スペクトル解析のときや、時系列データを扱うときの話です。

いくつかの点でスペクトルデータと時系列データは似ています。たとえば、隣同士の値が似ているっていう点ですね。他にも、データにノイズが含まれるという点も共通した特徴です。

このようにスペクトルデータと時系列データとが共通した特徴を持っていることから、同じようなデータの前処理により、その後の回帰モデルやクラス分類モデルの構築において、推定性能を向上させる試みがあります。

今回は、そのようなスペクトル・時系列データの前処理の方法として、平滑化 (スムージング) と微分を紹介します。データの前処理法のpdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

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興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

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