# Wandas 学習パス

## 信号処理・音響解析のための包括的なガイド

この学習パスは、Wandasを使って信号処理・音響解析を始めるための**統合されたステップバイステップガイド**です。チュートリアルと実践例を統合し、ユーザーにWandasを使うメリットを体感してもらうことを目的としています。

## 🎯 この学習パスの目的

**信号処理の初心者から上級者まで**、Wandasを使って以下を達成できるようにします：

- ✅ **なぜWandasを使うのか**を理解する
- ✅ **基本的な信号処理**をpandasライクなAPIで実装
- ✅ **大規模データ**を効率的に処理
- ✅ **簡易に可視化**を作成

## 📚 学習の流れ

この学習パスは以下のノートブックで構成されています。各ノートブックは独立しており、順番に進めることも、興味のある部分だけを学ぶことも可能です。

### 1. [00_why_wandas.ipynb](00_why_wandas.ipynb) - Wandasとは何か

**なぜWandasが必要なのか？**

- 信号処理の課題と従来のアプローチの問題点
- Wandasの特徴と利点
- どんな問題を解決できるか

### 2. [01_getting_started.ipynb](01_getting_started.ipynb) - 環境構築とウォームアップ

**Wandasを動かしてみよう**

- インストールと環境設定
- 最初の信号生成と可視化
- Jupyter環境でのインタラクティブな操作

### 3. [02_working_with_data.ipynb](02_working_with_data.ipynb) - データの読み込みと操作

**現実のデータをWandasで扱う**

- WAV/CSVファイルの読み込み
- ChannelFrameデータ構造の理解
- データのアクセスと基本操作

### 4. [03_signal_processing_basics.ipynb](03_signal_processing_basics.ipynb) - 信号処理の基礎

**周波数分析とフィルタリング**

- FFTによる周波数領域変換
- ローパス/ハイパス/バンドパスフィルター
- 実践的なオーディオ処理例

### 5. [04_advanced_signal_processing.ipynb](04_advanced_signal_processing.ipynb) - 高度な信号処理

**スペクトログラムと時間周波数分析**

- STFTとスペクトログラム
- 時間周波数解析の応用
- 信号の特徴抽出

## 🚀 学習を始める前に

### 必要な環境

- Python 3.9+
- Jupyter Notebook/Lab
- 基本的な信号処理の知識（なくてもOK）

## 📖 各ノートブックの特徴

| ノートブック | 学習目標 | 実践要素 | 動機付け |
|-------------|---------|---------|---------|
| 00_why_wandas | Wandas理解 | 概念説明 | なぜ必要か |
| 01_getting_started | 環境構築 | インストール | すぐに始める |
| 02_working_with_data | データ操作 | ファイルIO | データ活用 |
| 03_signal_processing_basics | 基本処理 | フィルタリング | 信号改善 |
| 04_advanced_signal_processing | 高度処理 | スペクトログラム | 特徴抽出 |

## 🔗 関連リソース

- [公式ドキュメント](https://kasahart.github.io/wandas/)
- [GitHub リポジトリ](https://github.com/kasahart/wandas)
- [API リファレンス](https://kasahart.github.io/wandas/api/)

## 🤝 貢献とフィードバック

この学習パスは継続的に改善しています。改善提案やバグ報告は[GitHub Issues](https://github.com/kasahart/wandas/issues)へお願いします。

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