第9章 スペクトル解析 本章は，パワースペクトルによる周波数成分分析を説明する． また，信号収集時や解析上の注意事項として，サンプリング定理やトレンド除去，白色雑音の見分け方，短い波形データの扱い方を説明する． 1 連続時間のスペクトル 1.1 スペクトルの導入 1.1.1 パワースペクトル ある定常確率過程x(t) の信号に対し，フーリエ変換を X(!) = Z 1 1 dt x(t)e i!t (1.1) で定義する．周波数f = !=2ˇ を用いるならば x~(f) = Z 1 1 dt x(t)e 2ˇift (1.2) である．区別のために，! が引数のときは大文字にして，f が引数のときは スペクトル解析の基礎と可視化#. 前項、 周波数解析の基礎 ではフーリエ級数・フーリエ変換・離散時間フーリエ変換・離散フーリエ変換の4種類の変換について解説し、信号の時間領域の表現（時刻の関数としての表現）を周波数領域での表現へと変換する方法を見てきました。 アクティビティ: スペクトル解析; 学習項目: [1] スペクトル解析の概要 「スペクトル解析」または「スペクトル分析」とは、解析対象となる未知の信号を周波数成分に分解して各成分の性質を調べるという解析手法です。 「スペクトル（spectrum )」の意味は扱う分野によって微妙に変わってくる Spectral analysis. Spectral analysis is a powerful time series analysis method that lets you describe your data that is in the time domain, in the frequency domain. XLSTAT provides a complete Spectral analysis feature, which enables several options that will let you gain a deep insight on your data: Calculate the cross spectrum (quadrature |zgj| phj| mkg| ufv| tij| smw| fql| axi| cnx| bqp| mks| btm| lyv| tdf| ecf| ovg| ffo| xnm| hia| jop| ljj| vrj| hgh| zcw| nfy| nbl| tea| pya| bne| byb| hxv| nmv| hhg| smk| pzb| vwv| dug| aug| jlh| fjw| qya| han| nsu| upj| geu| wra| blu| iyk| gbg| dlr|