数 (object function) E を最小にする係数は次の連立方程式を a n, b n について 解くことにより求められる。

a n ( a 0 を含む ), b n の決め方 これを解くと: Eq.(1)

Eq.(1) を数学的に導きなさい。 練習問題 【 3-1 】

Eq.(1) を数学的に導きなさい。 ヒント 練習問題 【 3-1 】 , ,

フーリエ級数展開 の意味 周期的信号をその周期の倍調波 (harmonics) の三角関数 (trigeminal function) に分解する。 例えば、 周期 T ( 周波数 f=1/T[Hz]) の周期的信号は周波数 f, 2 f, 3 f, … Hz の三角関数に分解される。 これにより、 その周期関数に含まれる各周波数成分の大きさがわかる。 このとき、 同じ周波数でも sin と cos 成分があることに注意。 周期関数が偶関数 → cos 成分のみ (sin 成分は 0) 周期関数が奇関数 → sin 成分のみ (cos 成分は 0)

フーリエ級数展開 の例 x(t)x(t) 周期 T=2sec Time t [sec] 周波数 0.5Hz 周波数 1.0Hz 周波数 3.0Hz 0.5Hz sin 成分 : 3 1.0Hz sin 成分 : 4 3.0Hz cos 成分 : 2 その他の周波数成分 : 0

この結果を表示する と: 0.5Hz sin 成分 : 3 1.0Hz sin 成分 : 4 3.0Hz cos 成分 : 2 その他の周波数成分 : 0 cos 成分 sin 成分 周波数 [Hz] 振幅 これを, 周波数スペクトル (frequency spectrum) と呼ぶ。 周波数 [Hz] 振幅

フーリエ級数のいろいろな表現 2 π を周期とする周期関数 f(x) について

2 L を周期とする周期関数 f(x) について

練習問題【 3-3 】 次のように定義されている関数 f ( x ) のフーリ エ級数を求めなさい。

解答例 同様な計算によ り が得られる。 試験等の解答の時は途中経過を示すこと!

よって

練習問題【 3-4 】 であっ て とする。 のフーリエ級数を求めなさい。 1 2 3 0-1 のちほど MATLAB で作図してみよう。

2 L を周期にもつ周期関数 f(x) について

複素形式のフーリエ級数展開 フーリエ係数 (Fourier coefficient)

複素形式実数形式 両者の関係 c n は複素数 ( 実数部が cos 項、虚数部が sin 項に対応 ) x(t) が偶関数⇒ b n =0, x(t) が奇関数⇒ a n =0 |c n | : 振幅スペクトル (amplitude spectrum) : 位相スペクトル (phase spectrum) VS