
Node-RED側から、「先っぽ」のIoTデバイスがちゃんと繋がっているの?ということを確かめたい、と思いました。だって接続切れてるんだもん。切れた接続の復旧はまた別の話ですが、とりあえず接続の確認ならば、pingうてばいいじゃん、ということでNode-REDの ping をば使ってみました。
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
今回も前回同様にRISC-Vの単精度浮動小数点除算命令を使います。今回は実際に計算をした結果として浮動小数点例外の5つのフラグを立ててみたいと思います。所望の例外を所望の場所(というかタイミングというか)で起こすというのは難しいというかメンドイです。そのくせ、起きてほしくないときに起きるんだけれども。例外ってやつは。
前回につづき今回も因子分析(factor analysis)です。わけわからないまま手を動かしてグラフにしています。データセットは「シカゴの郊外の中一、中二くらいの生徒さん145名分の24種の心理学テストの結果」の分散共分散行列みたいです。今回は、分けわからないまま promax回転とな。
前回、STM32F446REに書き込んだ母音音声合成器の出力波形を、スペクトログラムなどを使って「見て」みました。しかしね、なんです、音なのでこの耳で聞かねば。ということで今回は出力信号の先に大分前に組み立ててあった秋月製のスピーカアンプを接続、「聞いて」みましたぞ。実際の音声ファイルもありです。
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。
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。
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。