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科学計測のためのデータ処理入門【オンデマンド版】

2,530円 (税込)

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科学計測のためのデータ処理入門【オンデマンド版】

書籍情報

発売日:

著者/編集:南 茂夫/河田 聡

出版社:CQ出版

発行形態:単行本

ページ数:224ページ

書籍説明

内容紹介

研究開発のための計測技術について基礎から応用まで解説.カオス理論や自己回帰モデルなどの新しい発想も加えてあります.

目次

★目次 監修の言葉 はじめに ○第1章 科学的な計測とデータ処理の考え方   1.1 データ処理の役割は科学計測の第六感   1.2 計測の多角化「センサフュージョン」   1.3 シングルチャネル検出法 ―― スキャニングの時代   1.4 非線形効果の積極利用 ―― ディジタル化への道   1.5 間接的計測法 ―― ハイフネーティッド計測法   1.6 天秤による計測「零位法」   1.7 アクティブ制御機構をもつ計測システム   1.8 計測プローブのインピーダンス ―― 計っているのか計られているのか?   1.9 Youngの干渉実験―― フォトンは,エレクトロンは,なぜ干渉するのか!? ○第2章 信号と雑音の発生メカニズム   2.1 信号と雑音は同じ生まれ ―― 身長データの精度とカオス   2.2 測定器がつくる信号 ―― 不確定性原理とフラクタル   2.3 信号も雑音も確率過程 ―― 期待値をとって初めて決まる世界   2.4 エルゴード性と自己相関関数   2.5 揺らぐ雑音(熱雑音)とぽろぽろ出てくる雑音(量子雑音)   2.6 信号を測るとカオスが起きる!? ○第3章 変化する信号の周波数解析   3.1 スペクトルとフーリエ変換の復習   3.2 フーリエ変換の定義   3.3 FFTのアルゴリズム   3.4 積分範囲のずれについて   3.5 SSFT ―― 瞬間的フーリエ変換法   3.6 ウェーブレット変換とフーリエ変換との対応   3.7 ウェーブレット変換の実例   3.8 微分方程式の逆問題としての動的周波数解析法MARS(移動自己回帰系) ○第4章 自己回帰モデルと最大エントロピー法   4.1 FFTの限界を超える   4.2 自己回帰モデルによる波形の表現   4.3 周波数と減衰定数の推定   4.4 自己回帰モデルによるスペクトルの推定   4.5 入力適応型自己回帰モデルにる減衰振動波形の解析   Appendix z変換 ○第5章 零値を用いた逆問題と1ビットA-D変換   5.1 多項式近似と整関数 ―― 零値から波形は回復する   5.2 実零点からの信号の回復 ―― 1ビットA-D変換   5.3 複素根からの信号回復とヒルベルト変換   5.4 参照周期信号の重畳とヒルベルト変換による1ビットA-Dスペクトル回復の実施例   5.5 デルタ・シグマ変調の原理   5.6 デルタ・シグマ変調の実際   5.7 ブラインド・デコンボリューションはゼロシート法   5.8 ゼロシート法の原理 ―― ゼロシートとは?   5.9 ゼロシートの分離   5.10 フーリエ変換による画像再構成   5.11 ゼロシート法によるブラインド・デコンボリューションの実験 ○第6章 最小2乗法と多変量解析   6.1 最小2乗法を使った直線フィッティング(近似)   6.2 最小2乗法による直線近似の原則(1)―― xとyの違い   6.3 最小2乗法による直線近似の原則(2)―― 最小3乗法?   6.4 線形方程式の解を求める   6.5 最小2乗法と科学計測の関係   6.6 最小2乗平均誤差,正則化最小2乗法,ウィーナ・フィルタ   6.7 逆行列の計算   6.8 反復解法と2乗誤差和マップについて ○第7章 非線形最適化   7.1 線形近似 ―― 非線形最適化問題の第1の考え方   7.2 極小値がたくさんある場合 ―― 非線形最適化問題の第2の考え方   7.3 生命のしくみを模倣する―― ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズム ○第8章 フィルタリングと信号回復   8.1 フィルタリングは濾過器   8.2 フィルタリングとコンボリューション   8.3 平滑化処理と微分処理   8.4 FIRとIIRと自己回帰モデリング   8.5 デコンボリューションとインバースフィルタ   8.6 自己相関,相互相関とマッチドフィルタリング   8.7 超解像:失われた信号の回復   8.8 反復アルゴリズム   8.9 非負拘束による超解像   8.10 失われたディジタルビットの回復 ○第9章 未知成分の発見と分離   9.1 多成分混合物の波形データの記述   9.2 最小2乗法による成分量の求め方   9.3 未知混合物の成分数の推定法   9.4 重畳波形からの成分スペクトルの分離推定   9.5 独立成分分析法による成分スペクトル推定   9.6 先験情報や経験的規範を使わない成分スペクトル推定法:2重固有値解析法 ○付録 FORTRAN,BASICユーザーのためのC言語解説   1. プログラムの構造   2. 変数の型   3. 型の変換   4. 文字変数と文字列   5. 配列   6. 変数の有効範囲   7. 関数(サブルーチン)間のデータの受け渡し   8. 算術演算子   9. 関係演算子   10. 論理演算子   11. ビット操作演算子   12. 制御構造   13. C++について 本書に登場する用語の説明 索引

著者情報

南 茂夫

河田 聡

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