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ノート/一般化調和解析https://pepper.is.sci.toho-u.ac.jp:443/pepper/index.php?%A5%CE%A1%BC%A5%C8%2F%B0%EC%C8%CC%B2%BD%C4%B4%CF%C2%B2%F2%C0%CF |
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ノート/ノート
訪問者 1252 最終更新 2014-05-02 (金) 10:28:55
亀岡博士論文の読み直し
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。
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。
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。
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