MATLAB によるデータの前処理および特徴抽出

この 1 日コースでは、MATLAB^®、Signal Processing Toolbox^™、Wavelet Toolbox^™ を使用して、時間ベースの信号の前処理や時間領域および周波数領域の主な特徴抽出を行う方法について学びます。このコースは、データ解析アプリケーション向けに信号 (時系列) を解析するデータサイエンティストや技術者を対象としています。

信号の作成、インポート、可視化
前処理によるデータ品質の改善
時間領域および周波数領域の特徴抽出

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必要条件

MATLAB 基礎 コースを受講された方。または、同等の MATLAB 使用経験がある方

Day 1 of 1
MATLAB での信号 (時系列) の確認と解析	目的: 複数の信号または時系列データセットをインポートして視覚化し、データの特徴と傾向を把握する方法について学びます。信号を把握するために、信号のインポート、可視化、確認をする信号の測定を行う複数の信号を時間領域と周波数領域で比較する対話型のスペクトル解析を実行する局所的な解析のため、関心領域を抽出する自動化用の MATLAB スクリプトを生成する
データセット品質を改善するための信号の前処理	目的: データセットをクリーンアップする各種テクニックを学びます（リサンプリング、外れ値の削除、ギャップの補正など）。リサンプリングを実行して信号間で共通の時間基準を設定する不均一にサンプリングされたデータを使用するデータのギャップを見つけ、削除する、または補正するノイズおよび不要な周波数成分を除去するウェーブレットノイズ除去を使用する包絡線スペクトルを使用して障害解析を実行するデータの外れ値を見つけ、許容可能なデータと置き換える信号の変化点を見つけ、境界を使用して信号セグメントを自動的に作成する
信号からの特徴の抽出	目的: 時間領域と周波数領域に異なる手法を適用して特徴を抽出する方法や、スペクトル分析ツールを使用して複数の信号の特徴を抽出する方法についても学びます。ピークを特定する時間領域と周波数領域でパターンから目的の信号を特定するスペクトル解析を使用して、信号から特徴を抽出する教師による学習を使用して分類を実行する分類学習器アプリを使用して、対話的に分類アルゴリズムに学習させ、評価する

実施確定

これらのコースはご登録後、キャンセルもしくは日程変更されることはありません。

スケジュールと受講申請

結果 1 - 1 / 1

日付	開催地	言語	料金	申請
2019 年10月10日	オンライン 9 時～ 17 時 (米国東部夏時間)	English	USD 750

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