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標本化と標本化定理

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

標本化と標本化定理の違い

標本化 vs. 標本化定理

標本化(ひょうほんか)または英語でサンプリング(sampling)とは、連続信号を一定の間隔をおいて測定することにより、離散信号として収集することである。アナログ信号をデジタルデータとして扱う(デジタイズ)場合には、標本化と量子化が必要になる。標本化によって得られたそれぞれの値を標本値という。 連続信号に周期 T のインパルス列を掛けることにより、標本値の列を得ることができる。 この場合において、周期の逆数 1/T をサンプリング周波数(標本化周波数)といい、一般に fs で表す。 周波数帯域幅が fs 未満に制限された信号は、fs の2倍以上の標本化周波数で標本化すれば、それで得られた標本値の列から元の信号が一意に復元ができる。これを標本化定理という。 数学的には、標本化されたデータは元信号の連続関数 f(t) とくし型関数 comb(fs t)の積になる(fs はサンプリング周波数)。 これをフーリエ変換すると、スペクトルは元信号のスペクトル F(ω) が周期 fs で繰り返したものになる。 このとき、間隔 fs が F(ω) の帯域幅より小さいと、ある山と隣りの山が重なり合い、スペクトルに誤差を生ずることになる(折り返し雑音)。. 標本化定理(ひょうほんかていり、sampling theorem: サンプリング定理とも)はアナログ信号をデジタル信号へと変換する際に、どの程度の間隔で標本化(サンプリング)すればよいかを定量的に示す定理。情報理論の分野において非常に重要な定理の一つである。 標本化定理は1928年にハリー・ナイキストによって予想され、1949年にクロード・E・シャノンと日本の染谷勲によってそれぞれ独立に証明された。そのためナイキスト定理、ナイキスト・シャノンの定理、シャノン・染谷の定理とも呼ばれる。.

標本化と標本化定理間の類似点

標本化と標本化定理は(ユニオンペディアに)共通で6ものを持っています: ナイキスト周波数フーリエ変換スペクトルサンプリング周波数量子化折り返し雑音

ナイキスト周波数

ナイキスト周波数(ナイキストしゅうはすう、Nyquist frequency)とは、ある信号を標本化するとき、そのサンプリング周波数 fs の 1/2 の周波数を言う。ナイキスト周波数を超える周波数成分は標本化した際に折り返し (エイリアシングとも言う) という現象を生じ、再生時に元の信号として忠実には再現されない。ハリー・ナイキストにより1928年に予想されたこの再現限界の定理は、標本化定理と呼ばれる。.

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フーリエ変換

数学においてフーリエ変換(フーリエへんかん、Fourier transform; FT)は、実変数の複素または実数値函数を別の同種の函数に写す変換である。変換後の函数はもとの函数に含まれる周波数を記述し、しばしばもとの函数の周波数領域表現 と呼ばれる。これは、演奏中の音楽を聴いてそれをコードに書き出すというようなことと同様な思想である。実質的に、フーリエ変換は函数を振動函数に分解する。 フーリエ変換 (FT) は他の多くの数学的な演算と同様にフーリエ解析の主題を成す。特別の場合として、もとの函数とその周波領域表現が連続かつ非有界である場合を考えることができる。「フーリエ変換」という術語は函数の周波数領域表現のことを指すこともあるし、函数を周波数領域表現へ写す変換の過程・公式を言うこともある。なおこの呼称は、19世紀フランスの数学者・物理学者で次元解析の創始者とされるジョゼフ・フーリエに由来する。.

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スペクトル

ペクトル()とは、複雑な情報や信号をその成分に分解し、成分ごとの大小に従って配列したもののことである。2次元以上で図示されることが多く、その図自体のことをスペクトルと呼ぶこともある。 様々な領域で用いられる用語で、様々な意味を持つ。現代的な意味のスペクトルは、分光スペクトルか、それから派生した意味のものが多い。.

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サンプリング周波数

ンプリング周波数(サンプリングしゅうはすう)は、音声等のアナログ波形を、デジタルデータにするために必要な処理である標本化(サンプリング)で、単位時間あたりに標本を採る頻度。単位はHzが一般に使われるが、sps (sample per second) を使うこともある。 サンプリングレート、サンプルレートとも呼ばれる。.

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量子化

量子化(りょうしか、quantization)とは、ある物理量が量子の整数倍になること、あるいは整数倍にする処理のこと。.

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折り返し雑音

正しく標本化されたレンガの壁の画像 空間折り返しひずみ(モアレ)が生じている例 折り返し雑音(おりかえしざつおん、Folding noise)またはエイリアシング(Aliasing)とは、統計学や信号処理やコンピュータグラフィックスなどの分野において、異なる連続信号が標本化によって区別できなくなることをいう。エイリアス(aliases)は、この文脈では「偽信号」と訳される。信号が標本化され再生されたとき、元の信号とエイリアスとが重なって生じる歪みのことを折り返しひずみ(aliasing distortion)という。折り返しひずみのことをエイリアシングまたは折り返し雑音ということもある。 デジタル写真を見たとき、ディスプレイやプリンタ機器、あるいは我々の眼や脳で再生(補間)が行われている。再生された画像が本来の画像と違っている場合、そこには折り返しひずみが生じている。空間折り返しひずみ(spatial aliasing)の例として、レンガの壁をピクセル数の少ない画像にしたときに生じるモアレがある。このようなピクセル化に際しての問題を防ぐ技法をアンチエイリアスと呼ぶ。 ストロボ効果(時間折り返し雑音)は、ビデオや音響信号の標本化での重大な問題である。例えば、音楽には高周波成分が含まれていることがあるが、人間の耳には聞こえない。それを低すぎるサンプリング周波数で標本化し、デジタル-アナログ変換回路を通して音楽を再生した場合、高周波がアンダーサンプリングされて低周波の折り返し雑音になったものが聞こえることがある。従って、標本化の前にフィルタ回路を使って高周波成分を取り除くのが一般的である。 (必要に応じて)低周波成分を排除したときにも似たような状況が発生し、高周波成分が意図的にアンダーサンプリングされて低周波として再生される。デジタルチャネライザには、計算を効率化するためにこのような折り返し雑音を利用するものもある。低周波成分を全く含まない信号は、バンドパスあるいは非ベースバンドと呼ばれる。 ビデオや映画撮影では、フレームレートが有限であるためにストロボ効果が生じ、例えば車輪のスポークがゆっくり回転しているように見えたり、逆回転しているように見える。すなわち、折り返し雑音が回転の周波数を変えているのである。逆回転は負の周波数で説明できる。 ビデオカメラも含めて、標本化は一般に周期的に行われ、サンプリング周波数と呼ばれる性質が(時間的または空間的に)存在する。デジタルカメラでは、画面の単位長当たりの標本(ピクセル)数が存在する。音響信号はアナログ-デジタル変換回路でデジタイズされ、毎秒一定数の標本を生成する。特に標本化対象となっている信号自体に周期性があるとき、折り返し雑音の影響が強く生じることが多い。.

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標本化と標本化定理の間の比較

標本化定理が26を有している標本化は、12の関係を有しています。 彼らは一般的な6で持っているように、ジャカード指数は15.79%です = 6 / (12 + 26)。

参考文献

この記事では、標本化と標本化定理との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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