신호 데이터에서 주기나 피크를 분석할 때는 추세를 제거해야하는 경우도 있습니다. 추세가 있으면 피크가 아님에도 높은 값에 위치하거나 낮은 값에 위치하는 값을 피크라고 판단할 수도 있기 때문입니다. 추세는 pracma 패키지의 detrend함수를 통해 제거할 수 있습니다. detrend(data, tt=추세제거 방법, bp=c(몇 개로 잘라서 볼 것인가)) tt=linear: 선형의 추세 제거 tt=constant: 구간을 나누어 그 구간의 평균점을 찾고 해당 평균점을 빼면서 추세 제거 t = 0:20 x = 3*sin(t)+t # 증가하는 추세를 만들기 위해 t를 더함 y = pracma::detrend(x,tt='linear',bp=c()) # 1차원의 추세만 제거 가능(다차원 추세 안됨) plot(t..

저번 포스팅에 이어 신호처리를 위한 특질을 추출하내는 것입니다. 이번 포스팅은 peak특질을 추출하는 것입니다. peak는 아래 그림과 같이 신호 데이터에서 위로 볼록 올라온 부분으로 peak 간 발생 간격, peak의 크기 등을 특질화하여 변수로 사용할 수 있습니다. peak는 pracma 패키지를 이용하여 구할 수 있습니다. pracma 패키지는 수치 분석 및 선형 대수, 수치 최적화, 미분 방정식, 시계열 등과 관련된 함수를 제공해주는 패키지로 기존 matlab기능이 R로 구현되어 있습니다. 신호 데이터를 만들어 peak를 찾아보겠습니다. library(pracma) x = seq(0, 1, len = 1024) pos = c(0.1, 0.13, 0.15, 0.23, 0.25, 0.40, 0.44,..