サンプリング

アナログ信号を一定の時間間隔で区切り、各時点の値を取り出す処理。A/D変換の最初の段階であり、標本化の間隔（サンプリング周波数）が音質や画質に影響する。

アナログ信号をデジタル化する最初の段階で、連続した信号の値を一定の時間間隔ごとに取り出すこと。標本化ともいう。1秒間に取り出す回数を標本化周波数といい、標本化定理により、元の信号に含まれる最高周波数の2倍を超える周波数で標本化すれば、元の信号を復元できる。

アナログ信号を、標本化、量子化、符号化の3つの段階でデジタル信号に変換する方式。音質は標本化周波数と量子化ビット数で決まり、音楽CDは44.1kHz、16ビットで記録している。WAVなどの非圧縮の音声データの基本となる。

センサの出力電圧や音声などの連続的なアナログ信号を、一定の間隔で値を取り出す標本化、値を段階的な数値に丸める量子化、2進数に置き換える符号化を経てデジタル値に変換すること。標本化の周波数と量子化のビット数が細かいほど、元の信号を忠実に表せる。

学習済みのニューラルネットワークから、推論への寄与が小さい重みやユニット、チャネル、層を取り除いてモデルを軽量化する手法。個々の重みを0にする非構造化プルーニングと、チャネルや層の単位で除く構造化プルーニングがあり、後者は専用の仕組みがなくても推論を速くしやすい。精度の低下を抑えるため、除去の後に再学習（ファインチューニング）することが多い。

温度、光、圧力、加速度、磁気などの物理量や化学量を検出し、電気信号に変換する素子や装置。IoTでは現実空間の状態を取り込む入口となり、出力はA/D変換器でデジタルデータにしてから処理する。測定範囲、精度、応答速度、消費電力を用途に応じて選ぶ。

センサーで温度、圧力、振動などの物理量を検出し、増幅やA/D変換を経てデジタルデータとして取り込み、記録、表示、解析する仕組み。IoTでは計測したデータをネットワーク経由で収集し、設備の状態監視や予知保全に活用する。サンプリング周期や分解能は、捉えたい現象の変化の速さと大きさに合わせて決める。

電圧や電流、光、音などの連続的に変化するアナログ信号を扱う半導体。信号の増幅、電源の電圧の変換・制御を行うパワーIC、光を電気信号に変えるイメージセンサー、A/D変換器・D/A変換器などがあり、現実の世界の信号とデジタル回路を橋渡しする。