webビデオセミナー​ センサーデータ解析​のためのニューラルネ​ットワークについて

センサーデータ解析のためのニューラルネットワークについての質問となります。 心電図の異常波の検出のため、

%%部分時系列の生成
width = 300;
stride = 10;
SA = generateSubseq(XA, width, stride);

というプログラムを作っていますが、 なぜ、この処理が必要なのでしょうか。

行動の予測（加速度センサによる行動推定）にDNNを使っていますが、 部分時系列の処理はしていません。

どういう時にこの処理が必要になるのでしょうか。

[michio]

コード部分の表示を編集いたしました。

Answer 1

[mizuki]

信号データの場合、例えばピークが周期的と分かっていても、1点のずれもなく300点ごとにピークが出るわけではなく、多少のずれが生じることが大半です。 そのような場合、300点ごとに信号を分割すると100点めにピークのあるサンプルと105点めにピークのあるサンプルは他が同じでも全く別の信号と捉えられてしまいます。

部分時系列の処理を行うことで、信号のベースのサンプル数を増やして典型パターンを捉えることができると同時に、人の恣意的な分割によるノイズを減らすことが可能です。 機械的に部分時系列を作ることで、何点で信号を区切ったら良いのかを考えずにすむことができます。