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지역별 지사에 문의

image for course 신호의 특징 추출 기법

신호의 특징 추출 기법

시간, 주파수 및 시간-주파수 영역에서 신호 특징을 추출하는 기법을 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 시변 신호를 여러 세그먼트로 나누어 그 특성을 포착하는 구체적인 기법을 배울 수 있습니다.

교육과정 모듈

Introduction

Get an overview of the course.

강의 내용:
  • Course Overview
  • Learning Outcomes and Prerequisites
  • Course Example: Features from Flood Signals

Explore Signals

Analyze signals in both the time and frequency domains to identify potential features of the signal.

강의 내용:
  • Explore the Signal in the Time Domain
  • Explore the Signal Spectrum

Extract Signal Features

Extract key features from signals in both the time and frequency domains.

강의 내용:
  • Types of Signal Features
  • Extract Time-Domain Features
  • Extract Frequency-Domain Features

Extract Features from Multiple Signals

Extract relevant features from multiple signals and organize them into a structured table for further analysis.

강의 내용:
  • Import Signals with a Datastore
  • Extract Features from Multiple Signals
  • Add Labels to Feature Table

Extract Features from Time-Varying Signals

Create feature extractor objects for specific signal segments to extract the essential characteristics of time-varying signals.

강의 내용:
  • Signal Segmentation
  • Visualize the Time-Varying Labeled Signal
  • Choose Frame Size
  • Create a Feature Extractor Object for Signal Segments
  • Partition the Label Sequence
  • Extract Wavelet Features

Evaluate the Features

Analyze and evaluate the extracted signal features by identifying patterns and assessing feature relevance through ranking algorithms.

강의 내용:
  • Find Patterns in Extracted Features
  • Check Feature Relevance by Ranking

Conclusion

Learn the next steps and give feedback on the course.

강의 내용:
  • Summary
  • Additional Resources
  • Survey

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

차원 축소 기법

데이터셋의 차원 수를 줄일 수 있습니다.

딥러닝을 사용한 신호 분류

심층 신경망으로 신호를 분류하기 위한 워크플로를 알아볼 수 있습니다.

Signal Processing Onramp

스펙트럼 분석을 위한 신호 처리 방법을 대화형 방식으로 소개합니다.

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