Python– category –
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FIRフィルタの実装方法の比較【Python】
PythonでFIRフィルタを実装する場合、オフライン解析かリアルタイム処理か、信号の長さやタップ長の長さによって最適なメソッドが異なります。それぞれの特徴と実装パターンを整理しました。 オフライン処理の場合 録音済みのデータなど、全てのデータが手... -
numpy.convolveの使い方
API Reference parameters: パラメータ名型aarray_like(N,)1 次元入力配列v(M,) array_like1 次元入力配列mode{‘full’, ‘same’, ‘valid’}, optional'full': デフォルト値これは、各重なり点における畳み込みを(N+M-1,)の出力形状で返します。畳み込みの終... -
ローパスフィルタ 【Python 音声音響信号処理】
本記事では、Python上でローパスフィルタを設計してFIRを適用して実際にフィルタをかけてみます。 FIRフィルタの実装は前回の記事を用いています。 https://tech-introduction.com/fir-python/ ローパスフィルタとは ローパスフィルタとは、以下の図のよう... -
FIRフィルタ 【Python 音声音響信号処理】
本記事では、PythonでFIRフィルタを実装します。 FIRフィルタの構成 FIRフィルタは次式で定義されます。 $$y[n] = \sum_{i=0}^N b_i x[n-i]$$ ここで、\(b_i\)はi番目のフィルタ係数を表します。 FIRフィルタは大きく分けて２つの実装方法があります。 直... -
Udemy おすすめ講座【Python基礎】
本記事では、Pythonに関してUdemyのおすすめ講座を紹介します。 Pythonの学ぶ意味 Pythonはプログラミング初学者でも学習しやすい言語で、幅広い用途で用いられています。 機械学習の分野での開発が盛ん Webアプリケーションの開発 統計処理・数値計算ライ... -
scikit-learn k-means
教師なし学習の一つで、クラスタリング手法の一つです。非階層クラスター分析の一つに含まれます。 k-means法のフロー クラスタ数を決定し、ランダムに初期値を決定する割り振ったデータをもとに各クラスタのクラスを推定推定したクラスごとの重心を計算す... -
scikit-learn t-SNE
t-SNEは、データ可視化のために、低次元空間への埋め込みに最適な非線形の次元削減手法の一つです。教師なし学習のひとつで、SNEという次元削減アルゴリズムを改良した手法です。 PCAと異なり、PCAでは表現できな非線形なデータ、かつ高次元なデータに対し... -
scikit-learn 主成分分析（PCA）
主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）は教師なし学習の一つのアルゴリズムです。主成分とは、相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す変数のことをいいます。PCAを行うことにより、特徴量の次元を削減することができ、データの特徴が判... -
scikit-learn ランダムフォレスト
ランダムフォレストは、決定木を弱学習器とするアルゴリズム分類問題でも回帰問題でも適用可能です。決定木では、過学習に陥りやすいという課題があるため、ランダムフォレストではその決定木を複数個作成してアンサンブルすることで、この課題に対応して... -
scikit-learn ロジスティック回帰
ロジスティック回帰とは、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの１つです。回帰という名前がついていますが、分類問題を解くためのモデルなので注意しましょう。 ロジスティック回帰ではシグモイド関数を使用して、確率値を算出し0, 1の分類を行い...
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