Processing でパーティクルフィルタ

画像処理 Processing

Processing でパーティクルフィルタというアルゴリズムを実装したので紹介します．

アルゴリズム

粒子フィルタ (パーティクルフィルタ) は，粒子 (パーティクル) と呼ばれる離散的なサンプルを状態空間にばら撒き，Monte Carlo 法により Bayesian フィルタを近似計算する手法． 専門用語が多すぎて何がなんだかさっぱりだが，要するに，物体の検出と追跡を同時に行う逐次追跡アルゴリズムだ．

全画素を走査しないのでリアルタイム性に優れるが，前状態から次状態を推測するため，高速な物体の移動には対応しきれない．

  1. リサンプリング
    • 重みに粒子を従って消滅・増殖させる
  2. 予測
    • 粒子の次状態での位置を決定する
  3. 重み付け
    • それぞれの粒子に重みをつける

の繰り返しによって物体の検出と追跡を行う．

続きを読む

2 次コイルの設計

テスラコイル

テスラコイルの 2 次コイルの設計方法をまとめておく．

Q 値と経験則

2 次コイルを設計するにあたって重要なのは，1 次共振回路の Q 値 (Quality factor) である． 1 次回路は LC 直列共振回路であるから，その Q 値は

{ \displaystyle Q = \frac{1}{R_p} \sqrt{\frac{L_p}{C_p}} }

で定義される． これに \omega_p = 1/\sqrt{L_p C_p} を用いると，

{ \displaystyle Q = \frac{1}{\omega_p C_p R_p} }

と表せる． ここで \omega_p は 1 次側の共振角周波数である． つまり，1 次回路の Q を大きくするためには 2 次コイルの共振周波数を小さくすればよい．

続きを読む

DRSSTC 製作のこれまで

テスラコイル

高専本科 2 年のころにとある先生のもとで iPad アプリを作っていたのですが，それを学校として Make Ogaki Meeting 2012 出展することになり，そこで鈴木ヒロシ氏のテスラコイルを見たのがはじまりでした．

その時展示されていたテスラコイルがこれ．

莫大なエネルギーを使って放電を発生し，その放電音で音楽を奏でるというスケールのでかさに圧倒され，家に帰って早速テスラコイルについて調査を開始． 某掲示板にテスラコイルを作っている人たちが集まっているのを発見し，そこから情報収集しつつテスラコイルを作ることにしました．

続きを読む