amazonの評価がめちゃくちゃ低くて、まあ確かに数学書や専門書として読むには厳密性に欠けるところがあるのは否めない。今回の俺みたいに信号処理の中身を見ていくにはとてもいいと(少なくとも俺は)思う。いうのも、マーケティング分野で統計モデリングやって趣味では楽曲もリリースしてるということで各方面にほんのちょっっっとだけ前提知識があるし、各種証明は割愛されているものの統計学方面から理解できてる部分は多少なりともあるし...ということで。これ読んだ後にもうちょっと厳密な書き方してる本もう一冊やれば普通にかなりいい感じになると思う。「信号処理なんもわからん」って言い出すのでご安心ください。Averagingと表記されていた)によるノイズ除去をColaboratory使ってPythonで実装してみる。これは生演奏とか歌唱みたいな同じ信号が得られないようなものではできないだろうし、マーケティング分野でも同じ理由でまずできない。何より測定誤差が大きすぎる。同期加算は、簡単にいうとノイズ圧縮の手法。前提として、ノイズ部分がガウス性雑音になっていることが条件になる。Wikiの言葉を借りるなら「正規分布(ガウス分布ともいう)と等しい確率密度関数を持つ統計的雑音。言い換えると、ノイズがとる値がガウス分布」であることで、より統計学的な表現をすれば「誤差項が正規分布に従う」ことと同義だと思う。方法としては、周期的に同じ信号が得られることを前提として(とはいえもちろんそこに乗ってくるノイズは正規分布に従って生成されているだけで毎回異なるもの)、位相を合わせて同じ信号を繰り返し受信し、得られた値を平均することでノイズ部分がキャンセルアウトされて本来の信号部分だけが残る。