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IT 와 Social 이야기/Python348

[데이터 사이언스 스쿨] ml9.2 푸리에 변환과 스펙트럼 ○ 퓨리에 변환(Fourier transform) - 음성(speech), 음악(music) 등의 음향(sound) 데이터에서 특징(feature)을 추출하는 방법 - 조합된 정현파의 합(하모니) 신호에서 그 신호를 구성하는 정현파들을 각각 분리해내는 방법 ○ 스펙트럼(spectrum) : 확률론적 확률과정 모형을 주파수 영역으로 변환하는 것 따라서 푸리에 변환과 달리 시계열의 위상(phase) 정보는 나타나지 않는다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml9.2 푸리에 변환과 스펙트럼 2021. 5. 8.
[데이터 사이언스 스쿨] ml9.1 사운드 프로세싱 기초 ○ 사운드 데이터 : 음압의 변화를 기록한 시계열 데이터 ○ 사인 함수 : 음압의 변화를 나타내는 시계열 데이터 중 가장 단순한 형태 진폭(amplitude) A: 위 아래로 움직이는 폭. 소리의 크기로 인식된다. 주파수(frequency) ω 또는 f: 진동 속도. 주파수가 높으면 빠르게 진동한다. 소리의 높낮이로 인식된다. 위상(phase) ϕ: 사인 함수의 시작 시점. 위상 만큼 출발이 늦어진다. 위상의 차이는 소리의 시간차로 인식된다. ○ wave 형식 파일 : 보통 초당 44100번 음압을 측정하고 −32768∼32767까지의 2바이트(bytes) 숫자로 기록한다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml9.1 사운드 프로세싱 기초 2021. 5. 8.
[데이터 사이언스 스쿨] ml8.5 이미지 특징 추출 ○ 엣지 추출(edge detection) : 경계선을 인지 하는 것. 엣지(경계선)는 이미지 안에서 픽셀의 값이 갑자기 변하는 곳이다. 따라서 엣지 추출을 하는 알고리즘은 이미지를 미분한 그레디언트(gradient) 벡터의 크기로 판단한다. ○ 코너 추출(corner detection) : 엣지가 교차되는 점 ○ 이미지 히스토그램(image histogram) : 이미지에서 특정 밝기 구간에 들어가는 픽셀의 수를 나타낸 것 - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml8.5 이미지 특징 추출 2021. 5. 8.
[데이터 사이언스 스쿨] ml8.4 이미지 변환 ○ 어파인(affine) 변환 : 동차좌표(homogenous coordinate)를 사용한 수식을 이용하여 이미지를 변환하는 것 ○ 유사변환(similarity transform) : 확대/축소(s), 회전(θ), 이동(t), 세가지 요소를 사용하여 이미지를 변환 ○ 강체변환(rigid transform) : 유클리드 변환(Euclidean transformation)이라고도 불리우며, 회전(θ), 이동(t), 두가지 요소만 사용하여 이미지를 변환 ○ 원근변환(perspective transform) : 핀홀 카메라(pin-hole camera) 모형을 사용하여 2차원 이미지를 변환하는 방법 - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml8.4 이미지 변환 2021. 5. 7.

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