普通に正弦波(sin波)をプロット。np.sin(t)plt.plot(t,y)今回は1周期(2π≒6.28)を126回サンプリングした。ちなみにサンプリング問題について、サンプリングレートを変更することで軽く確認しておく。left")確かに周期Tに対してサンプリング頻度をT/2やTにした場合(今回だとpiと2*pi)は周期に合わせて常に同じ値(今回は0)のみをサンプリングしてしまい直線になっている。T/2より少しでも小さな値(今回はpi-0.1)にすると波が現れる。今度はここにノイズを載せてみる。eplt.plot(t,y)でかすぎる。これでは目視でも本来のトレンドたる正弦波が見えない。本では同期加算によるノイズの圧縮に関して「周波数が高く、その大きさも微量であるならば」という制約条件が付してある。正規分布はランダムウォークのためその周波数はサンプリングの回数に応じて増加する。取り急ぎサンプリング間隔を短くし、そしてノイズの大きさたる振幅(=正規分布の分散)を小さくする。np.arange(0,2*np.pi,0.0001)trial(n=1)trial(n=10)trial(n=1000)通常のノイズ付き正弦波(青)と、同期加算の試行回数で色分けした結果。10回の同期加算を行った結果(オレンジ)だとそこまでだけど、iterationを増やせばちゃんと削れる。本の通り1000回も回せばかなりノイズ部分は小さくなる。ノイズ単体の状況も見てみる。単体の信号と、あとはヒストグラムでちゃちゃっとみる。ノイズだけ発生させてヒストグラムを見る。e)plt.hist(e)うん、大丈夫ですね。サンプリングの回数の割にはヒストグラムの峰が左にずれてる(=右に歪んでる)のが気になるけど。できたし、なんか明け方になってきちゃったので今日は一旦ここまで。理論なんて、データなんて、勉強なんて。