「PIC AVR 工作室」サイトの日記的なブログです。
サイトに挙げなかった他愛ないことを日記的に書き残してます。
PIC AVR 工作室 ブログ
CALENDAR
2011年6月
日
月
火
水
木
金
土
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
前月
翌月
Entry Archive
2024年08月
2024年07月
2024年06月
2024年05月
2024年04月
2024年03月
2024年02月
2024年01月
2023年12月
2023年11月
2023年10月
2023年09月
2023年08月
2023年07月
2023年06月
2023年05月
2023年04月
2023年03月
2023年02月
2023年01月
2022年12月
2022年11月
2022年10月
2022年09月
2022年08月
2022年07月
2022年06月
2022年05月
2022年04月
2022年03月
2022年02月
2022年01月
2021年12月
2021年11月
2021年10月
2021年09月
2021年08月
2021年07月
2021年06月
2021年05月
2021年04月
2021年03月
2021年02月
2021年01月
2020年12月
2020年11月
2020年10月
2020年09月
2020年08月
2020年07月
2020年06月
2020年05月
2020年04月
2020年03月
2020年02月
2020年01月
2019年12月
2019年11月
2019年10月
2019年09月
2019年08月
2019年07月
2019年06月
2019年05月
2019年04月
2019年03月
2019年02月
2019年01月
2018年12月
2018年11月
2018年10月
2018年09月
2018年08月
2018年07月
2018年06月
2018年05月
2018年04月
2018年03月
2018年02月
2018年01月
2017年12月
2017年11月
2017年10月
2017年09月
2017年08月
2017年07月
2017年06月
2017年05月
2017年04月
2017年03月
2017年02月
2017年01月
2016年12月
2016年11月
2016年10月
2016年09月
2016年08月
2016年07月
2016年06月
2016年05月
2016年04月
2016年03月
2016年02月
2016年01月
2015年12月
2015年11月
2015年10月
2015年09月
2015年08月
2015年07月
2015年06月
2015年05月
2015年04月
2015年03月
2015年02月
2015年01月
2014年12月
2014年11月
2014年10月
2014年09月
2014年08月
2014年07月
2014年06月
2014年05月
2014年04月
2014年03月
2014年02月
2014年01月
2013年12月
2013年11月
2013年10月
2013年09月
2013年08月
2013年07月
2013年06月
2013年05月
2013年04月
2013年03月
2013年02月
2013年01月
2012年12月
2012年11月
2012年10月
2012年09月
2012年08月
2012年07月
2012年06月
2012年05月
2012年04月
2012年03月
2012年02月
2012年01月
2011年12月
2011年11月
2011年10月
2011年09月
2011年08月
2011年07月
2011年06月
2011年05月
2011年04月
2011年03月
2011年02月
2011年01月
2010年12月
2010年11月
2010年10月
2010年09月
2010年08月
2010年07月
2010年06月
2010年05月
2010年04月
2010年03月
2010年02月
2010年01月
2009年12月
2009年11月
2009年10月
2009年09月
2009年08月
2009年07月
2009年06月
2009年05月
2009年04月
2009年03月
2009年02月
2009年01月
2008年12月
2008年11月
2008年10月
2008年09月
2008年08月
2008年07月
2008年06月
2008年05月
2008年04月
2008年03月
2008年02月
2008年01月
2007年12月
2007年11月
Recent Entry
こないだのロボット
潮来に行ってきた
ロボット行ってきた
88の日
帰って来た
こないだのロボットと、Windows11セットアップ
ロボット行ってきた
PC買い足した
ネオクラシックカー
TkEasyGUI
Recent Comment
nekosan/
JYRUSSやってきたメモ
フルタニアン/
JYRUSSやってきたメモ
nekosan/
JYRUSSやってきたメモ
フルタニアン/
JYRUSSやってきたメモ
nekosan/
こないだのロボット
フルタニアン/
こないだのロボット
nekosan/
こないだのロボット
フルタニアン/
こないだのロボット
nekosan0/
レジ袋ホルダーを考える
フルタニアン/
レジ袋ホルダーを考える
Category
ノンジャンル
(2840)
PIC
(47)
AVR
(341)
Arduino
(446)
Raspberry Pi
(193)
mbed
(41)
ARM
(30)
ESP32
(15)
Android
(10)
OPアンプ
(125)
VHDL
(57)
PSoC
(4)
アナログ回路
(110)
クルマ
(126)
rails
(51)
本
(42)
導電塗料
(3)
Fritzing
(41)
Edison
(2)
FFT
(34)
写真
(157)
MIDI
(24)
その他日記
(11)
Python
(57)
3Dプリンタ
(124)
Bookmark
最初はgoo
goo blogトップ
スタッフブログ
My Profile
ブログID
nekosan0
自己紹介
Search
このブログ内で
ウェブ全て
例によって妄想中
FFT
/
2011年06月29日
例によってAVRのアセンブラでFFTについての妄想中。
128点でFFT掛けてシリアルから読み出してグラフ化して
みると、前にもアップしたとおりこんな感じな訳だけど…
サンプリング周波数が2000Hzで128点なら、分解能は
およそ15.63Hz。
(訂正:ナイキスト周波数じゃなくてサンプリング
周波数でした。訂正しました)
それより細かくするためには点数を増やすか、サンプリング
周波数を小さくするか…ってことになるんだけど、
どちらもウケシンセには役に立たない。でもチョーキング
したときの周波数変化をナントカして取り出したい…
目下、可変抵抗のスライダーか何かを使ってスライド量を
別途入力させる(ギターのアームみたいの)っていう
方向で考えてたんだけど、グラフをチラッと見直してみて
ふと思った…。
ピーク周波数を取り出してから、その左右を見てみて、
加重平均とか取ったら周波数の変化量が取り出せるんじゃ
ないかな?とか思ったり。
そうそう。以前ChaNさんのライントレーサのページの
「ライン検出処理」のところで書かれてたことと一緒
かな。
http://elm-chan.org/works/ltc/report_j.html
↑6個のセンサーから取り出した情報のうち、ピーク
とその左右から読み出した情報から比率を求める…と。
リクツから言えば何とかなりそうな気がするんだけど、
実際にはFFTの結果ってそれほど安定はしてくれない
ような気がするから、この処理だけを通すと周波数が
安定しない気がするんだよな…
ソフトウェア的なLPFを掛けてみるか…チョーキング
なら遅延量は殆ど気にする必要ないだろうし。
なんにしても、早いところ4弦分セットにしたピックアップ
とそのドライブ回路を組むことだな。それが無いと
いつまでも妄想君から先に進まない…
あ、でもいいこと思いついた!
そういう風に、少ない点数のFFT(言い換えれば
周波数分解能が荒いFFT)を掛けても、そういう風に
時間軸方向で平均化してしまえば、本来の分解能
よりも細かい周波数領域まで精度を上げていける
かもしれないな、という妄想。
で、そういうのを使えば、64点とか128点とかでも
そこそこ実用レベルのクロマチックチューナーが
作れちゃうんじゃなかろうかと。どうなんだろ?
そもそも市販のクリップ式のクロマチックチューナー
ってどんな仕組みになってんだろ?ものすごいSRAM量
を使って多点FFTで精度を上げるっていうのはなんだか
エネロスな気がするしな。やっぱ何かうまいことを
やってるんだろう。
もし、オイラの妄想がビンゴなら、ウケシンセの
電子回路部分にチューナー機能を持たせることも
難しくは無いはず。
一度実験してみたいところ…
コメント (
0
)
goo ブログ
ブログの作成・編集
gooおすすめリンク
おすすめブログ
【コメント募集中】スタッフの気になったニュース
@goo_blog
【お知らせ】
ブログを読むだけ。毎月の訪問日数に応じてポイント進呈
【コメント募集中】goo blogスタッフの気になったニュース
gooブロガーの今日のひとこと
訪問者数に応じてdポイント最大1,000pt当たる!