Lazyer

Scipy.signal.detrend 선형선분 제거. 흔히 선형적인 성분을 데이터, 불규칙적인 성분을 노이즈로 생각할 수 있지만.. 필요에 따라 규칙적이고 선형적인 성분을 노이즈로 생각하고 제거해준다. 선형 노이즈 + 랜덤 데이터 -> detrend -> 선형 노이즈 제거 -> 랜덤데이터만 남는다. %matplotlib inlinefrom scipy.signal import detrendimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #my datadata = np.random.random(1000)#add linear noise datanoise = np.linspace(0,3,1000)#total datatotal = data + noise plt.subplo..

ㄲㄲㅅEdit Numpy FFT Example @2018.12.11 Summary python numpy signal fft 티스토리 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Sin Signal Class class SinSample(): def __init__(self, **kwargs): self.amp = kwargs.get('amp',1) self.time = kwargs.get('time',t) self.freq = kwargs.get('freq',3) self.sample = np.sin(2*np.pi*self.freq*self.time) def calSignal(self, freq): return np.si..

CVXOPT.solvers.qp for Support Vector Machine - Use quadratic program을 위한 cvxopt.solvers.qp 함수를 이용하여 Support Vector Machine을 구현할 때 Parameter들은 아래와 같이 매치된다. n_samples, n_features = X.shape K = linear_kernel(X) X.shape = (180,2) K.shape = (180,180) y .shape = (180,) 1. P , q CVXOPT minimize function -> SVM의 목적함수 #Maximize Margin = Maximize L #Maximize L = minimize -L P = cvxopt.matrix(np.outer(y,y)..

cvxopt.solvers.qp() - Purpose 2차 프로그램(quadratic program) 에 대한 인터페이스 제공 - Function - Ex 1. reshape function to (make matrix P , q) 2. Inequality Constraint (make matrix G, h) 3. Equality constraint (make matrix A, b) 4. python import numpy from cvxopt import matrix P = matrix(numpy.diag([1,0]), tc=’d’) q = matrix(numpy.array([3,4]), tc=’d’) G = matrix(numpy.array([[-1,0],[0,-1],[-1,-3],[2,5],[3,4..