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[Android Studio] Waiting for Target Devices to Come Online Waiting for Target Devices to Come Online 불행하게도, Mac OS에서 프로젝트를 컴파일하고 에뮬레이터가 시작된 후, Android Studio는 계속 상태를 유지한다. 그 해결 방법은 아래와 같다. 2022. 8. 26.
[Data Science] EDA (Exploratory Data Analysis) EDA (Exploratory Data Analysis) 탐색적 자료 분석 (Exploratory data analysis)은 존 튜키라는 미국의 저명한 통계학자가 창안한 자료 분석 방법론이다. 기존의 통계학이 정보의 추출에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있어, 이를 보완하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 정보를 찾을 수 있도록 여러 가지 탐색적 자료 분석 방법을 개발하였다. 대표적인 예로 박스플롯을 들 수 있다. 탐색적 자료 분석을 통하여 자료에 대한 충분한 이해를 한 후에 모형 적합 등의 좀 더 정교한 모형을 개발할 수 있다. 이것은 데이터 분석에 있어서 매우 중요한, 초기 분석의 단계이자 해야하는 일이다. 데이터에 대한 일종의 견적을 내는 일이라고 비유.. 2022. 8. 26.
[HeartPy] Colorblind mode (2) Colorblind mode # Now let's do colorblind protanopia friendly palettes hp.config.colorblind = True hp.config.colorblind_type = 'tritanopia' for palette in palettes: hp.config.color_style = palette hp.plot_poincare(wd, m, title='color palette: %s' %palette) import matplotlib.pyplot as plt data, timer = hp.load_exampledata(1) fs = hp.get_samplerate_mstimer(timer) wd, m = hp.process(data, 100.0, cl.. 2022. 8. 25.
[HeartPy] Colorblind mode (1) Colorblind mode 1.2.4 이후로 HeartPy는 colorbilnd 모드가 플롯 API에 구현되어 있다. 여러 가지 다른 스타일을 사용할 수 있으며, deuteranopia (제2 색맹), protanopia (제 1색맹), tritanopia (제 3색맹)에 대한 지원이 가능하다. heartpy.config를 통해 쉽게 사용할 수 있다. heartpy.config.colorblind_type 지원하려는 colorbilnd 유형으로 설정한다. deuteranopia (default) protanopia tritanopia heartpy.config.color_style 원하는 색깔을 지정한다. default (default) retro elegant corporate zesty # load.. 2022. 8. 25.
[HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (2) Noisy ECG 신호 분석 작동은 정상이지만, 일부 거부에는 하면 안 되는 부분이 있다 (올바른 피크가 잘못된 것으로 표시됨). 심전도에는 일반적으로 매우 좁은 피크가 있다. 필터링은 일반적으로 최대값을 같은 위치에 유지하지만 파형을 더 좁혀 문제를 일으킬 수 있다. HeartPy는 훨씬 더 넓은 PPG 파형을 위해 설계되었기 때문에 업샘플링은 일반적으로 피크당 더 많은 데이터 포인트를 제공하기 때문에 트릭을 수행한다. 상대 피크 위치를 이동하거나 변경하지 않는다. from scipy.signal import resample resampled_signal = resample(filtered, len(filtered) * 4) wd, m = hp.process(hp.scale_data(resampled_.. 2022. 8. 25.
[HeartPy] Noisy ECG 신호 분석 (1) Noisy ECG 신호 분석 HeartPy를 사용하여 특히 노이즈가 많은 심전도 신호를 분석하는 방법이 있다. 심전도 분석에서 전처리 단계는 피크 형태에 차이가 있기 때문에 PPG 신호와 약간 다르지만 일반적인 분석은 동일한 방식으로 처리된다. MIT-BIH Noise 스트레스 테스트 데이터 세트의 데이터를 사용한다. 이 데이터는 wfdb 패키지와 함께 로드되어야 하지만, 사용하기 쉽도록 4개의 파일을 .csv 데이터로 변환했다. 모든 파일이 360Hz로 기록된다. SNR (Signal-to-Noise) 비율이 다양한 다음 파일을 사용한다. 118e24 : SNR : 24dB 118e12 : SNR = 12dB 118e06 : SNR = 6dB 118e00 : SNR = 0dB 이 파일에는 잡음 섹션과 .. 2022. 8. 25.
[Android Studio] 어플리케이션에 머신러닝 적용 How to Integrate Machine Learning into an Android App 머신러닝과 객체 인식은 오늘날 모바일 개발에서 가장 뜨거운 두 가지 주제이다. 객체 인식은 기계 학습의 큰 부분이며 전자 상거래, 의료, 미디어 및 교육과 같은 영역에서 사용할 수 있다. 이 기사에서는 이미지 레이블 지정 예제를 사용하여 기계 학습을 Android 앱에 통합하는 프로세스를 보여준다. 머신 비전 시장은 빠르게 성장하고 있으며 많은 세계 최대 기술 회사들이 새로운 머신러닝 도구에 투자하고 있다. 이러한 도구를 통해 개발자는 머신 러닝과 머신 비전을 모바일 애플리케이션에 통합할 수 있다. Tutorial on image labeling 첫 번째 단계는 Firebase 서비스에 연결하는 것이다. 이렇.. 2022. 8. 24.
ECG 전처리 기술 ECG 전처리 기술 오늘날 심전도 신호의 분석과 그 해석을 위해 신호 처리는 중요한 역할을 한다. 심전도 신호 처리는 사회에 최대 정확도로 필터링된 결과와 심전도 신호의 시각적 평가에서 쉽게 추출되지 않는 정보를 제공하는 중요한 목표를 가지고 있다. 심전도 신호는 사람의 신체 표면에 전극을 배치함으로써 얻어진다. 이는 심전도 신호에 대한 노이즈의 오염으로 이어진다. 이러한 소음은 기저선 변동 (baseline wander), 전력선 간섭 (power-line interference), 근전도 (EMG) 소음, 전극 모션 아티팩트 등이다. 이러한 잡음은 심전도 신호 처리 중에 장애물로 작용하므로 이러한 잡음의 제거 및 거부를 위해서는 심전도 신호의 전처리가 중요한 작업이다. 따라서, 1차적으로 필터링 기술.. 2022. 8. 24.
한글 파일-워드 변환 (hwp-to-word) 한글파일-워드 변환 (hwp-to-word) Microsoft에서 제공하는 hwp to word 변환 방법이다. 한글 파일을 워드로 변환하는 공식 설치 프로그램을 제공하고 있다. . Microsoft Word를 위한 아래아한글 문서 변환 도구 Microsoft Word를 위한 아래아한글 문서 변환 도구는 Microsoft Word에서 HWP파일을 DOCX파일처럼 변환하고 열 수 있도록 해 주는 도구입니다. www.microsoft.com 1. 위 링크에 들어가 프로그램 다운로드를 클릭 후 파일 설치를한다 (윈도우 32비트, 64비트 중 선택). 2. 경로 (C:\\Program Files\\Microsoft Office\\Office15)를 따라 들어가 BATCHHWPCONV.EXE 파일을 실행한다. 3.. 2022. 8. 24.
[HeartPy] 스마트 링 PPG 신호 분석 스마트 링 PPG 신호 분석 최근 시장을 강타한 다양한 스마트 반지가 있다. 무엇보다도 그들은 손가락에 PPG 신호를 기록하기 때문에, HeartPy로 이것들을 분석하는 방법이 있다. 예제 파일에는 파일 크기를 낮게 유지하기 위해 PPG 신호만 포함되어 있다. 많은 스마트 링은 또한 피부 반응, acceleration 및 gyroscopic 데이터를 기록한다. 32Hz로 기록되었다. # Let's import some packages first import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import heartpy as hp sample_rate = 32 # load the example file data = hp.get_data('ring_data.csv'.. 2022. 8. 24.
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