本論文は、信号処理とマシンラーニングの交差点に関する包括的な分析を行っている。
まず、信号処理の基礎を詳細に解説し、読者に必要な背景知識を提供する。その上で、標準的な信号処理ベースのマシンラーニングパイプラインの主要な段階を探求し、特徴量抽出手法の詳細な検討と分類法の提案を行う。既存文献とは異なり、本論文は特定の用途に依存せず、幅広い視点から信号処理とマシンラーニングの融合を検討している。
さらに、理論的な貢献に加えて、二つの具体的な使用例を通して、信号処理をマシンラーニングに適用する実践的な側面にも取り組んでいる。一つ目は、ローリングベアリングの状態監視のための周波数スペクトルベースの手法、二つ目は、脳波信号を用いた てんかん検出のためのウェーブレットエネルシー分析手法である。
最後に、本論文は、関連するPythonおよびMATLABのコードリポジトリを公開することで、協調的な研究環境の醸成と結果の再現性の確保にも貢献している。
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