Signal Preprocessing and Feature Extraction for Data Analytics with MATLAB

학습목표:다중 신호 또는 시계열 데이터 세트를 쉽게 가져오고 시각화하여 데이터의 특징과 추세에 대한 정보를 얻는 방법을 알아봅니다.

• 신호 가져오기, 시각화 및 탐색을 통해 정보 얻기
• 신호에 대해 측정 수행
• 시간 및 주파수 영역에서 다수의 신호 비교
• 대화형 방식의 스펙트럼 분석 수행
• 집중 분석을 위해 관심 영역 추출
• 자동 생성된 MATLAB 스크립트로 분석 재생성

학습목표:리샘플링, 이상값 제거, 누락된 구간 채우기와 같은 작업으로 신호 세트를 정리하는 기법을 알아봅니다.

• 리샘플링을 수행하여 신호에서 일반 시간 베이스 확인
• 균일하지 않게 샘플링된 데이터 활용
• 데이터에서 누락된 구간을 찾고, 이를 제거하거나 채우기
• 잡음 및 원하지 않는 주파수 성분 제거
• 웨이블릿 잡음 제거 수행
• 포락선 스펙트럼을 사용하여 결함 분석 수행
• 데이터에서 이상값을 찾고 허용되는 데이터로 대체
• 신호 변화 지점을 찾고 경계를 사용하여 자동으로 신호 세그먼트 생성

학습목표:시간 및 주파수 영역에 여러 기법을 적용하여 특징을 추출합니다. MATLAB의 스펙트럼 분석 툴에 익숙해지고 다수의 신호에서 특징을 추출하는 방법을 알아봅니다.

• 피크 찾기
• 시간및스펙트럼영역의패턴에서원하는신호찾기
• 스펙트럼 분석을 사용하여 신호에서 특징 추출
• 지도 학습을 사용하여 분류 수행
• 분류 학습기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 분류 알고리즘 훈련 및 평가