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PokitMeterを購入したので、Micro:bitのPWMを測定してみた

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記事では、PokitMeterという小型測定器を用いて、Micro:bit(マイクロビット)が出力するPWM信号の周波数を測定しています。 PokitMeterは測定結果をスマホで確認できるため非常にコンパクトで、Chromebookでも使用可能です。 マイクロビットのP0ピンから出力されるPWM信号をPokitMeterのオシロスコープモードで測定した結果、デューティ比50%で、周期20msの矩形波が観測されました。 このことから、マイクロビットのPWM周波数は標準で50Hzであることが分かります。 今後はPokitMeterを活用して、より深くマイクロビットの機能を探求していく予定です。

 

Raspberry PiのPWMでサーボモータを動かしてみる

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この記事では、Raspberry PiのPWM機能を使ってサーボモーターを制御する方法を解説しています。 サーボモーターは、パルス幅によって回転角度を制御することができます。この記事では、GeekServo 9G Servo-Grayというサーボモーターを使用し、GPIO 12に接続して制御しています。 コードでは、RPi.GPIOライブラリを使ってPWM信号を生成し、ChangeDutyCycle()関数でデューティ比を変更することで、サーボモーターの回転角度を制御しています。 具体的には、デューティ比2.5%で-45度、7.25%で90度、12%で225度回転するように設定されています。

 

Raspberry Piと赤色LEDでパルス幅変調を試す

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この記事は、生物系出身でRaspberry Piに挑戦している筆者が、パルス幅変調(PWM)を学ぶ過程を記述しています。 まず、LEDの点灯と消灯を繰り返すLチカを通して、HIGH(電気が流れる状態)とLOW(電気が流れない状態)について学びます。次に、PWMの概念、周期、パルス幅、デューティ比について解説し、PWMを用いたLEDの明るさ制御に挑戦します。 具体的なコード例を示しながら、デューティ比を徐々に上げることでLEDが明るくなる様子を観察し、PWMによる制御を体感します。最後に、HIGHはデューティ比100%の状態であり、デューティ比が低くても実際には高速で点滅しているため暗く見えることを補足しています。

 

JavaScriptのAnalyzerNodeで音に反応して動きを変えてみる

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Web Audio APIのAnalyzerNodeを用いて、音声でアニメーションを制御する方法を紹介しています。 円が画面端で跳ね返る単純なアニメーションに、音声の周波数データ解析を組み込みました。 周波数データが一定閾値を超えると、円の進行方向がランダムに変化します。 音が途切れてもデータが残るため、setTimeoutを用いて一定時間反応しないように制御しています。 具体的には、`analyser.getByteFrequencyData(data)`で周波数データを取得し、`data[20]`の値が閾値を超えた場合に円の移動方向を反転させています。

 

JavaScriptのAnalyzerNodeで拾った音の周波数を可視化してみる3

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BiquadFilterNodeは、2次セクションを持つデジタルフィルターで、オーディオ信号の変更に使用されます。`type`プロパティでフィルターの種類を指定し、`frequency`でカットオフ周波数または中心周波数を設定します。`Q`プロパティはフィルターの帯域幅を制御します。`gain`は特定のフィルタータイプでのみ使用されます。主なフィルタータイプは、ローパス、ハイパス、バンドパス、バンドストップ、ローシェルフ、ハイシェルフ、ノッチ、オールパスです。ローパスは指定周波数以下の周波数を通過させ、ハイパスは指定周波数以上の周波数を通過させます。バンドパスは特定の周波数帯域を通過させ、バンドストップはその帯域を減衰させます。シェルフフィルターは特定の周波数以上または以下のゲインを調整し、ノッチフィルターは特定の周波数を除去します。オールパスフィルターはすべての周波数を通過させますが、位相を変化させます。

 

JavaScriptのAnalyzerNodeで拾った音の周波数を可視化してみる2

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Web Audio APIを用いてマイク入力の音声の周波数を可視化するJavaScriptコード例を紹介している。AnalyzerNodeでFFTを行い、得られた周波数データをcanvasにグラフとして描画する。コードでは、マイクへのアクセス、AudioContextとAnalyserNodeの作成、周波数データの取得と描画処理を解説。実行すると音声入力に応じてリアルタイムに周波数グラフが変化するが、ハウリングが発生しやすい点についても言及している。

 

JavaScriptのAnalyzerNodeで拾った音の周波数を可視化してみる1

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この記事は、JavaScriptで音の周波数を可視化する方法を学ぶための導入部分です。音のデジタル化に不可欠なフーリエ変換の概念を、三角関数のグラフを用いて分かりやすく解説しています。sin波、cos波、そしてそれらの合成波のグラフを示し、複雑な波形も三角関数の組み合わせで表現できることを説明。式の係数を配列データとして取り出すことで、音をデジタルデータとして扱えるようになることを示しています。最後に、高速フーリエ変換(FFT)に触れ、次回JavaScriptでの実装を示唆しています。記事には、HTML5 Canvasを使ったsin波を描画するコード例も掲載されています。

 

JavaScriptのWeb Audio APIで録音してみる

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Web Audio APIを用いて録音機能を実装した。navigator.getUserMediaでマイクアクセス権を取得し、MediaRecorderで録音、10秒後に停止しsample.wavとしてダウンロードさせる。 現状は問答無用で録音開始・停止する仕様だが、将来的には取得した音の周波数を解析し、音に合わせた処理を実現したい。


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