[신호처리/딥러닝] Chirp Slope Modulation으로 얻은 결과를 딥러닝 입력으로 사용하기 pytorch

DCRM 또는 FSM을 통해 얻은 결과를 딥러닝의 입력으로 사용하려면 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 다음은 이러한 과정을 설명하는 일반적인 절차입니다:

1. 데이터 수집 및 전처리:
DCRM 또는 FSM을 사용하여 신호를 생성하고 수집해야 합니다. 이를 위해 주파수 변조 방법을 구현하고 신호를 생성하는 코드를 작성해야 합니다. 또한 데이터에 필요한 추가적인 전처리 작업을 수행해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 신호의 크기를 정규화하거나 시계열 데이터의 길이를 맞추는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 데이터 포맷 정의:
딥러닝 모델에 입력으로 넣을 데이터의 포맷을 정의해야 합니다. 예를 들어, 시계열 데이터의 경우 입력 텐서의 크기와 형태를 결정해야 합니다. 이는 모델의 입력 레이어에 맞게 데이터를 변환하는 작업을 의미할 수 있습니다.

3. 데이터셋 생성:
수집한 데이터를 딥러닝 모델에 사용할 수 있는 형태로 변환하여 데이터셋을 생성해야 합니다. 이 단계에서는 데이터를 학습 세트, 검증 세트 및 테스트 세트로 분할할 수도 있습니다. 데이터를 모델에 공급하기 전에 일반적으로 데이터를 배치(batch)로 나누는 작업도 수행합니다.

4. 딥러닝 모델 구성:
딥러닝 모델을 구성해야 합니다. 이는 주어진 입력 데이터에 대해 DCRM 또는 FSM과 같은 변조 방법을 통해 얻은 신호의 특징을 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 모델은 주로 CNN(Convolutional Neural Network)이나 RNN(Recurrent Neural Network)과 같은 아키텍처로 구성될 수 있습니다.

5. 학습 및 평가:
생성된 데이터셋을 사용하여 모델을 학습하고 평가해야 합니다. 학습 단계에서는 데이터셋을 사용하여 모델의 가중치를 조정하고 최적화하는 것을 목표로 합니다. 평가 단계에서는 학습된 모델을 사용하여 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하고 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델의 정확도나 손실 등을 측정할 수 있습니다.

 

6. Discrete Chirp Rate Modulation 예제 코드

import numpy as np

# DCRM 파라미터 설정
sample_rate = 44100  # 샘플링 주파수
duration = 1.0  # 신호의 길이 (초)
num_segments = 10  # 세그먼트 개수
segment_duration = duration / num_segments  # 각 세그먼트의 길이 (초)
start_freq = 1000  # 시작 주파수 (Hz)
end_freq = 2000  # 끝 주파수 (Hz)

# DCRM 신호 생성
signal = np.array([])
for i in range(num_segments):
    t = np.linspace(0, segment_duration, int(segment_duration * sample_rate), endpoint=False)
    freq = start_freq + ((end_freq - start_freq) / num_segments) * i
    segment = np.sin(2 * np.pi * freq * t)
    signal = np.concatenate((signal, segment))

# 생성된 신호를 PyTorch 텐서로 변환 (예시)
import torch

signal_tensor = torch.from_numpy(signal).float()

 

7. Frequency Shift Modulation 예제 코드

import numpy as np

# FSM 파라미터 설정
sample_rate = 44100  # 샘플링 주파수
duration = 1.0  # 신호의 길이 (초)
start_freq = 1000  # 시작 주파수 (Hz)
end_freq = 2000  # 끝 주파수 (Hz)

# FSM 신호 생성
t = np.linspace(0, duration, int(duration * sample_rate), endpoint=False)
freq = np.linspace(start_freq, end_freq, len(t))
signal = np.sin(2 * np.pi * freq * t)

# 생성된 신호를 PyTorch 텐서로 변환 (예시)
import torch

signal_tensor = torch.from_numpy(signal).float()

 

8. 딥러닝 학습 예제 코드

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 데이터셋 로딩 및 전처리 작업 생략

# 모델 구성
class ChirpModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ChirpModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        # 필요한 레이어 추가

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        # 필요한 연산 추가
        return x

model = ChirpModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    epoch_loss = running_loss / len(dataloader)
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss}")

# 모델 평가
total_correct = 0
total_samples = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_dataloader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total_samples += labels.size(0)
        total_correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = total_correct / total_samples
print(f"Test Accuracy: {accuracy}")