ケプストラム分析を行うと、音声から声帯振動スペクトルと声道スペクトルを分離することが出来ます。これらの情報は声帯の情報であるため、機械学習にも使われることがあります。ここでは、Pythonを使ってケプストラム分析をする方法を紹介します。 100Hzサンプリングの東日本大震災の築館での東西方向の地震波形のデータを、見よう見まねでPythonのscipyライブラリーでスペクトル解析してみたのですが、スペクトルの形は大体今回の地震ポイのですが、周波数のピークが違うような。 これで、波形の包絡線が描けている。自分の持ってるデータで描いた結果がこれ。青が実データで赤が包絡線。 波形から特徴量を抽出して、機械学習とかを用いたいので、こういった作業はscipyにお世話になりっぱなし。ウェーブレット変換なんかも、 観測波形データ、震源情報などを公開しています。 広帯域地震観測網(F-net) 様々な周期の揺れを正確に記録するために全国約70カ所の横孔の奥に設置した地震計で構成される観測網です。観測波形データ、地震のメカニズム解情報などを公開しています。 Pythonで時間波形に対してFFT（高速フーリエ変換）を行うことで周波数領域の分析が出来ます。さらに逆高速フーリエ変換（IFFT）をすることで時間波形を復元することも可能です。ここではPythonによるFFTとIFFTを行うプログラムを紹介します。 Python で読み込んだ波形データを 高速フーリエ変換（ FFT ）するプログラムを作成しました。 普通の FFT です。 特に何かがすごいということもありません。 読み込んだ波形データに対し、 FFT をして周波数、振幅を読み取って、 Word ファイルにまとめています。
地震工学関連のフリーウェアです。 integral.xlsm ver.2.0 2015年12月2日 291KB 加速度波形から、速度と変位波形を求める場合、普通に積分すると、計測機器の信頼性がない長周期成分が邪魔をして、変な波形になる場合があります。