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訪問者 649     最終更新 2014-05-02 (金) 10:28:55

亀岡博士論文の読み直し

Chap 2 Harmonic Clustering

2-2 Principle

Fig2-1_Calculating_mu.GIF

単成分の場合

もしパワースペクトラムが広がっていれば(FFTで窓を取ればどうしても広がる)、パワー分布 Y(ω)**2 に対して、真ん中ほど小さくなる関数(ω-μ)**2 を掛けたもので評価して、総和がもっとも小さくなるμを、スペクトラム分布の中心と決めればよい。

Eq2-1_Single_Pure_Tone.GIF




Fig2-2_Calculating-Multi-mu.GIF

単音だが高調波を含む場合

まず、高調波は周波数が基本波のn倍であるから、真ん中ほど小さくなる関数のμの代わりにnμを取らせる。

更に、高調波の山同士を分離するために、スペクトラムを区間に分け、その区間内でのみ上記の単成分の計算を行う。

Eq2-3_Function_C.GIF

Eq2-12_Single_Tone_With_Harmonics.GIF

複音(複数音源)で高調波を含む場合

音源番号kごとに、区分け区間Cを設ける(Ck,nとする)と同時に、推定する中心値μも音源ごとに設け(μkとする)、谷型の関数は(ω−n・μk)とする。

&ref(): File not found: "Eq2-15_Function_C_For_Multitone.GIF" at page "ノート/一般化調和解析";

この時、Cはnとk(n×kそれぞれ)について重ならないものとする。

Chap 3 Bayesian Harmonic Clustering

ベイズのモデルで、測定値からパラメタを推定しようという話にもっていく。

(式のややこしいところは省略)

3.2節で、従来から考えられている楽音の分析(採譜など前提)の手法を見ているらしい。

(SpecMurtに触れていない? 同じようなことをやっている?)

3.3


添付ファイル: fileEq2-15_Function_C_For_MultiTone.GIF 68件 [詳細] fileEq2-12_Single_Tone_With_Harmonics.GIF 149件 [詳細] fileEq2-3_Function_C.GIF 150件 [詳細] fileEq2-1_Single_Pure_Tone.GIF 152件 [詳細] fileFig2-2_Calculating-Multi-mu.GIF 156件 [詳細] fileFig2-1_Calculating_mu.GIF 149件 [詳細]

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Last-modified: 2014-05-02 (金) 10:28:55 (1323d)