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SciPy 푸리에 변환 (FFT)

SciPy 푸리에 변환 (FFT)1. 서론디지털 신호 처리에서 푸리에 변환(Fourier Transform)은 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 중요한 도구입니다. 이 과정은 복잡한 신호를 다양한 주파수 성분으로 분해하여 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다. SciPy는 빠른 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 기능을 제공하여 효율적으로 신호를 분석할 수 있도록 지원합니다.이 글에서는 SciPy의 scipy.signal과 scipy.fft 모듈을 활용하여 푸리에 변환을 수행하고, 신호 분석 방법을 설명하겠습니다. 또한, 예제 코드를 통해 실습을 진행하면서 푸리에 변환의 실제 활용 방법을 익혀보겠습니다.2. 푸리에 변환의 개념2.1 시간 영역과 주파수 영역시간 영역(..

확률적 경사 하강법(SGD)과 배치 경사 하강법

확률적 경사 하강법(SGD)과 배치 경사 하강법딥러닝 모델을 학습할 때 가장 중요한 과정 중 하나는 최적화(Optimization)입니다. 최적화 과정에서 가장 널리 사용되는 알고리즘이 바로 경사 하강법(Gradient Descent, GD)입니다. 경사 하강법은 손실 함수의 기울기를 이용하여 가중치를 조정하고, 손실이 최소화되는 방향으로 모델을 업데이트하는 방식입니다.이번 글에서는 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)과 배치 경사 하강법(Batch Gradient Descent)의 개념, 차이점, 장단점에 대해 알아보고, Python을 활용하여 직접 구현해보겠습니다.1. 경사 하강법(Gradient Descent)이란?경사 하강법은 딥러닝 모델의 가중치를 최적..