予測保全の理解-波データ 特徴エンジニアリング（パート2）

予測保全の理解：波データの特徴エンジニアリング（パート2）

スペクトルデータの特徴エンジニアリング

記事の目的

これはWave Data Feature Engineeringに関する記事の第2部です。スペクトル特徴に焦点を当てます。追加の考えはありますか？気軽に共有してください！

この記事は、予測メンテナンスの理解シリーズの一環です。

このリンクでシリーズ全体を確認してください。新しい記事を見逃さないように、フォローしてください。見出しのないすべての画像は私が作成しました。

周波数領域の特徴

周波数領域に移行すると、高速フーリエ変換（FFT）といった技術を用いて時間領域の信号を変換します。抽出される特徴には、主要な周波数、スペクトルエントロピー、スペクトル尖度が含まれます。パワースペクトル密度（PSD）や調和比は、電力分布や調和関係についての洞察を提供します。

• 「LLMの解読：PythonでスクラッチからTransformerエンコーダとマルチヘッドアテンションレイヤを作成する」
• 「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」
• 「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

• FFT（高速フーリエ変換）：時間領域の信号を周波数領域に変換します。変換されたスペクトルから主要な周波数、スペクトルエントロピー、スペクトル尖度などの特徴を抽出します。
• パワースペクトル密度（PSD）：信号のパワーが周波数上でどのように分布しているかを説明します。

次の記事の計画

• ウェーブレット変換
• デモジュレーション
• 再帰量子解析（RQA）

実験用の信号を生成する

前の部分とまったく同じものを使用します：

予測メンテナンスの理解 – Wave Data：特徴エンジニアリング（パート1）

ウェーブデータ信号処理について学び始めるためのすべての情報

towardsdatascience.com

信号を生成しましょう：

# パラメーターduration = 20         # 秒sampling_rate = 20    # Hzfrequency = 5         # Hz（振動周波数）amplitude = 1.0       # 最小最大範囲noise_level = 0.3     # ノイズの増加のための係数max_wear = 1          # リセット前の最大摩耗度…

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