대학 과목/빔 포밍(Beam Forming) 썸네일형 리스트형 Elbow method : 변화 지점 탐지 시 최적의 군집 수 구하기(K-means) 이전 포스팅에서 시계열 신호에 대한 변화 지점 탐지를 실시해 보았습니다. 이때, 우리는 변화 지점을 알고 있다고 가정하고 시뮬레이션을 해 보았는데 변화 지점을 모를 경우 어떻게 문제를 해결하는지 알아보겠습니다. 1. 변화 지점 탐지 시 변화지점 개수를 모를 경우 아래 그림을 확인해 보면 변화지점 2개일 때는 정확히 신호의 상승과 하강을 찾아낼 수 있으나 그렇지 않을 경우에는 과소탐지 또는 과적탐지를 하는 것을 알 수 있습니다. 그렇기 때문에 우리는 최적의 변화지점 개수를 우선적으로 알아내야 합니다. (1) 변화지점 1개 : 과소탐지 (2) 변화지점 2개 (3) 변화지점 4개 : 과적탐지 2. Elbow method : 변화 지점 탐지 시 최적의 군집 수 구하기 우선 군집(클러스터)의 개념부터 알아보도록 .. 더보기 Change Point Analysis : 데이터의 평균, 분산 변화 지점을 찾는 분석 기술(PELT, Anomaly), 주식 응용 가능 이전 강의에서 웨이블릿 변환을 알아보았습니다. 이때, 특정 시점에서 변화되는 양을 정량적으로 찾아야 되는데 이때 변화되는 시점을 Change Point Analysis(CPA) 기법을 사용할 것입니다. 1. CPA 개념 수학적인 것은 다음 강의에서 설명 드리겠으며, 이번 포스팅에서는 개념적으로 CPA를 이해해 보겠습니다. 아래는 이전 강의에서의 CWT(Continuous Wave Transform) 결과인데 빨간색 화살표처럼 어디가 시작이고 끝인지를 알아야겠지요. 이를 찾기 위해 CPA 기술이 필요하게 됩니다. 이때, CPA 접근방법은 평균적 또는 분산적 접근 방법이 있습니다. 이번 포스팅에서 평균적 그리고 분산적 접근 방법을 간단히 알아보도록 하겠습니다. 2. 평균적 CPA 접근 방법 (1) C언어적 .. 더보기 연속 웨이블릿 변환(Continuous Wavelet Transform) 스케일과 주파수의 관계 그리고 예제 이전 강의에서 웨이블릿 변환의 개념과 원리에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 웨이블릿 변환 시 스케일과 주파수간의 관계 그리고 예제를 통해 마지막 정리를 해보겠습니다. 1. 웨이블릿 변환 스케일과 주파수의 관계 이전 강의에서 잠깐 말씀드렸지만 스케일(크기)에 따라 주파수 변환이 어떻게 이뤄지는지 개념을 잡는 것이 상당히 중요합니다. 우선 웨이블릿으로 자주 사용되는 Morlet을 사용해서 스케일과 주파수의 관계를 알아볼텐데 아래가 시간 도메인에서 Morlet wavelet 함수의 정의입니다. ψ(프사이)에서 Wo가 각주파수로 2 * pi * fc에서 주파수 fc성분이 있습니다. 여기에 우리는 일차적으로 주파수값을 넣을 수 있겠지요. 그리고 아래의 웨이블릿 함수에서 a의 크기를 변경시켜 가며 임의의 신호와 .. 더보기 웨이블릿(Wavelet) 변환(Transform) 상세 설명(그림 참조) 이전 강의에서 웨이블릿 변환의 개념 및 왜 사용해야 하는지에 대한 이유를 알아보았습니다. 이번 강의에서는 조금 더 상세하게 시뮬레이션 등을 통해 웨이블릿 변환에 대하여 알아보겠습니다. 1. 웨이블릿 변환의 개념 복습 FT(퓨리에 변환)는 시간적으로 신호가 변화하지 않는 환경에서 sine, cos 함수를 기저함수로 사용해 신호를 분리하는 것이었으며, WT(웨이블릿 변환)의 경우는 시간적으로 신호가 변화하는 환경에서 상당히 짧은 시간에 다양한 기저함수를 사용하여 주파수 성분을 확인하는 기법입니다. 즉, 웨이블릿 기저함수의 크기를 바꿔가며 신호와의 상관계수를 확인하는 것인데, 기저함수의 크기를 이렇게도, 저렇게도 바꾸니 계산량이 상당히 많이 있겠지요. 2. 웨이블릿(Wavelet) 원리 웨이블릿의 경우 sin.. 더보기 웨이블릿(Wavelet) 변환의 개념(수식 없음) 웨이블릿 변환에 대하여 개념적으로 설명을 드리겠습니다. 수식적으로 설명 전에 물리적으로 무엇인지 이해해야 올바르게 사용할 수 있겠지요. 아래 내용은 그 어떤 책 보다 쉬울 것이라 생각을 합니다. 블로그 주인장의 노하우를 담고 있는 것이기 때문에 불펌이나 reference를 정중히 사양합니다. 시간영역 분석 방법 웨이블릿 변환을 설명하기전에 시간영역 신호를 분석하는 법은 크게 3가지로 이번 포스팅에서 제한하겠습니다. 이 3가지만 알고 있어도 신호처리 하시는데 큰 어려움이 없을 것이고 어디든 취업 가능하실 겁니다. (1) FT(Fourier Transform) (2) STFT(Short Time Fouirer Transform) (3) WT(Wavelet Transform) 저 3가지를 우선 정리해 봅시다... 더보기 빔포밍(Beam Forming)의 개념과 이를 위한 구면좌표계(Spherical Coordinate) 빔포밍은 어느 물체가 어느 방향에 있는지를 알기 위한 기술 중 하나이다. 나중에 개념부터 말할 텐데 우선 어느 방향에 있는 물체를 이해하기 위해서는 구면좌표계에 대한 이해가 필요하기에 잠깐 설명하겠다. 1. 빔포밍(Beam Forming)의 개념 빔포밍은 사물이 어느 "방향"에 있는지 알기위한 기술이다. 필자의 경험에 비춰서는 주로 군사적으로 많이 사용된다. 특히 적 잠수함/비행기 등의 플랫폼을 추적할 때 사용된다. 위 그림을 확인하면 레이더 플롯에서 90도 방향에 빔이 크게 형성된것을 알 수 있다. 즉, 90도 방향에 전투기가 있다고 판단하는 것이다. 이렇게 빔포밍이란 기술이 사용된다. 그러면 빔포밍이란 무엇일까? 간단히 설명드리면 다수의 수신기를 이용해 수신된 신호들을 이렇게 저렇게 조합해 보니 가장.. 더보기 이전 1 다음
