目次
第１部 スペクトル解析の基礎理論（ランダム変動の表現とスペクトル；自己相関関数；自己相関関数とスペクトルの関係；相互相関とクロススペクトル；白色雑音のスペクトルと自己相関関数；定常性・エルゴード性；情報エントロピーとスペクトル；フーリエ展開の意味；確率密度と相関関数）
第２部 データ処理の理論と方法（線型システムの簡単な理論；スペクトル計算の誤差理論；データ処理の手法；さらにすすんだスペクトルの概念）
著者等紹介
日野幹雄［ヒノミキオ］
１９３２年秋田県に生まれる。１９５５年東京大学工学部卒業。１９６０年（財）電力中央研究所入所。１９６７年東京工業大学助教授。１９７３年東京工業大学教授。現在、東京工業大学名誉教授。工学博士（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
1
パラパラと何が書いてあるのか把握する程度に目を通した。スペクトル解析は応用技術なところがあり、定義にばらつきがあったり用語の混同があったりする気がするので、一冊きちんとまとまっていることに価値があると思う。他の特徴としては、高次のスペクトルについて載っている事（珍しいと思う）、豊富な例、データの前処理に結構記載の重きが置かれていること。個人的には最大（情報）エントロピー法という有力なスペクトル計算手法を知らなかったのが収穫。2022/09/01
Haruki
0
自己相関関数、パワースペクトル、ウィーナー・ヒンチンの定理、ホワイトノイズ、最大エントロピー法、ウィンドウによる誤差抑制の計算手法、FFT、などの信号処理の基本的な概念を簡潔な表式と、いくつかの具体例で説明する。 表式は導出が省かれているものもあり、一部唐突な印象もあるが、応用例でイメージがついて理解につながるものもある。1977年の出版であり、解析手法の進歩も多くあることから、現代においては概念の捉え方ももう少し体系だった形で行えることだろう。2022/08/31
