シグナル処理は、シグナルから情報を分析、変更、抽出することを含みます。NumPyやSciPyなどのPythonライブラリを使用して、このフィールドで多くの一般的なタスクを簡素化します。この記事では、これらのツールを使用して、シグナル処理のための実用的な技術を紹介します。

信号をろ過する

フィルタリングは、ノイズを除去したり、信号の特定の部分を抽出したりするために使われます。SciPyライブラリは、フィルタとを設計するための関数を提供します。一般的なフィルタは、スムーズな周波数応答を提供するブッターワースフィルタです。

たとえば、目的の切断頻度でフィルタを設計し、信号データを適用することを含む手順。 このプロセスは、さらなる分析のために、洗浄信号に役立ちます。

フーリエ変換

Fourier Transform は、タイムドメイン信号を周波数コンポーネントに変換します。NumPy の 機能は、この変換を効率的に実行します。周波数スペクトルを分析すると、優位な周波数とノイズを識別できます。

スペクトルを視覚化するために、FFTを計算し、周波数に対する大きさをプロットします。この技術はスペクトル解析とフィルタリング設計の根本的です。

信号を再サンプリング

再サンプリングは、信号のサンプリング速度を調整し、それを増加または減少させます。 SciPyの[]機能は、データポイントを補うことでこのタスクを実行します。 再サンプリングは、異なるシステムやデータサイズを削減するマッチング信号に便利です。

再サンプリングプロセスが信号の完全性を維持し、必要に応じて適切なパラメータを選択して、フィルタリングを回避することを確認します。

インフォメーション

  • フィルターを設計し、信号をきれいにするために適用して下さい。
  • スペクトラム解析にFourier Transformを使う。
  • システム要件に合ったリサンプル信号。