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【Python実践】欲しい信号を抜き出せ! STFT(短時間フーリエ変換)を使った4つの応用例~ノイズ除去・異常検知・時間周波数解析、AI前処理~
前回の記事では、鋭い異常変化(スパイク)を捉えるための「ウェーブレット変換」を使って、異常検知・時間周波数解析を行う方法を解説しました。 https://analysis-in-manufacturing.resanaplaza.com/2026/01/17/%e3%80%90python%e5%ae%9f%e8%b7%b5%e3%80... -
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【Python実践】欲しい信号を見つけ出せ! ウェーブレット変換を使った3つの応用例~ノイズ除去・異常検知・時間周波数解析~
センサーデータや振動解析を行っていると、必ずぶつかる壁があります。 「ノイズが酷くて、肝心の信号が見えない」 「FFT(フーリエ変換)をかけたけれど、いつ異常が起きたのか時間がわからない」 そんな時こそ、ウェーブレット変換の出番です。 ウェーブ... -
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【Python実践】データ分析の影の立役者!主成分分析(PCA)の使い方ガイド(コピペで使えるサンプルコード付き)
「データ分析の舞台裏で、重要な役割を果たす影の立役者」、それが主成分分析(PCA)です。『膨大なデータをどう整理すればいい?』『関係性をどう見抜く?』そんな課題に答えてくれます。 PCAは、データの次元削減や要因分析でよく使われますが、それ以外...
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