肝心の足付きはそこそこで、地面にべったりとはつかないものの、足裏3分の1くらいはついているかな?という感触でした。(身長157cmありますが、足はご覧の通り短いです泣) 「バイクはまたがって片足がつけばいいから、両足がべったりとつかなくても大丈夫なんだよー」と、インストラクターさん。ふむふむそうなのか~と、しっかりと説明を聞きます。 そんな和やかな時が流れる中、突如インストラクターさんがバイクを寝かせます。 「それではさっそく、バイクを起こしてもらいましょうか」 挑め!200キロの鉄の塊 そう、ライダーたるもの、倒れたバイクは自力で起こさなければなりません。通称「引き起こし」とは、教習所最初の関門とされている最重要ミッションで、特に非力な女性にはなかなか厳しい課題のひとつなのです! わたしは事前にこの「引き起こし」について調べていたので、「ついにきたか・・・」と決戦に臨むような面持ちで寝かされたバイクに歩み寄ります・・・。 きっと大丈夫だ、あれだけ引き起こしについて予習してきたんだから・・・。 おそるおそるタンクとシートの下あたりに手をおき、足腰に力をいれ・・・。 一気に踏み込む!!!! 「ふんぬううううううううううううううう!! !」 ・・・ ん・・・?? 「う、うおおおおおおおお!!! !」 起きあがらねぇ(^ω^ )…。 200キロの鉄塊を起こすのは、軟弱者のわたしには少々難しかったようです・・・。 さんざん教科書や動画を見て予習したのになぁとかなりショックでしたが、インストラクターさんの「最初はできなくても、教習中にみんなできるようになっていくから大丈夫だよ」という言葉に励まされました・・・。 引き起こしはうまくいかなかったものの、バイクを押して歩く「取り回し」や「センタースタンド立て」は、へとへとになりながらもなんとかクリアすることができました。気温はそんなに高くないはずなのに、汗だくです(笑) お、重い…!たどたどしくバイクを押したり引いたり…。 赤い丸で囲った場所がセンタースタンド! へとへとになりながらも受付へと戻り、もろもろの書類を記入し提出。これで無事入校手続き完了です! こうして、わたしの二輪教習ライフの幕は切って落とされました。 次回からはさっそく技能教習のはじまりです!お楽しみに! vol. コツさえ覚えれば非力な女性だって大型バイクに乗れる！ - ヤマハ バイク ブログ｜ヤマハ発動機株式会社. 2-さっそく補習! ?不安だらけの初教習-を読む ◆公式SNSにて更新情報をお届け!
状態の私でした。 ですが、市民思いの警察官の方の思いやりはさらに続きます。 バイクに損傷はありませんか?もしあれば物損事故で …いえいえ、平気です!ぜんっぜん傷もありませんほら大丈夫ですから、ありがとうございました! と言って立ち去ろうとする私。← とにかく逃げたい あ、待ってください。じゃあお怪我は? 事故扱いにしなくていいですか? …ないですないです、 ほんっとただ今ここでちょっと倒しただけですから平気です、 私はなんともありません健康そのものですご心配ありがとうござい ます! そんなわけでじゃあ! !とさらに立ち去ろうとする私。← もう恥ずかしすぎてテンパってる あ、待って待って。んじゃ一応免許証見せてもらえます? ……もうなんでも見せますから解放してください… みんなめっちゃこっち見てますよぅ…! バイク の 起こし 方 女图集. と内心泣きが入る。 途中からしか私たちの様子を見ていない人には、 あからさまにテンパる怪しい私が職務質問を受けているように見え たことと思います。 今思い出しても恥ずかしさで冷や汗が出る思いです。笑 立ちゴケしたら、引き起こせば良い!
引き起こしは教習所で初めに挑戦することになる項目だ。バイクはクルマと違い、乗り手がバランスをとらないと立っていられない乗り物。どれだけ技能が熟達しても、転倒してしまう可能性はゼロではない。公道で転倒したとき、バイクを引き起こして道路上の障害物とならないようにする技術がないと、教習を受けることはできないのだ。"筋肉に自信はないんですが…"という人も大丈夫。正しい体の使い方をすれば、過度な力は必要ないぞ。 起こす前にやるべきこと キーはOFFに スイッチをオンにしたままだと電気系統が流れているままなので、誤ってスターターボタンを押してしまった際などとても危険なのだ。 左に倒れたら 引き起こしたときにバイクが前後に動かないよう、クラッチレバーを引きながらシフトペダルをニュートラル以外に入れておこう。ロックがかかり、タイヤが動かなくなる。 右に倒れたら フロントブレーキをにぎり、引き起こしたときにバイクが動かないようにする。体はサイドスタンドと反対の位置になるので、サイドスタンドはあらかじめ出しておこう。 引き起こす際はココをつかもう 左に倒れた場合、左手はハンドルの左グリップ、右手はタンデムシート下のフレームをつかもう。右手はグラブバーがあればそこをにぎってもいい。バイクによってやりやすい箇所を見つけよう。 持ち上げるというより足で押すイメージで一気に起こす ❶ヒザに力を込める! ヒザは完全に折り曲げるのではなく、徒競走のスタート前のように前へ力を押し出すような姿勢をとっておく。完全に折り曲げると足腰に力が入りづらく、引き起こしにくい。 ❷バイクに密着! 体がバイクから離れる…つまり腕を伸ばしているような状態だと、ヒジなど力を込めにくい関節を使うことになり、引き起こすのが困難に。体を密着させれば力が入りやすい。 ❸脚の力で一気に起こす! バイク の 起こし 方 女组合. 腕で引き上げる力も必要だが、それ以上に足で押し上げる力が必要になってくる。腕はあくまでバイクを引っ張るだけ、主役は足の力!ぐらいの勢いで臨もう。 ❹前へ倒れこむ勢いで 頭は前転するぐらいのイメージで、地面が見えるぐらい前に倒し込もう。こうすることでバイクを引き起こす力を、最適な方向へと持って行きやすいのだ。 引き起こしの悪い例 体がバイクから離れてしまい、ヒザも力を込められるような姿勢ではない。体を痛める可能性もあるのでやらないように。このような状態だと、たとえ筋肉隆々になるぐらい鍛えていても引き起こすのは困難だ。逆に言えば、姿勢さえしっかりとしていれば過剰な力は必要ないぞ。
ウェーブレット変換とは ウェーブレット変換は信号をウェーブレット(小さな波)の組み合わせに変換する信号解析の手法の1つです。 信号解析手法には前回扱った フーリエ変換 がありますが、ウェーブレット変換は フーリエ変換 ではサポート出来ない時間情報をうまく表現することが出来ます。 その為、時間によって周波数が不規則に変化する信号の解析に対し非常に強力です。 今回はこのウェーブレット変換に付いてざっくりと触って見たいと思います。 フーリエ変換 との違い フーリエ変換 は信号を 三角波 の組み合わせに変換していました。 フーリエ変換(1) - 理系大学生がPythonで色々頑張るブログ フーリエ変換 の実例 前回、擬似的に 三角関数 を合成し生成した複雑(? )な信号は、ぱっと見でわかる程周期的な関数でした。 f = lambda x: sum ([[ 3. 0, 5. 0, 0. 0, 2. 0, 4. ウェーブレット変換（１） - 元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ. 0][d]*((d+ 1)*x) for d in range ( 5)]) この信号に対し離散 フーリエ変換 を行いスペクトルを見ると大体このようになります。 最初に作った複雑な信号の成分と一致していますね。 フーリエ変換 の苦手分野 では信号が次の様に周期的でない場合はどうなるでしょうか。 この複雑(?? )な信号のスペクトルを離散 フーリエ変換 を行い算出すると次のようになります。 (※長いので適当な周波数で切ってます) 一見すると山が3つの単純な信号ですが、 三角波 の合成で表現すると非常に複雑なスペクトルですね。 (カクカクの信号をまろやかな 三角波 で表現すると複雑になるのは直感的に分かりますネ) ここでポイントとなる部分は、 スペクトル分析を行うと信号の時間変化に対する情報が見えなくなってしまう事 です。 時間情報と周波数情報 信号は時間が進む毎に値が変化する波です。 グラフで表現すると横軸に時間を取り、縦軸にその時間に対する信号の強さを取ります。 それに対しスペクトル表現では周波数を変えた 三角波 の強さで信号を表現しています。 フーリエ変換 とは同じ信号に対し、横軸を時間情報から周波数情報に変換しています。 この様に横軸を時間軸から周波数軸に変換すると当然、時間情報が見えなくなってしまいます。 時間情報が無くなると何が困るの? スペクトル表現した時に時間軸が周波数軸に変換される事を確認しました。 では時間軸が見えなくなると何が困るのでしょうか。 先ほどの信号を観察してみましょう。 この信号はある時間になると山が3回ピョコンと跳ねており、それ以外の部分ではずーっとフラットな信号ですね。 この信号を解析する時は信号の成分もさることながら、 「この時間の時にぴょこんと山が出来た!」 という時間に対する情報も欲しいですね。 ですが、スペクトル表現を見てみると この時間の時に信号がピョコンとはねた!
という情報は見えてきませんね。 この様に信号処理を行う時は信号の周波数成分だけでなく、時間変化を見たい時があります。 しかし、時間変化を見たい時は フーリエ変換 だけでは解析する事は困難です。 そこで考案された手法がウェーブレット変換です。 今回は フーリエ変換 を中心にウェーブレット変換の強さに付いて触れたので、 次回からは実際にウェーブレット変換に入っていこうと思います。 まとめ ウェーブレット変換は信号解析手法の1つ フーリエ変換 が苦手とする不規則な信号を解析する事が出来る
times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. sort. ウェーブレット変換. reverse th = data2 [ N * 0.
More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。
必要なもの
以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。
PyWavelets
numpy
PIL
簡単な解説
PyWavelets というライブラリを使っています。
離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。
2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが)
サンプルコード
# coding: utf8
# 2013/2/1
"""ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト
Require: pip install PyWavelets numpy PIL
Usage: python
2D haar離散ウェーブレット変換と逆DWTを簡単な言語で説明してください ウェーブレット変換を 離散フーリエ変換の 観点から考えると便利です(いくつかの理由で、以下を参照してください)。フーリエ変換では、信号を一連の直交三角関数(cosおよびsin)に分解します。信号を一連の係数(本質的に互いに独立している2つの関数の)に分解し、再びそれを再構成できるように、それらが直交していることが不可欠です。 この 直交性の基準を 念頭に置いて、cosとsin以外に直交する他の2つの関数を見つけることは可能ですか? はい、そのような関数は、それらが無限に拡張されない(cosやsinのように)追加の有用な特性を備えている可能性があります。このような関数のペアの1つの例は、 Haar Wavelet です。 DSPに関しては、これらの2つの「直交関数」を2つの有限インパルス応答(FIR)フィルターと 見なし 、 離散ウェーブレット変換 を一連の畳み込み(つまり、これらのフィルターを連続して適用)と考えるのがおそらくより現実的です。いくつかの時系列にわたって)。これは、1-D DWTの式 とたたみ込み の式を比較対照することで確認できます。 実際、Haar関数に注意すると、最も基本的な2つのローパスフィルターとハイパスフィルターが表示されます。これは非常に単純なローパスフィルターh = [0. 5, 0.
3] # 自乗重みの上位30%をスレッショルドに設定 data. map! { | x | x ** 2 < th?