일상/얕은 지식 (3) 썸네일형 리스트형 [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 데이터.. [신호처리] Chirp Slope Modulation [Chirp Slope Modulation] 주파수 변화가 선형적으로 증가 또는 감소하는 신호를 사용하여 정보를 전달하는 변조기술 두가지 일반적인 변조 방법으로 Discrete Chirp Rate Modulation과 Frequency Shift Modulation이 있습니다. 1. Discrete Chirp Rate Modulation, DCRM: DCRM은 이산적인 주파수 변화율을 사용하여 신호를 변조합니다. 이는 일련의 서로 다른 주파수 세그먼트를 사용하여 데이터를 표현하는 방식입니다. 각 세그먼트는 일정한 기간 동안 일정한 주파수 변화율을 가지며, 세그먼트 간에는 이산적인 변화가 있을 수 있습니다. 이 방법은 각 세그먼트의 주파수 변화율을 사용하여 데이터를 표현하므로, 변조된 신호를 수신 측에서 .. [1] 요구사항 확인- 소프트웨어 생명 주기 ◎ 소프트웨어 생명 주기 Software Life Cycle 소프트웨어를 개발하기 위한 과정을 각 단계별로 나누 것 1. 폭포수 모형 Warefall Model 각 단계를 확실히 매듭짓고 그 결과를 검토하여 승인 과정을 거친 후에 다음 단계를 진행하는 개발 방법론 2. 프로토타입 모형 Prototype Model 원형 모형 실제 개발될 소프트웨어에 대한 견본품 Prototype을 만들어 최종 결과물을 예측하는 모형 사용자와 시스템사이 인터페이스에 중점을 둠 3. 나선형 모형 Spiral Model 점진적 모형 여러 번의 소프트웨어 개발 과정을 거쳐 점진적으로 완벽한 최종 소프트웨어를 개발하는 모형 보헴이 제안 폭포수 + 프로토타입 4. 애자일 모형 Agile Model 요구사항 변화에 유연하게 대응할 수.. 이전 1 다음