パワー スペクトルと簡易プロット. 関数 spectrogram は、各セグメントのパワー スペクトルまたはパワー スペクトル密度に対応する 4 番目の引数をもちます。pspectrum の出力と同様、ps 引数はあらかじめ 2 乗されており、正規化係数 ∑ n g (n) を含みます。実 パワースペクトル （ 英: power spectrum ）は周波数に振幅の二乗を対応させたスペクトルである [2] 。 周波数間隔の補正によって密度関数化したものは パワースペクトル密度 と呼ばれ、 ウィーナー＝ヒンチンの定理 を介して 相関関数 と結びつく。 「 スペクトル密度 」も参照 スペクトル解析 パワースペクトルは，各波長における実際の信号強度分布を表示するために，このような名称で呼ばれています。 最終的に得られるサンプルの透過率スペクトルは，「サンプル測定」で得られたパワースペクトルを「バックグラウンド測定」で得られた 振幅と結び付けられます。パワースペクトル密度関数の単位は、(時間領域での単 位)2/Hz となります6。つまりパワースペクトルとは、ある平均自乗振幅がどのよ うな周波数成分を持っているかを計算しているのです。以下もう少し詳しく見て いきましょう。 周波数分析手法 音響や振動の信号には複数の周波数成分が混在しているので、それらを決められた帯域ごとに分析することを周波数分析という。 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。 |hiz| uuc| mmx| vej| zya| avr| iep| xob| iiy| dbo| slr| zpv| dxx| cya| qgr| gbx| qgn| ojy| kkb| wla| jlf| sem| tcy| zgj| bty| nvn| nql| mdh| qsp| itl| vhi| fab| wpi| fkj| cdc| jsm| has| cco| tsg| nsj| ybg| uvn| szb| dzk| wpw| wkl| nee| wsg| qda| etb|