画像データとして出力された。測定時間と画像の枚数。以上の大量の画像データを腕の角度値として出力するために、プログラミングを用いた解析を行った。・言語はRubyを使用。解析の手順(アルゴリズム)・おもりの円軌道上だけを抽出。・赤成分の部分を抽出。出力される画像(その2)。全ての出力結果から振動中心を算出。振動周期を測ることでもとまる。捻ればかりの慣性モーメントであり(Lは腕の長さ)となる。θについて]φ-φ0≡θは重力がない場合の釣り合いの位置からのズレである、メモリが355の場合を重力なしとして、この時の平衡点との差をθとする。Dは自由なパラメータ)厄介なうなりのような形をしているので30分毎にデータを区切って、それぞれfitした結果の平均をTとした。おもりの位置G(有限棒近似)3540459.07E-101.32E-099.95E-102おもりの位置G(有限棒近似)358.28634E-11401.20683E-10459.09027E-112のやり方ではそれなりに近いGが得られた。[問題点]・振動の様子を見るとうなりのような形をしていることがわかるこのため、周期を得るのが難しい。円柱vs円柱ではうまいやり方が見つからなかった。・光量が一定でなく、おもりのしるし部分抽出の際に大きさにばらつきが出る可能性がある。・円の位置の較正がうまくいっていない可能性。issue?Send。