소프트웨어 공장

SciPy를 활용한 필터 설계 및 적용 (butter, filtfilt)

SciPy를 활용한 필터 설계 및 적용 (butter, filtfilt)1. 개요디지털 신호 처리에서는 노이즈 제거, 특정 주파수 대역의 강조 또는 차단과 같은 목적으로 필터를 설계하고 적용하는 과정이 중요합니다. SciPy의 scipy.signal 모듈은 이러한 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 다양한 필터 설계 및 적용 도구를 제공합니다.이번 포스팅에서는 Butterworth 필터를 중심으로 저역 통과(low-pass), 고역 통과(high-pass), 대역 통과(band-pass), 대역 차단(band-stop) 필터를 설계하고 filtfilt 함수를 활용하여 신호에 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.2. Butterworth 필터란?Butterworth 필터는 통과 대역에서 평탄한 주파수 응답을 갖는..

경사 하강법(Gradient Descent)과 최적화 알고리즘 비교

경사 하강법(Gradient Descent)과 최적화 알고리즘 비교1. 개요딥러닝 모델을 훈련할 때 가장 중요한 개념 중 하나는 경사 하강법(Gradient Descent)입니다. 신경망의 가중치를 최적화하는 과정에서 사용되며, 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 그러나 경사 하강법에도 다양한 변형이 있으며, 각 방법은 특정한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 경사 하강법의 기본 개념을 이해하고, 다양한 최적화 알고리즘을 비교하여 실전에서의 선택 기준을 정리해보겠습니다.2. 경사 하강법(Gradient Descent) 개념2.1 경사 하강법이란?경사 하강법은 손실 함수(Loss Function) 를 최소화하기 위해 함수의 기울기를 따라 이동하는 최적화 기법입니다. 수학적으..