必要条件

MATLAB基礎コースを受講済み,または同等のMATLAB使用経験(特に関数作成,ベクトル,行,列テーブル操作)があり,信号処理の知識をお持ちの方。機械学習の知識があればなお可。

MATLABによる時系列データの前処理と機械学習による特徴抽出

この1日コースでは,MATLAB^®、信号处理工具箱^™,小波工具箱^™を使用して,信号(時系列)データの前処理や時間領域および周波数領域の特徴抽出を行うための基本的な方法を学びます。トレーニングの後半では,信号テータに対してニューラルネットワークによる分類モデルを構築する方法を学びます。分類精度を向上させるために有用な特徴を抽出することが必要であり,信号処理技術の利用を検討します。このコースは,信号(時系列)データを解析するデータサイエンティストや技術者を対象としています。

MATLABでの信号(時系列)の確認と解析
データセット品質を改善するための信号の前処理
信号からの特徴の抽出

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必要条件

第一天的第一天
MATLABでの信号(時系列)の確認と解析	目的:複数の信号または時系列データセットをインポートして視覚化し,データの特徴と傾向を把握する方法について学びます。信号を把握するために,信号のインポート,可視化,確認をする信号の測定を行う複数の信号を時間領域と周波数領域で比較する対話型のスペクトル解析を実行する局所的な解析のため,関心領域を抽出する自動化用のMATLABスクリプトを生成する
データセット品質を改善するための信号の前処理	目的:データセットをクリーンアップする各種テクニックを学びます(リサンプリング,外れ値の削除,ギャップの補正など)。リサンプリングを実行して信号間で共通の時間基準を設定する不均一にサンプリングされたデータを使用するデータのギャップを見つけ,削除する,または補正するノイズおよび不要な周波数成分を除去するウェーブレットノイズ除去を使用する包絡線スペクトルを使用して障害解析を実行するデータの外れ値を見つけ,許容可能なデータと置き換える信号の変化点を見つけ,境界を使用して信号セグメントを自動的に作成する
信号からの特徴の抽出	目的:時間領域と周波数領域に異なる手法を適用して特徴を抽出する方法や,スペクトル分析ツールを使用して複数の信号の特徴を抽出する方法についても学びます。ピークを特定する時間領域と周波数領域でパターンから目的の信号を特定するスペクトル解析を使用して,信号から特徴を抽出する教師による学習を使用して分類を実行する分類学習器アプリを使用して,対話的に分類アルゴリズムに学習させ,評価する

アカデミック割引

アカデミックユーザー向け割引価格の対象者であるかどうかを確認してください。

フィルター

形式タイプ

8バーチャルクラスルーム

言語

所在地

実施確定

これらのコースはご登録後,キャンセルもしくは日程変更されることはありません。

コーススケジュール

結果 1 - 8 / 8

日付	所在地	言語	価格
2021 年 10月 21 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ夏時間)	ドイツ語	750美元
2021 年 10月 22 日	バーチャル早上9点-下午5点日本標準時	日本語	750美元
2021 年 11月 04 日	バーチャル早上9点-下午5点(中央ヨーロッパ標準時)	スペイン語	750美元
2021 年 11月 05 日	バーチャル早上9点-下午5点中国標準時	中国語	750美元
2021 年 11月 29 日	バーチャル早上9点-下午5点(オーストラリア東部夏時間)	英語	750美元
2021 年 12月 02 日	バーチャル早上9点-下午5点(米国東部標準時)	英語	750美元
2021 年 12月 08 日	バーチャル早上9点-下午5点日本標準時	日本語	750美元
2021 年 12月 15 日	バーチャル早上9点-下午5点韓国標準時	韓国語	750美元

結果 1 - 8 / 8

適用される価格の前提となる購入/使用場所:アメリカ合衆国,以外の国・地域で利用する場合は,営業へのお問い合わせにお問い合わせください。製品価格には、売上税、使用税、消費税、付加価値税、その他の税金は含まれていません。実際に適用される税金、関税、課徴金、賦課金および政府関係費用は、ご注文の際に確定します。詳細については、トレーニングポリシーを参照してください。