research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.6 短時間フーリエ変換（STFT）の原理』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.6 短時間フーリエ変換（STFT）の原理 音や振動のように時間とともに様子が変わる信号では、「いつ、どの周波数成分が強かったか」を同時に知る必要がある。通常のフーリエ変換は信号全体を一度に周波数へ分解するため、「周波数は分かるが、それがいつ現れたか」は分からない。短時間フーリエ変換（ST... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.5 時間波形と周波数成分の関係』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.5 時間波形と周波数成分の関係 音や振動の記録は、ふつうは時間に沿って上下に揺れる「時間波形」として表示するが、同じ信号を「どんな周波数が、どれくらい含まれているか」という見方に変えると、構造がはっきり見えることが多い。時間軸で見た一筆書きの曲線を、周波数ごとの強さの棒グラフ（スペクトル... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.4 離散フーリエ変換（DFT）と高速フーリエ変換（FFT）』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.4 離散フーリエ変換（DFT）と高速フーリエ変換（FFT） 音や振動のような波は、時間とともに上下にゆれる形（時間領域）で観察できるが、その中身を「どんな周波数の成分が、どれくらい含まれているか」という視点（周波数領域）で見直すと、隠れていた特徴がはっきりする。時間の記録を周波数の表（ス... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.3 量子化とビット深度』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.3 量子化とビット深度 デジタル化では、連続的に変化する音の大きさを、一定の時間ごとに数値として記録する必要がある。このとき、時間方向の区切り方がサンプリング周波数で、縦方向の「大きさ」を何段階で表すかが量子化である。量子化で使う段階の細かさを決める設定がビット深度（量子化ビット数）で、... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.2 サンプリング定理（標本化定理）』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.2 サンプリング定理（標本化定理） サンプリング定理は、連続的な波（アナログ信号）を一定間隔で測って数値列（デジタル信号）にするとき、「どれくらい細かく測れば、元の波を失わずに再現できるか」を教えてくれる基本原理である。結論を先に言えば、「信号に含まれる一番高い周波数の2倍を超える速さで... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：3.1 アナログ音声をデジタル化する流れ（A/D変換）』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 3. 基本的な信号処理手法 3.1 アナログ音声をデジタル化する流れ（A/D変換） アナログ音声は連続的に変化する空気の圧力の揺れであり、これをコンピュータで扱うには「時間ごとに数値として測る」「測った値を段階化して記録する」という二段階の作業が必要になる。この全体の流れをA/D変換（アナログ-デジタル変換）と呼び、要... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：2.11 実機録音時の注意点（距離、雑音、環境音）』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 2. 音データの基礎知識 2.11 実機録音時の注意点（距離、雑音、環境音） 実際に録音機器やマイクを使って現場録音を行う際には、機材の選び方だけでなく、録音時の「距離」「雑音」「環境音」への配慮が音質の良し悪しを大きく左右する。ここでは、音をより鮮明に記録し、不必要なノイズを抑えるための具体的な注意点とコツを、現場実... 2025年8月12日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：2.10 録音機器とマイクの種類』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 2. 音データの基礎知識 2.10 録音機器とマイクの種類 録音に使う道具は大きく分けて「音を電気信号に変えるマイク」と、「その信号を記録する録音機」に分かれる。最初に全体像をやさしく押さえ、その後で代表的なマイクの方式（どうやって音を電気に変えるか）、指向性（どの方向の音をよく拾うか）、録音機（ICレコーダーとPCM... 2025年8月12日
