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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...

「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～」の記事では、ウェーブレット変換の基礎と、スカログラム（ヒートマップ）を使った「目視による異常検知」のアプローチを紹介し...

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...