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【システム制御工学1】ラプラス変換を理解する

ラプラス変換の気持ち なぜラプラス変換を学ぶのか?端的に言うとラプラス変換は微分方程式を誰でも解けるようにするツールである.微分方程式は物体の運動,電気回路,化学反応など自然界の現象を記述する際に必要不可欠で多くの場合その解を知ることが重要...
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蔵元モデルも知らないのと言われたので勉強してみた

最近蔵元モデルも知らないの...と言われてしまったので勉強してまとめてみました.わかってる風に書いてますが蔵元モデル初心者です... 蔵元モデルは京都大学名誉教授の蔵元由紀先生が提案した同期現象を記述する数理モデルです. ウィンフリーのモデ...
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A deep learning framework for neuroscienceを読んで

Richards, Blake A., Timothy P. Lillicrap, Philippe Beaudoin, Yoshua Bengio, Rafal Bogacz, Amelia Christensen, Claudia Cl...
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繰り返される2種類の睡眠(SWSとREM)と学習(シナプス強度の変化)の関係

この文献のまとめWatson, Brendon O., and György Buzsáki. “Sleep, Memory & Brain Rhythms.” Daedalus 144, no. 1 (January 2015): 67–...
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AdaBoostによる分類器の作成方法と利用法

AdaBoostの作成方法 1. データに重みを設定する.(最初の重みは一様分布)2. すべての属性で最もよく分類できる属性をジニ不純度によって選ぶ3. エラーを分類に失敗した重みの総和として計算する4. Amount of Say\((k...
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3次元空間内の運動方程式

平面(2次元)内の運動と空間(3次元)内運動の違い 平面内の固定されていない物体は3自由度あります.3自由度の内訳は平行移動に関する2自由度と,回転の1自由度です.この回転の自由度が1というところがポイントで,平面内では常に同じ軸回りに回転...
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Optically-Pumped Magnetometers for MEGという面白そうな計測機器についてのまとめ

今回は今注目(個人的に)の新しい?脳磁図(Optically-pumped magnetometers : OPMs)についてまとめていきたいと思います. 一般的な脳磁図計(MEG) 脳磁図(Magnetoencephalography:M...
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内積を使ったフーリエ変換のイメージ

Nです.今回はフーリエ変換についてまとめました. 離散フーリエ変換 離散フーリエ変換を行列で表すと以下の式のようになります. \ ここで,\(f_t\)はフーリエ変換の対象となる時系列,\(\hat{f_m}\)はフーリエ係数を表しています...
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時間周波数解析時のベースライン標準化について

基本的にはベースラインの標準化は加算平均した時間周波数信号に対して行います. 3種類の標準化法 デシベル変換 \ パーセンテージ変化 \ Z変換 \ 各標準化法の比較と使い分け 工事中です.
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特異値分解(SVD)でどの特異値まで残すか決める方法

特異値分解では Trancation (小さな特異値を無視すること) でデータを圧縮することができます. 今回は特異値の閾値の決め方について話したいと思います. オリジナルデータの分散かエネルギーの90%や99%でtrancateするとあら...
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