A 回答 (4件)
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No.4
- 回答日時:
フリーのScilab+Xcosにフリーのウェーブレットツールボックスを追加すると良いでしょう。
計測用のビジュアル言語LabViewのクローンと言われるフリーウェアは存在するのかわかりません。
No.3
- 回答日時:
締切が迫っているからこそ、いまさら多重解像度解析(或いはWavelet解析)だ、カルマンフィルターだ、いーや確率積分だ、って新しい勉強をいちから追加しろとは仰らないと思うんですよ。
これらは簡単に調べて序論や考察にくっつけると共に、各目的における解析法の選択、ってことでしっかりした考察を追加されてはどうでしょうか。No.2
- 回答日時:
ウェーブレット変換というのはいかがでしょうか。
信号を時間幅有限のマザーウェーブレットの重ね合わせで表す手法です。周波数分析ではフーリエ変換が定番ですが、信号を正弦波の重ね合わせで表わすために、急激な変化点の解析には不向きですし、時間方向の情報は得られません。
ウェーブレット変換では、周波数と時間の分析が可能です。音声信号や画像信号の分析に利用されたりします。概略は参考URLを参照してください。また成書もありますので、書店で探してください。
参考URL:http://krmctst8.tmit.ac.jp/hori/1.html
No.1
- 回答日時:
教授の仰りたい雰囲気を察しますと...
stomachmanがそういう助言をするとすれば、意味するところは:
手段と目的が逆転なさってるのでは?つまり実践に於いて、何の目的で振動を測ったり調べたりするのか。振動といえばFFT、そんなに単純じゃない。その目的に合ったやり方でなくては駄目だということです。
たとえばとても壊れやすいものを保護するのが目的だとする。波形を周波数成分にわけたら、たとえば最大振幅、最大加速度は見えなくなってしまう。ある閾値以上のGがかかる頻度、危険率というのも分かりません。
こういう時には、波形から必要な統計を引き出して分析すれば良いわけで、技法としてはFFTよりむしろ初等的ですが、実用では重要です。だから、FFTとこれらの関係を理論的に論じればもっと良いですね。
でも「FFTだけじゃつまらん。もっと新しい多重解像度解析ぐらい勉強しろ。」そう仰っている可能性もありますね。
stomachmanさん、どうも有り難うございました。
確か貴方も、私の質問に答えてくださるのは二回目ではないでしょうか?
(間違っていたらすみません。)
貴方の言う通り、自分が何をやっているのかこんがらがっているのは確かです。
指摘されている?勉強不足も確かなことです。しかし、卒論提出まで後僅かなのであせってばかりの状況です。
頭を冷やす、よいメールをどうも有り難うございました。
感謝しています。
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