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reset.cssのインポート scss @import "compass"; @import "compass/reset"; css /* line 17, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ html, body, div, span, applet, object, iframe, h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, blockquote, pre, a, abbr, acronym, address, big, cite, code, del, dfn, em, img, ins, kbd, q, s, samp, small, strike, strong, sub, sup, tt, var, b, u, i, center, dl, dt, dd, ol, ul, li, fieldset, form, label, legend, table, caption, tbody, tfoot, thead, tr, th, td, article, aside, canvas, details, embed, figure, figcaption, footer, header, hgroup, menu, nav, output, ruby, section, summary, time, mark, audio, video { margin 0; padding 0; border 0; font inherit; font-size 100%; vertical-align baseline; } /* line 22, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ html { line-height 1; } /* line 24, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ ol, ul { list-style none; } /* line 26, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ table { border-collapse collapse; border-spacing 0; } /* line 28, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ caption, th, td { text-align left; font-weight normal; vertical-align middle; } /* line 30, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ q, blockquote { quotes none; } /* line 103, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ q before, q after, blockquote before, blockquote after { content ""; content none; } /* line 32, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ a img { border none; } /* line 116, C /Ruby200-x64/lib/ruby/gems/2.0.0/gems/compass-0.12.2/frameworks/compass/stylesheets/compass/reset/_utilities.scss */ article, aside, details, figcaption, figure, footer, header, hgroup, menu, nav, section, summary { display block; }
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【運動が楽しくなる多彩な仕掛け】
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GORRY s Homepage 作者／GORRY（後藤浩昭）氏 サイトトップページ、ブログ 配布ページ…http //gorry.haun.org/pw/?fftspectrum FFTスペクトル表示フィルタ最終更新日／2008-02-11 Ver.／20080211a 配布(圧縮)ファイル名／fftspectrum_20080211a.lzh更新内容／初公開。 初期ファイル名／fftspectrum.auf メニュー内プラグイン名／FFTspectrum 表示場所／フィルタ＆設定 AviUtl対応Ver.／？ GPU利用／？ CPU高速化命令利用／？ CPUマルチスレッド高速化利用／？ 必須ファイル等／【別途】配布ページでリンクされている「fftw-X.X.X-dll.zip」中のdllファイル3つ（libfftw3-3.dll、libfftw3f-3.dll、libfftw3l-3.dll） 「Plugins」フォルダ内動作／△（dllファイル3つはaviutl.exeと同ディレクトリでないと動作せず） 対応解像度／？ インターレース対応／？ YUY2フィルターモード対応／？ 制限／？ 取説同梱／fftspectrum.txt 解説ページ／配布ページ ソース公開／○(同梱) 詳細／“FFTWライブラリを使用して、AviUtl上で映像のYチャンネルの周波数成分を表示。” このフィルタは、TV番組の本来の解像度（HD制作か、SD制作のアプコンか、など）を調べるのに使われているのを見かける。 導入にあたっては配布ページを熟読推奨。
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FFT(Fast Fourier Transform) FFT(日 高速フーリエ変換)とは波形に含まれる周波数成分を数値化する周波数解析。 下の例は、左の0.15Hzと0.3Hzの合成波のデータに対してFFTの処理を行い右図のように各周波数帯を数値化をした。0.15と0.3Hzのみの合成波を解析したため他の周波数帯に成分が存在しない結果が表れた。このサンプルプログラムは後の「ストレス指標LF/HFの算出」の項目に載せており、そこから同様の結果が得られる。 詳細な計算式については以下のサイトを参照 https //qiita.com/ageprocpp/items/0d63d4ed80de4a35fe79 ストレスの評価 心拍間隔(RRI)データを経過時間ごとにまとめた心拍数変動時系列データに含まれる周波数成分は交感神経や副交感神経の影響を受ける。そのためデータに対して周波数解析を行い、後述する周波数帯の成分を解析することでストレス状態を数値化する。 FFTの前処理 FFTを心拍変動時系列データに掛ける前にはリサンプリングとデトレンドの処理を行う必要がある。 リサンプリングとはサンプリングしたデータを別の標本点系列でサンプリングを行う処理。周波数解析をデータに行うためには解析されるデータのサンプリングは一定の間隔である必要がある。拍動の間隔は不規則であるため、心拍データが一定の間隔でサンプリングされないため行う。 デトレンドとは波形に含まれるトレンド成分を除去する処理。トレンド成分とは波形に含まれる体系的な増加傾向や減少傾向のこと。このトレンド成分が残ったまま解析を行ってしまうと余計なエネルギー量が含まれてしまうため行う。 下の図は実際に計測した20代の男性のデータであり、左から順番に心拍変動時系列データ、線形補間データ、デトレンドデータである。心拍変動時系列データに対して線形補間を掛けている様子やデトレンドによりトレンド成分が除去されたことによる微細な変化が確認できる。 プログラム 下記のプログラムはExcelのRRIデータに対してリサンプリングとデトレンドの処理を行い、データを保存するプログラムである。 リサンプリングはサンプリングしたデータ間の欠損した部分を線形補間を行うことで補った後、一定の間隔でデータを抽出している。そのため、補完関数fを用いて線形補間を行った後リサンプリング波形を生成する。fftを行う場合は解析されるデータ数が2のn乗個でなければならないため、numの値を128としている。サンプリング周期を1秒にするとサンプル数は128個あるため、128秒ごとに解析を行うプログラムとなる。また、デトレンドはscipyのデトレンド関数を使用して処理を行った。 注意 実際にプログラムを動かす際は参照するファイル名が正しいことやExcelがcsvファイルで保存されているか確認する。また、リサンプリング波形を生成する際のtsとteのプログラムはデータによって修正する必要がある。tsは解析するデータの最初の計測開始時間、teは解析するデータの最後の計測時間を指定しており、心拍を測定しながら連続で解析を行う場合はtsとteの値が解析ごとに再指定されるようにプログラムする必要がある。 +プログラム #RRIデータに対してリサンプリングとデトレンドの処理を行うプログラム from scipy import interpolate from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #Excelファイルの参照 data = np.loadtxt("RRI_resultA_1113am.csv",delimiter= , ) t = data[ ,0]#Excelの1列目全ての要素 y = data[ ,1]#Excelの2列目全ての要素 # 補間関数fを作成 #線形補間によりデータ間の欠損した部分を補う f = interpolate.interp1d(t, y, kind= linear ) # 補間した結果からリサンプリング波形を生成 ts = 1 te = 129 num = 128 t_resample = np.linspace(ts, te, num) #「ts」から「te」まで「num」個の要素数で等間隔の配列を生成。このnumはサンプリング間隔が0.1sになるように調整している。 y_resample = f(t_resample)#補間関数fから直前に生成した等間隔の配列でデータを抽出することでリサンプリングを行う print(y_resample) yd = signal.detrend(y_resample)#デトレンド savedata = np.vstack([t_resample, yd]) #print(savedata) np.savetxt("re_test3.csv",savedata.T,delimiter= , )#データの保存 #print(savedata.T) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(t,y, b ) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(t_resample,yd, r ) plt.show() ストレス指標LF/HFの算出 心拍変動時系列データに含まれる低周波成分LF(0.05~0.15Hz)は交感神経と副交感神経の機能を反映し、高周波成分HF(0.15~0.4Hz)は副交感神経の機能を反映する。人間はリラックス時には副交感神経が活発化しLFが増大する。反対にストレスを感じると交感神経が活発化しLFが増大、HFが減少する。そのため、LF/HFをストレスの指標とした。ストレスが高まるとリラックス時に比べてLF/HFは値が高くなる。しかし、LF/HFの値は個人差があり明確にストレス状態と判断する閾値がないため、判断を行うためには実際に計測を行い個人の傾向を調べる必要がある。 下の図は左が心拍変動時系列データにリサンプリングとデトレンドを行ったデータ、右がそれにFFTの処理を行ったデータである。また、左の図は先程も挙げた20代の男性のデータと同様のものである。この実験データからLF/HFは約1.49と算出された。実験者はリラックス状態およそで0.5~0.8、平常時で0.8~1.1付近の値を算出していたため、若干のストレスや疲れがみられることが分かった。 プログラム 下のプログラムは上記のリサンプリングとデトレンドの処理を行ったExcelファイルに対して行うFFTプログラムである。このプログラム単体でもコメントアウトを消去することで確認用のサンプリングに対してFFTを掛けることができる。サンプル波形のFFTの様子はこのページのトップ部分の図から確認できる。 +プログラム #周波数解析FFTを行うプログラム ####注意########################################################## #このプログラムはリサンプリングとデトレンドを行ったデータに行うこと ################################################################### import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("re_test3.csv",delimiter= , ) t = data[ ,0] x = data[ ,1] N = 128 # サンプル数 dt = 1 # サンプリング周期 [s] ##確認用######################################################### #f1, f2 = 0.15, 0.3 # 周波数 [Hz] #t = np.arange(0, N*dt, dt) # 時間 [s] #x = 1.5*np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t) + 3 # 信号 ################################################################# F = np.fft.fft(x) # 変換結果 freq = np.fft.fftfreq(N, d=dt) # 周波数 Amp = np.abs(F/(N/2)) # 振幅 #####LF_HF算出用######################## #print(freq) LF=HF=0 z=0 while freq[z] 0.05 z=z+1 while freq[z] 0.15 LF=LF+Amp[z] z=z+1 while freq[z] 0.4 HF=HF+Amp[z] z=z+1 LF_HF=LF/HF print(LF_HF) ############################ plt.plot(freq[1 int(N/2)], Amp[1 int(N/2)]) plt.xlabel("Freqency [Hz]") plt.ylabel("Amplitude") plt.xlim([0,0.5])##横軸の設定 plt.show()
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【サイズ選びやデザインについて】
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アイドレス２予定表について 「アイドレス２予定表」とは アイドレス２予定表は、 電網適応アイドレスやCWTG、NWC、フィーブル新聞社様、アイドレス総合ヘッドラインなどで 公示された各種予定を、カレンダーの形でご提供するサービスです。 Google Calendar(TM)の利点 Google Calendar(TM)を利用しておりますので、 Googleアカウントを取得されてる方でしたら、 ご自分のGoogle Calendar(TM)へのインポートや、iGoogleのガジェットとして表示していただいたりといった使い方が可能となります。 また、コードを各サイトやブログに貼り付けていただくことで、カレンダーを埋め込むことができます。 2008年10月よりプチリニューアル 応募や提出締切日を、タイトルの頭につけるようにしました。 wikiプラグインにより、カレンダー埋め込みが簡単になりました。 予定を種別毎に分類始めました。 シーズンインしますと予定掲載数が増え、 見にくかったり、重要な予定が埋もれてしまったりといった問題がありましたので、 それを改善するため、予定を種別毎に分類始めました。 これにより、カレンダーを一覧していただく際、 予定種別毎に色分けされて表示されたり、 必要な予定種別のみ閲覧いただくことが可能となりました。 今までにもご利用いただいてる皆様へ 現在までにwikiやホームページ、ブログへの埋め込みや、 iGoogleやGoogleカレンダーへのインポートでご利用いただいてる方で、 「分類された『アイドレス２予定表』」のご利用を希望される場合、 お手数ですがご利用方法の Google Calendar(TM)＆アイドレス２予定表のご利用方法 アイドレス２予定表をウェブサイトに埋め込む をご覧いただき、分類版への対応をお願いいたします。 （旧来通りの「アイドレス２予定表」も引き続きご利用いただけます） また、wikiへの組み込みが簡単になりましたので、 これを機会にご利用をご検討いただければ幸いです。 よろしくお願いいたします。 ご利用方法 携帯でのご利用方法 閲覧時の操作方法 Google Calendar(TM)＆アイドレス２予定表のご利用方法 アイドレス２予定表をウェブサイトに埋め込む ご利用時にご注意いただきたいこと 携帯でのご利用方法 http //www.google.com/calendar/ にアクセスいただくことで「Google Calendar(TM)」につきましてご利用いただけます。 アイドレス２予定表に掲載の予定最新20件につきましては、 掲載履歴 http //www7.atwiki.jp/idresscal/pages/12.html からご覧いただけますので、ぜひご利用ください。 注）ご参照いただけない機種もあると思われます。 元サービス由来のものとなりますので、申し訳ございませんが悪しからずご了承ください。 閲覧時の操作方法 ご利用方法：閲覧時 「アイドレス２予定表」をご覧いただく際の操作方法についてまとめております。 Google Calendar(TM)＆アイドレス２予定表のご利用方法 ご利用方法：Google Calender Googleのご利用方法につきましてはGoogleのサイトをご覧下さい。 「アイドレス２予定表」をGoogle Calendar(TM)にてご利用いただく方法についてまとめております。 アイドレス２予定表をウェブサイトに埋め込む ご利用方法：サイトへの埋め込み アイドレス２予定表を各ウェブサイトに埋め込む方法についてまとめております。 wikiプラグインをご利用いただくことで、より簡単に埋め込みいただけるようになりました。 ご利用時にご注意いただきたいこと ご利用方法：注意事項 閲覧または掲載について、ご注意いただきたいことについてまとめております。
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ここではFFFTPを使用した投稿の方法を紹介します。 まずここを参照してファイルを DLして展開してください。 展開後 FFFTPを起動してください。 ホストの設定名 任意に名前 ホスト名（アドレス） monsoon.ddo.jp ユーザー名 aaa パスワード amadalov ホストの初期フォルダ /request/ok ※/request/ok以外にうｐしても再生されません※ あとは音声ファイルをドラック＆ドロップするだけ
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