ニューラルネットワークは本来多層を形成して機能させるものですが、多層のメリットや原理を理解するために、一層のパーセプトロンと呼ばれるアルゴリズムで基本的なAND回路を学びます。
続きを読むPythonでパーセプトロンのANDゲートを実装する!
Python
ディープラーニングにおける活性化関数をPythonで作る!
ニューラルネットワークに表現力を持たせるために必要な活性化関数には、様々な種類があります。ここでは代表的な活性化関数をいくつか紹介し、Pythonで関数化する所までを扱います。
続きを読むPythonで時間波形のトリガ検出を自作する!
時系列データをトリガ検出してから切り出すと、毎回決まった位置でデータ収集できるため後処理が容易になります。Pythonでは標準でトリガ検出機能は存在しないため、ここでは独自に考案したトリガ検出アルゴリズムを解説します。
続きを読むPythonのSciPyでバンドストップフィルタをかける!
特徴量抽出に役立つバンドパスフィルタと逆の作用をするバンドストップフィルタも習得していきます。フィルタには実際難しい理論がありますが、PythonのSciPyなら簡単に使うことが可能です。
続きを読むPythonのSciPyでバンドパスフィルタをかける!
ローパス、ハイパスフィルタの応用となるバンドパスフィルタは信号のノイズ除去以外にも、特徴量の抽出に役立ちます。フィルタには実際難しい理論がありますが、PythonのSciPyなら簡単に使うことが可能です。
続きを読むPythonのSciPyでハイパスフィルタをかける!
信号の高周波成分のみを抽出したい時はハイパスフィルタを利用します。フィルタ処理は難しい理論がありますが、PythonのSciPyであれば使うだけなら簡単にできます。
続きを読むPythonのSciPyでローパスフィルタをかける！
信号にノイズが含まれる場合、フィルタ処理をして波形を整形することがあります。フィルタ処理は難しい理論がありますが、PythonのSciPyであれば使うだけなら簡単にできます。
続きを読むPythonで音圧のデシベル(dB)変換式と逆変換式!
音圧の信号処理では、時折デシベル(dB)表示を行い、音圧レベルとして扱います。ここではdBを使う理由と計算方法を説明し、Pythonへの実装例を紹介します。
続きを読むPythonのmatplotlibをオブジェクト指向で使う!
Pythonのデータ可視化パッケージであるmatplotlibをオブジェクト指向プログラミングとして使うことで、効率良く綺麗なグラフを描画する方法を解説します。
続きを読むPythonでガウス分布を持つノイズの作り方と調整方法
信号処理はノイズと切っても切れない縁があります。様々なモデル同定やテストに意思入れの無い信号としてノイズを用いることがあります。ノイズを用いる際は「どんな」ノイズか素性を知っておく必要があります。
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