ABC順に端から「当たって」いるので、よく分からない分析手法が登場するのは当然です。今回は因子分析(factor analysis)とな。サッパリ分かりません。ターゲットのデータセットは「７歳から１７歳までの305名の girlsの物理計測８種データの分散共分散行列」です。girlsは良いが、分散共分散行列とは何者。
データのお砂場(11) R言語、Harman23.cor、因子分析？何が何やら
ぐだぐだ低レベルプログラミング(47) RISC-V、K210、浮動小数点除算サイクル数
今回から再びRISC-Vの実機(K210)を使って、浮動小数点命令を動かしていきたいと思います。今回は第４４回でやったサイクル数の計測を浮動小数点の割り算命令に適用。流石に割り算命令には時間かかっているっしょ、みたいなところを眺めてみたいです。でもま、たまたまK210の実装で、この命令列ならこの程度くらいな数字かと。
データのお砂場(10) R言語、HairEyeColor、クロス集計、mosaicplot
前回は線形モデル・単回帰でしたが、今回はクロス集計です。基本かつ王道のデータ処理で良い感じです。クロス集計に威力を発揮？するらしいmosaicplotを使ってみます。色を付けないと地味だけれども、色を付けるとかなりカッコよいです。ターゲットとするデータは、髪と目の色とな。
手習ひデジタル信号処理(19) 母音音声合成器その４、STM32F446上実装を「見る」
前回まで３回にわたって母音音声合成器の「部品」３つの特性をScilabに計算してもらって眺めてきました。ようやく今回はSTM32F446上で動作確認であります。といっても三上先生のサンプルプログラムそのままなので動かない分けがないです。今回は「発声」された信号をよく「見て」みようの回。
忘却の微分方程式(31) ベクトル解析その２、MathematicaとMaxima
前回、勾配とか発散とかベクトル解析らしきことを少しやってみましたが、今回は、ベクトル場の図示です。Mathematica、カッコよく描けるのだけれども、非力なラズパイ３の限界を感じてしまいました。Maximaは３Dでやるのは面倒そう（やらないケド。）
手習ひデジタル信号処理(18) 母音音声合成器その３、高域強調器(Radiator)
一度道筋がついてしまえば、以下同文方式。Scilab使って特性を調べるのは簡単に思えてきました（本当か？）ターゲットは『母音音声合成器』第３の要素「高域強調器」であります。こいつは「口からの放射」に対応とのこと。手習ひさせていただいております教科書どおりの特性が計算できればOKっと。
MicroPython的午睡(59) ESP32、WebREPL、動作はするけれども
再びM5ATOM Lite上のESP32 genericポートのMicroPythonに戻ってまいりました。今回はESP32系ならでは？のWebREPLを使用してみたいと思います。Network接続されているMicroPythonデバイスのREPLにホストのブラウザから接続する機能であります。確かに使えるのだけれどクセが強い。
データのお砂場(9) R言語、Formaldehyde、線形モデル、単回帰
サンプルデータをABC順に端から見ていこうという無謀な方針のため、「難しいのが先」、「基本的なものが後」になることは致し方ありません。今回、基本中の基本、線形モデルで単回帰というサンプルデータセットが登場しました。ようやく当たりを引いた感じ。Formaldehydeであります。しかし、Formaldehydeって一体何？
Pico三昧(6) Pico C/C++SDKでS93C46接続その２、PIO制御
前回は３線式シリアルE2PROM S93C46をソフトウエア制御で読み書きしてみました。今回は、ラズパイPicoの特長であるPIO(Programmable IO)を使って同じことを行ってみます。PIOステートマシンのアセンブラを書くのも大分慣れた気もしますが、最後は波形を見ないと安心できないんだ,、これが。
ブロックを積みながら(53) Node-RED、csvノードでcsvファイルの変換
前回は xml(パーサ）ノードを使ってxmlファイルから所望の部分を抜き出せることを確認しました。今回はcsv(パーサ）ノードを使ってcsvから切り出してみます。ネットワーク上でやり取りする場合はXMLやJSONが普通じゃないかと思います。が、伝統のCSV、お手軽なのでローカルには普通に蔓延っている感じもしないでもない