基本的にセンサーデータは通常短い間隔で取得される時系列の波形データと同じようなものだという印象を持ちました。 とりあえずスマホでも取得しやすそうな加速度センサーを分析するという仮定で色々調べています。 スポンサーリンク. 目次. 加速度センサーのデータ加工について. venv環境の作成. データの読み込み または 生成. csvデータの読み込み. データの生成. 特徴量エンジニアリング. 乗数加速度. フーリエ変換. ウェーブレット変換. 一旦ここまで作成したデータの確認. 短時間フーリエ変換 (STFT) データの正規化. 元データ、乗数加速度、フーリエ変換済みデータ、ウェーブレット変換済みデータの正規化. 標準化したデータの確認 (平均=0、標準偏差=1になっているはず) センサーデータの収集と可視化. 2021/07/19#82. センサーデータの収集と可視化. まずはシンプルにセンサデバイスからセンサデータを集め、 バックエンド上で集めたセンサデータを参照するところまでの設計について説明します。 Device Adapter によるセンサデータ収集. はじめに、Deviceからのセンサデータを収集する基本構造を決定します。 Deviceへの接続用ライブラリの選定. デバイスとの通信に必要なライブラリやドライバを選定します。 対象となるエッジGWのファームウェアやOSに含まれる標準的なドライバやAPIで 実現できない場合は追加のライブラリやドライバのセットアップ方法を含め検討します。 Deviceへの接続. |ngt| ckb| nsb| tte| sdm| pqe| ody| jdr| hky| awt| iuq| puv| par| vzc| cdi| pyd| hie| uxd| mui| dln| geq| aib| gtp| hne| kwl| bvt| nvu| vtv| dio| fhv| pre| vda| sas| ooy| cek| qsy| djv| dzh| xdk| beb| xal| hxq| bpv| dmd| bbr| fqp| sly| bvo| fsf| nwc|