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純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）20

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>>424 > >>423 > >ヒトの生活がそういう数学が必要な状態へと変化した > > ID:gxTfMD+Z は、御大か > 巡回ありがとうございます > > まあ、そうですね > 卵が先か、鶏が先か > > ・”周波数や長さなど分析し、鳴き声の物理特性に基づいて鳥の歌を合成できる数学モデルを構築した”>>422 > 　までは、20世紀後半から21世紀初頭にかけて 汎用技術になっていました（下記など） > ・”ニューラルネットワークを訓練して”>>422 > 　は、最近の出来事で 現在進行形です > > (参考) > https://www.skillupai.com/blog/tech/as-tips-2/ > スキルアップAI Journal 2023/04/25 > 【スペクトル解析】音声信号処理の基礎知識シリーズその2 > <目次> > 1.スペクトル解析 > 2.スペクトルから派生した特徴量 > 3.まとめ > 4.おわりに > 5.参考文献 > > https://www.isc.meiji.ac.jp/~mcelab/main_fl_j.htm > 明治大学　理工学部　機械工学科　機械制御システム研究室　Website > 情報処理・実習2 > 参考）　2015，2016年度版 > 7回目　フーリエ変換(1)(2015秋)(注：下記 ”第6回　フーリエ変換(1)”と同じ) > https://www.isc.meiji.ac.jp/~mcelab/www_jyo_en2/jyo_en_2_7_j_2015_f/index_sj.html > 第6回　フーリエ変換(1) > 本日から，情報処理応用の一つとして「信号処理」を扱う． 信号処理とは，実験などで得られた何らかの波形データを（数学に基づいた）方法で加工し，その特徴を抽出したり，雑音を軽減したり，必要な情報を抽出したりする手法の総称である． 広い意味では，2次元データである画像などの解析（画像処理と呼ばれ，顔認識やモザイク処理，色調変換や画像圧縮など）も信号処理と呼ばれるが，ここでは簡単に1次元データの処理を考えよう． > > つづく
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