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Scilab:R-jp-wiki:FFT:

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RStudio – Open source and enterprise-ready professional software for R
https://www.rstudio.com/

A few of our professional fans. RStudio is an active member of the R community. We believe free and open source data analysis software is a foundation for innovative and important work in science, education, and industry. The many customers who value our professional software capabilities help us contribute to this community. Waze. GeoCF. EDF. agios. NASA. MetrumRG. Medtronic. Lilly. ebay. DTCC. Amgen. Allianz. Stitch Fix. Zapier. CAVA. AdRoll. AstraZeneca. aridhia. Ahorro.




R version 3.3.1 (2016-06-21) -- "Bug in Your Hair"
Copyright (C) 2016 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

R は、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 
一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 
配布条件の詳細に関しては、'license()' あるいは 'licence()' と入力してください。 

R は多くの貢献者による共同プロジェクトです。 
詳しくは 'contributors()' と入力してください。 
また、R や R のパッケージを出版物で引用する際の形式については 
'citation()' と入力してください。 

'demo()' と入力すればデモをみることができます。 
'help()' とすればオンラインヘルプが出ます。 
'help.start()' で HTML ブラウザによるヘルプがみられます。 
'q()' と入力すれば R を終了します。 

[以前にセーブされたワークスペースを復帰します] 

> demo()





http://www.okadajp.org/RWiki/
http://ocw.ouj.ac.jp/tv/1570188/

 

 コメント（12）

  

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Rコマンダーのインストール
plaza.umin.ac.jp/~takeshou/R/Rcmdrinst.html
Rコマンダーのインストール. Rコマンダーという便利なパッケージがあります。これを使えば、コマンド型のソフトを使うのが苦手な方も気楽にRを使えるようになると思います。ぜひぜひインストールしてみましょう。 Last modified: Thu, 23 Apr 2009 10:25:41 +0900. Rの追加パッケージ. Rをインストールしては見たものの、コマンドを自分で打ち込んで使うことに慣れていない人はすぐに難しいと考えてしまいがちのようです（実際にはそんなことはないのですが…）。しかし、心配は無用です。Rにはたくさん追加パッケージが用意 ...削除

2018/2/22(木) 午前 10:27[ ogw*og*3 ]返信する

  

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データの扱い方

http://plaza.umin.ac.jp/~takeshou/R/Rcmdr01.html削除

2018/2/22(木) 午後 1:33[ ogw*og*3 ]返信する

  

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Rによる信号処理 – tamo's blog
https://tamosblog.wordpress.com/2015/01/09/signal_processing_by_r/
2015/01/09 - 基本的な信号処理. 合成波信号の周波数解析（離散フーリエ変換）. 次のような課題をRで行ってみます． 振幅が1で周波数10[Hz]の正弦波と，振幅が1/4で周波数30[Hz]の余弦波の合成波信号データについて，離散フーリエ変換（FFT）によって得られた振幅スペクトルを取得しなさい．ただし，サンプリング周波数FSは160[Hz]，標本間隔DTは6.25[ms]（1/FS）， 標本の個数Nは16個とする． sin関数，cos関数については，それぞれsin()，cos()を使用します．フーリエ変換（FFT）については，fft()関数を使用し ...削除

2018/2/22(木) 午後 1:44[ ogw*og*3 ]返信する

  

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統計ソフトRでFFTして遊ぼう -コンプレッサーの周波数特性-


http://d.hatena.ne.jp/negikey/20110217/1297891987削除

2018/2/22(木) 午後 2:07[ ogw*og*3 ]返信する

  

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install.packages("tuneR")
library("tuneR")

mywave <- readWave("Akimahen00.wav")
wave = mywave@left
power = abs(fft(wave))
par(bg="white", mar=c(4,4,1,1), mfrow=c(2,1))
plot(wave, type="l", col="cyan", xlab='time')
plot(log(power), type="l", col="navy", xlim=c(0,3000), xlab='frequency')


https://blogs.yahoo.co.jp/igproj_fusion/11310631.html削除

2018/2/22(木) 午後 3:45[ ogw*og*3 ]返信する内緒

  

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n = 0:255 # 256個のデータ
time = n * 0.001 # 横軸＝time(s,秒)
wave1=sin(2*pi*50*time) # 正弦波wave1を生成
wave2=2*sin(2*pi*100*time) # 正弦波wave2を生成削除

2018/2/22(木) 午後 3:47[ ogw*og*3 ]返信する内緒

  

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wave = sin(2*pi*50*time) + 2*sin(2*pi*100*time) # 2つの正弦波を合成
par(bg="white", mar=c(4,4,1,1), mfrow=c(3,1)) # 上中下３分割表示設定
plot(time, wave1, type="l", col="cyan", las=1) # wave１を描画
plot(time, wave2, type="l", col="cyan", las=1) # wave２を描画
plot(time, wave, type="l", col="cyan", las=1) # 合成波を描画削除

2018/2/22(木) 午後 3:48[ ogw*og*3 ]返信する内緒

  

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power1 = abs(fft(wave1)) # wave１をフーリエ変換(FFT)
power2 = abs(fft(wave2)) # wave２をフーリエ変換(FFT)
power = abs(fft(wave)) # waveをフーリエ変換(FFT)
plot(frequency, power1, type="l", col="navy", xlim=c(0,200), las=1)
plot(frequency, power2, type="l", col="navy", xlim=c(0,200), las=1)
plot(frequency, power, type="l", col="navy", xlim=c(0,200), las=1)削除

2018/2/22(木) 午後 3:48[ ogw*og*3 ]返信する内緒

  

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par(mfrow = c(2, 1))
samplingFreq <- 1200
x <- seq(0, 2 * pi, 1 / samplingFreq)
y <- sin(2 * pi * 440 * x)
plot(x, y, "l")
s <- samplingFreq / 2
h <- c(seq(0, s, length.out = length(y) / 2), seq(-s, 0, length.out = length(y) / 2))
f <- fft(y)
m <- Mod(f)
FFTdata <- cbind(h, m)
plot(FFTdata[1:nrow(FFTdata) / 2, ], t = "l", pch = 20, lwd = 2, cex = 0.8, main = "440hz", xlab = "f(Hz)", ylab = "p")


https://qiita.com/ohisama@github/items/f8925edaa7d811bb6eee削除

2018/2/22(木) 午後 4:21[ ogw*og*3 ]返信する

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