728x90 반응형 SMALL 특징 추출6 [Signal] 신호 처리, 변환 및 추출 PROCESSING AND TRANSFORMATION OF SIGNALS 신호 분석의 목적에 따라 여러 가지 방법으로 신호를 분석하거나 처리할 수 있다. 각 처리 기법은 신호의 특정 특성을 추출하고 강조하려고 시도한다. 예를 들어, 특정 연도 동안 추운 날의 수를 보기 위해 온도 신호가 추운 날씨를 식별하는 임계값 아래로 떨어지는 날의 수를 쉽게 셀 수 있다. 임계값은 신호의 일부 특성을 강조하기 위해 신호를 조작할 수 있는 여러 가지 다른 처리 기법 및 변환의 한 예일 뿐이다. 일부 변환은 시간 영역에서 신호를 표현하고 평가하는 반면, 다른 변환은 주파수 영역이 중요한 다른 "영역"에 초점을 맞추고 있다. 신호에서 특정 유용한 정보를 강조하는 데 있어 주파수 영역의 성능을 확인하려면 특정 기계에서 고장.. 2023. 7. 31. [시각 지능] CNN (Convolutional Neural Network) CNN (Convolutional Neural Network) 합성곱 신경망 (콘볼루션 신경망, Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 feed-forward인 인공신경망의 한 종류이다. 필터링 기법을 인공신경망에 적용하여 이미지를 효과적으로 처리할 수 있는 심층 신경망 기법으로 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동으로 학습되는 과정을 통해 이미지를 분류하는 기법이다. 합성곱 신경망은 정규화 된 버전의 다층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은 일반적으로 완전히 연결된 네트워크, 즉 한 계층의 각 뉴런이 다음 계층의 모든 뉴런에 연결되는 신경망 구조이다. 이와 같이 네트워크가 완전 연결된 경우 주어진 데이터에 과적합 되.. 2022. 8. 6. Event Related Potentials 특징 추출 (Feature Extraction) EEG 또는 기타 BCI 장치에서 기록된 원시 신경 데이터에는 뇌 활동 및 외부 간섭으로 인한 일부 소음에 대한 광범위한 정보가 포함된다. 최소한의 노이즈가 있어도 원시 형식의 데이터 복잡성은 해석하기 어려울 수 있다. 특징 추출은 원시 신경 데이터에서 의미 있는 정보를 식별하고 추출하는 프로세스이다. 이렇게 하면 데이터의 양과 노이즈가 줄어들어 패턴을 쉽게 식별하고 BCI의 정확도가 향상된다. 일부 기능 추출 방법은 감독되지 않는다. 그들은 학습할 기능으로 레이블이 지정된 예제 데이터를 사용하지 않는다. 그들은 유사성을 버리고 데이터의 차이점에 집중하여 가장 중요한 정보를 스스로 추출한다. 이러한 방법에는 PCA(주성분 분석), 웨이블릿 변환 등이 포함됩.. 2022. 4. 27. 뇌 컴퓨터 인터페이스 소개 (Components) (5) 전처리 (Preprocessing) 원시 EEG 데이터는 노이즈 및 아티팩트의 영향을 받기 때문에 종종 깨끗하지 않다. 노이즈 및 아티팩트의 네 가지 주요 소스는 다음과 같다. 뇌파 장비 피사체 및 녹음 시스템 외부의 전기적 간섭 리드 및 전극 주제 : 심장의 전기적 활동, 눈 깜박임, 안구 운동, 일반적인 근육 운동 눈 깜박임은 전두엽 및 후두부 기록에서 매우 명확하지만 ECG (심장 전기 활동에서)는 후두부 전극에서 나타납니다. 안구와 눈꺼풀의 움직임은 기존의 각막과 망막 사이에 약 100mV의 전위차 때문에 전위장의 변화를 일으킨다. 전처리 단계는 노이즈 및 아티팩트에서 데이터를 정리하는 데 도움된다. 전처리에는 다양한 방법과 단계가 있다. 예를 들어, 필터가 데이터에 적용되는 경우가 많다. 신호의.. 2022. 4. 27. CAD 컴퓨터 지원 진단 (Computer-aided diagnosis) 신호 처리의 분기 중 하나는 다차원 (mD) 신호 처리이다. 1차원 (1D) 이상을 이용하여 특정 데이터를 상세화하고 샘플링해야 하는 경우에 활용하다. 결과적으로 여러 신호의 조작에 따라 이미지가 형성된다. 1D와 비교하여 MD로 진행하려면 더 복잡한 알고리즘이 필요하며 디지털 신호 처리와 직접 연결된다. 따라서 실제 계산은 차원의 수와 함께 증가하고 컴퓨터 모델링의 사용이 필요하다. CAD의 개념은 1967년 Fred Winsberg에 의해 처음 보고되었다. Winsberg와 그의 팀은 유방 조영술에서 이상 감지를 분석하기 위해 컴퓨터 사용을 조사했다. 1972년에 CAD의 개념은 컴퓨터가 유방 조영술에서 병변을 감지하는 데 사용할 수 .. 2022. 4. 26. [SleepECG] Feature extraction 심박수 변동성 (HRV) 기능 HRV 측정 및 해석 표준에 대해서는 유럽심장학회 태스크포스(1996) 및 Shaffer & Ginsberg(2017)를 참조하면 된다. 시간 도메인 (Time domain) 그룹 식별자 : hrv-time에서 구현되었다 (sleepecg.feature_extraction._hrv_timedomain_features). 모든 시간 영역 HRV 기능은 NN (normal-to-normal) 간격, NN 간격 (SD) 또는 푸앵카레 플롯 (PP) 간의 연속 차이에서 파생된다. 주파수 영역 (Frequency domain) 그룹 식별자 : hrv-frequency에서 구현되었다 (sleepecg.feature_extraction._hrv_frequencydomain_feature.. 2022. 4. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
