世の中にはいろんなラブソングがある。恋の始まりのドキドキ感や、片想いの切ない気持ち、失恋の悲しさは、恋愛を経験した人なら誰もが共感できるテーマだろう。そして、恋愛のリアリティを追求していく上で実は欠かせない要素が「エロ」。これをテーマにした曲ほど、恋愛や男女の本質を突いているものが多い。そうは言ってもエロティックな表現がある楽曲は、「友達にオススメしにくい」、「カラオケでは歌えない」と若干避けられがちだ。だからこそあえてこの記事では、「エロく聴こえる曲」だけを集めてみた。思わず考えさせられる「深エロい曲」と、思わずニヤけてしまう「エロ騒ぎ曲」の2パターンに分けて紹介していきたい。(渡邉満理奈) 【深エロ編】 ①スピッツ/"ラズベリー"(1994年) スピッツの初期はエロティックな歌詞や刺激的なタイトルの作品も多い。どれも名曲だから迷ってしまうが、「深エロ」と言えばこの曲。爽やかなメロディーで直接的な言葉もそんなに使われていないため、最初はエロさに気づかなかったという人も多いのでは? 大人になってから、もしくは繰り返して聴いてみた時に、また一味違った魅力を楽しめる曲だ。 ②ildren/"隔たり"(2005年) 12thアルバム『I ♥ U』に収録。歌詞は全て「僕」からの目線で書かれているが、「君」が《たった0.
Lean On / Major Lazer & DJ Snake feat. MØ DJ・プロデューサー・トラックメーカーとしても活動している男性3人のユニット Major Lazer が、DJ Snake とコラボし、女性シンガー MØ を迎えてリリースされ、ダンスミュージックとしても有名となった" Lean On" YouTubeでもMVの再生回数は27億を超えています。 Do you recall, not long ago We would walk on the sidewalk? Innocent, remember? All we did was care for each other Lean On / Major Lazer & DJ Snake feat.
〈リニア・テック 別府 伸耕〉 ◆ 動画で早わかり!ディジタル信号処理入門 第1回 「ディジタル信号処理」の本質 「 ディジタル信号処理 」は音声処理や画像処理,信号解析に無線の変復調など,幅広い領域で応用されている技術です.ワンチップ・マイコンを最大限に活用するには,このディジタル信号処理を理解することが必要不可欠です. 第2回 マイコンでsinを計算する実験 フーリエ解析の分野では,「 三角関数 」が大きな役割を果たします.三角関数が主役であるといっても過言ではありません.ここでは,三角関数の基礎を復習します. 第3回 マイコンでsinを微分する実験 浮動小数点演算回路 FPU(Floating Point Unit)とCortex-M4コアを搭載するARMマイコン STM32Fで三角関数の演算を実行してみます.マイコンでsin波を生成して微分すると,教科書どおりcos波が得られます. まいにち積分・10月1日 - towertan’s blog. 第4回 マイコンでcosを積分する実験 第5回 マイコンで矩形波を合成する実験 フーリエ級数 f(x)=4/π{(1/1! ) sin(x) + (1/3! )sin (3x) + (1/5! )sin(5x)…,をマイコンで計算すると矩形波が合成されます. 第6回 三角関数の直交性をマイコンで確かめる フーリエ級数を構成する周期関数 sin(x),cos(x),sin(2x),cos(2x)…は全て直交している(内積がゼロである)ことをマイコンで計算して実証してみます.フーリエ級数は,これらの関数を「基底」とした一種のベクトルであると考えられます. 【連載】 実験しながら学ぶフーリエ解析とディジタル信号処理 スペクトラム解析やディジタル・フィルタをSTM32マイコンで動かしてみよう ZEPエンジニアリング社の紹介ムービ
フーリエ級数 複素フーリエ級数 フーリエ変換 離散フーリエ変換 高速フーリエ変換 研究にお役立てくだされば幸いです. ご自由に使ってもらって良いです. 参考にした本:道具としてのフーリエ解析 涌井良幸/涌井貞美 日本実業出版社 2014年09月29日 この記事を書いている人 けんゆー 山口大学大学院のけんゆーです. 機械工学部(学部)で4年,医学系研究科(修士)で2年学びました. 現在は博士課程でサイエンス全般をやってます.主に研究の内容をブログにしてますが,日常のあれこれも書いてます. 三角関数の直交性 フーリエ級数. 研究は,脳波などの複雑(非線形)な信号と向き合ったりしてます. 執筆記事一覧 投稿ナビゲーション とても分かり易かったです。 フーリエ級数展開で良く分かっていなかったところがやっと飲み込めました。 担当してくれた先生の頭についていけなかったのですが、こうして噛み砕いて下さったお陰で、スッキリしました。 転送させて貰って復習します。
本メール・マガジンはマルツエレックが配信する Digi-Key 社提供の技術解説特集です. フレッシャーズ&学生応援特別企画【Digi-Key社提供】 [全4回] 実験しながら学ぶフーリエ解析とディジタル信号処理 スペクトラム解析やディジタル・フィルタをSTM32マイコンで動かしてみよう ●ディジタル信号処理の核心「フーリエ解析」 ディジタル信号処理の核心は,数学の 「フーリエ解析」 という分野にあります.フーリエ解析のキーワードとしては「 フーリエ変換 」,「 高速フーリエ変換(FFT) 」,「 ラプラス変換 」,「 z変換 」,「 ディジタル・フィルタ 」などが挙げられます. 三角関数の直交性 cos. 本技術解説は,フーリエ解析を高校数学から解説し,上記の項目の本質を理解することを目指すものです.数学というと難解であるとか,とっつきにくいといったイメージがあるかもしれませんが,本連載では実際にマイコンのプログラムを書きながら「 数学を道具として使いこなす 」ことを意識して学んでいきます.実際に自分の手を動かしながら読み進めれば,深い理解が得られます. ●最終回(第4回)の内容 ▲原始的な「 離散フーリエ変換 」( DFT )をマイコンで動かす 最終回のテーマは「 フーリエ係数を求める方法 」です.我々が現場で扱う様々な波形は,いろいろな周期の三角関数を足し合わせることで表現できます.このとき,対象とする波形が含む各周期の三角関数の大きさを表すのが「フーリエ係数」です.今回は具体的に「 1つの関数をいろいろな三角関数に分解する 」ための方法を説明し,実際にマイコンのプログラムを書いて実験を行います.このプログラムは,ディジタル信号処理における"DFT"と本質的に同等なものです.「 矩形波 」,「 全波整流波形 」,「 三角波 」の3つの波形を題材として,DFTを実行する感覚を味わっていただければと思います. ▲C言語の「配列」と「ポインタ」を使いこなそう 今回も"STM32F446RE"マイコンを搭載したNUCLEOボードを使って実験を行います.プログラムのソース・コードはC言語で記述します.一般的なディジタル信号処理では,対象とする波形を「 配列 」の形で扱います.また,関数に対して「 配列を渡す 」という操作も多用します.これらの処理を実装する上で重要となる「 ポインタ 」についても,実験を通してわかりやすく解説しています.
工学系の学生向けの教科書や講義において フーリエ級数 (Fourier series)を扱うとき, 三角関数 や 複素関数 を用いた具体的な 級数 を用いて表現する場合が多いと思います.本記事では, 関数解析 の教科書に記述されている, フーリエ級数 の数理的基盤になっている関数空間,それらの 内積 ,ノルムなどの概念を直接的に意識できるようないくつかの別の表現や抽象的な表現を,具体的な 級数 の表現やその導出と併せてメモしておくことにしました.Kreyszig(1989)の特に Example3. 4-5,Example3. 5-1を中心に,その他の文献も参考にしてまとめます. ================================================================================= 目次 1. 実数値連続関数を要素とする 内積 空間上の正規直交集合 1. 1. 内積 とノルム 1. 2. 正規直交集合を構成する関数列 2. 空間と フーリエ級数 2. 数学的基礎 2. 二乗可 積分 関数全体の集合 2. 3. フーリエ 係数 2. 4. フーリエ級数 2. 三角関数をエクセルで計算する時の数式まとめ - Instant Engineering. 5. フーリエ級数 の 複素数 表現 2. 6. 実数表現と 複素数 表現の等価性 [ 1. 実数値連続関数を要素とする 内積 空間上の正規直交集合] [ 1. 内積 とノルム] 閉 区間 上の全ての実数値連続関数で構成される 内積 空間(文献[7]にあります) を考えます. 内積 が以下で与えられているものとします. (1. 1) ノルムは 内積 空間のノルムの定義より以下です. (1. 2) この 距離空間 は完備ではないことが知られています(したがって は ヒルベルト 空間(Hilbert space)(文献[8]にあります)ではありません).以下の過去記事にあります. 連続関数の空間はLpノルムのリーマン積分版?について完備でないことを証明する - エンジニアを目指す浪人のブログ [ 1. 正規直交集合を構成する関数列] 以下の はそれぞれ の直交集合(orthogonal set)(文献[9]にあります)の要素,すなわち直交系(orthogonal sequence)です. (1. 1) (1. 2) なぜならば以下が成り立つからです(簡単な計算なので証明なしで認めます).