ノート/一般化調和解析

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自信ないので
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Chap 2 Harmonic Clustering †

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。

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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