「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回は画像の拡大縮小、シフト、回転といったアリガチな操作を練習。今回は画像をフィルタしてみます。これまた定番のフィルタどもなんだけれども。でも素のままでは芸がない？しかたがない？
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ソフトな忘却力(105) SciPy.ndimage で画像フィルタのお勉強
ぐだぐだ低レベルプログラミング(226)x86(16bit)、絶対値、平方根、符号反転
前回の対数関数、前々回の指数関数と「素の機械語命令」のままでは定番関数値が直接求まらないので「ひと捻り」必要でした。今回はお楽、スタックトップに置いた値を素直に処理してくれます。浮動小数値の符号反転(FCHS)、絶対値(FABS)、そして平方根(FSQRT)です。ひとよひとよにひとみごろ～。
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ソフトな忘却力(104) SciPy.ndimage で静止画像の変形のお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はフィルタ（LPF)に音声っぽい？信号を通してみました。今回からは２次元の画像です。まずは画像の拡大縮小、シフト、回転といった基礎的な操作を練習。この辺は出来て当然。でもｎ次元って何？
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データのお砂場(194) R言語、Pima、ピマ族の御婦人の糖尿病データ {MASS}
MASSパッケージのサンプルデータセットを巡回中。大文字優先のABC順。前回はお子様の滲出性中耳炎のデータOMEでした。今回は、米国のネイティブ・アメリカンのピマ族の御婦人方の糖尿病データ Pima です。どうも機械学習で御病気の発症予測を行った「機械学習業界の古典」ともいえるデータらしいです。知らないとモグリ的な？
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忘却の微分方程式(203)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、ベッセル再び
溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」（以下「演習ノート」と略）を拝読中。今回は５８ページ「3.4.2 Besselの微分方程式」です。つい最近もBessel様が登場した気がします。第２０１回でやってます。今回は「3.4 級数解」の中で取り上げられておると。切り口が違う？のね。
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ソフトな忘却力(103) SciPy.signal で信号処理のお勉強その２、LPF適用
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はフィルタを作成、今回はフィルタ（LPF)に信号を通して結果を観察するの回です。コンボリューション（畳みこみ）の関数利用。同じことをやるのでScilabの関数と使い方はよう似てます。 “ソフトな忘却力(103) SciPy.signal で信号処理のお勉強その２、LPF適用” の続きを読む
連載小説 第176回 4ビットAI内蔵 “詠人舞衣子” の思い出
桜田モモエ
<これまでのあらすじ＞
サイコーエジソン株式会社の詠人舞衣子（よんびとまいこ）です。訳あって4ビットAIを内蔵しています。心理学科卒文系女子ながら先端技術製品の営業に携わっています。10年近くに及ぶ海外赴任（アメリカ、ドイツ）を経て、今は東京勤務。インターネット、IT機器、携帯電話など新しい技術や製品が日々生まれ、それらをサポートする我々の電子デバイスビジネス（半導体、液晶表示体、水晶デバイス）も大忙しだったのですが、世界は激変していきます。乗り遅れると大変な事になっちゃうんだけど、もう乗り遅れてる？
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SPICEの小瓶(67) LTspice、{Educational} LCバンドパスフィルタ
今回もLTspice配下のExampleフォルダ内のEducationalフォルダ所蔵の回路図です。butter.ascとな。お名前からするとバタワースフィルタ？ということなんでしょう。実際、回路図をロードしてシミュレーションしてみれば通過域は平ら。でも電卓たたいて回路の動作を考察するのはメンドイです。どうする？
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ブロックを積みながら(210) Scilab/Xcos、Modelica配管シミュレーション
前回、いよいよModelicaやらんとならんか、と思ったのです。しかしModelicaに行ってしまう前にScilab/Xcos内のModelicaブロックで出来ることはやっておきたいデス。そこで今回は「配管」のデモとな。大仰なお名前の「熱水力学」パレットに登場するブロックどもの練習です。軽く「流して」おくかという感じ。
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ソフトな忘却力(102) SciPy.signal で信号処理のお勉強、その１、フィルタ
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はFFT、今回は信号処理です。前回手抜きだったので今回はしっかりするつもりなのに、お手本はあまり力が入ってないご様子。そこで自主練習を企画。信号処理といったらフィルタだね、という短絡。
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手習ひデジタル信号処理(191) Scilab、{Scilabデモ}、球面振り子
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」からカテゴリ脱出。前回は「常微分方程式」カテゴリでしたが、今回は「代数方程式」カテゴリです。順番が後なのに簡単になった？というのは誤解でした。DAE、微分代数方程式です。代数方程式を微分してシミュレーションしないといけないの？難しくなっているじゃん。
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ぐだぐだ低レベルプログラミング(225)x86(16bit)、対数関数の計算
前回は指数関数。となれば今回は対数関数の練習必須でしょう。対数関数といってもその底はいろいろアリーノですが、日々お世話になっているのは常用対数（底は10、電卓ではLOG）と自然対数（底はeネイピア数、電卓ではLN）の２通り、あと計算機用に底２の対数計算できれば完璧かと。というわけで、今回も底の変換公式登場。
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ソフトな忘却力(101) SciPy.fft でフーリエ解析のお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はODEの初期値問題。今回はFFT（高速フーリエ変換）を流したいデス。 「流す」には理由があり。この後「本命」信号処理のモジュールが登場するためです。そっちでミッチリ練習する予定。
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データのお砂場(193) R言語、OME、幼児の滲出性中耳炎の検査データ {MASS}
MASSパッケージのサンプルデータセットを巡回中。大文字優先のABC順。前回は自動車保険のデータでした。順当にABC順では今回はMelanomaなのですがパスして、OMEです。幼児の滲出性中耳炎の検査データに進みます。乳幼児の場合、OMEが原因で言葉の獲得が遅れたりもするみたい。今回は処理例充実過ぎ、ムツカシー。
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