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データ分析

1.データ分析全般

情報エントロピー
情報量に関するエントロピーについてです。

2.時系列データ

スペクトル解析
スペクトルやサンプリング定理など、データ分析で必要となる基礎的な内容についてまとめたものです。
フーリエ解析
離散フーリエ変換(DFT)と高速フーリエ変換(FFT)についてまとめたました。
ラプラス変換
ラプラス変換についてまとめました。

3.統計データ

回帰分析
データに内在する法則を関数化する回帰分析について説明します。 あてはめ曲線、近似曲線等ともいいます。
ニューラルネットワーク
機械学習の1つの手法であるニューラルネットワークの仕組みについて説明します。

4.測定

湿度の計算
乾球温度と湿求温度から相対湿度を求めます。
三次元測定
非接触三次元測定の原理である三角測量についてまとめました。
重力補正
質量測定において重要となる重力補正についてまとめました。

参考文献