正確にピークと谷を検出するためのステップバイステップガイド
ピークと谷の検出のためのステップバイステップガイド
ピーク検出は多くのアプリケーションで難しいステップです。1次元ベクトルや2次元配列（画像）でピークと谷を正確に検出する方法を読んで学びましょう。
私たちの人間の脳は、コンテキストに関連してピークを検出することに優れています。目で見ると簡単なタスクでも、機械による自動化は困難な課題になることがあります。一般的に、ピークと谷は価格/ボリュームの急激な増減や需要の急上昇などの（重要な）イベントを示します。一つの課題はピーク/谷の定義であり、アプリケーションやドメインによって異なる場合があります。他の課題は、ノイズの多い信号による多くの誤検出や、単一のしきい値がローカルなイベントを正確に検出できない場合など、より技術的なものです。このブログでは、ピークの形状に関する仮定をせずに、1次元ベクトルまたは2次元配列（画像）でピークと谷を正確に検出する方法を説明します。さらに、信号中のノイズの取り扱い方法も示します。分析はfindpeaksライブラリを使用して行われ、実験のための実践的な例も提供されます。
ピークと谷についての簡単な紹介
信号中の（急激な）変化の検出は、報告や監視が必要な多くのアプリケーションで重要なタスクです。実際には、データセット内で通常の値から著しく逸脱するデータポイントをアウトライヤーと呼び、分析や問題のドメインにおいて意味や関連性を持つ特定のデータポイントや領域をピークと呼びます。アウトライヤー検出の実践的な例を深く学びたい場合は、これらのブログ[1、2]を試してみてください。
主成分分析とHotellingのT2およびSPE/DmodX法を用いたアウトライヤー検出
PCAの感度のおかげで、多変量データセットのアウトライヤーを検出することができます
towardsdatascience.com
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
