質問編集履歴
1
タイトル、文章の修正をいたしました。
test
CHANGED
|
@@ -1 +1 @@
|
|
|
1
|
-
測定した
|
|
1
|
+
測定した動作の加速度(+gyro)の時間の長さ(=arrayの長さ)が異なった場合に、機械学習の特徴量としてデータ形式を揃える方法について
|
test
CHANGED
|
@@ -4,7 +4,7 @@
|
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
<目指したいこと>
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
時間内に行われた動作の分類
|
|
7
|
+
時間内に行われた動作のパターン分類
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
|
|
@@ -34,10 +34,16 @@
|
|
|
34
34
|
|
|
35
35
|
<目指したいもの>
|
|
36
36
|
|
|
37
|
-
|
|
37
|
+
可能であれば、
|
|
38
38
|
|
|
39
|
-
時
|
|
39
|
+
データ測定時に30hz固定のみで測定して、測定時間を設定することなく動作ごとに測定して(=arrayの長さが異なる)、そのデータから分類のための特徴量(X)を作成したい。それを何らかの方法でデータ形式を揃えてmodel.fitで分類器を作成していきたい。
|
|
40
40
|
|
|
41
41
|
|
|
42
42
|
|
|
43
|
-
|
|
43
|
+
特徴量として設定するためには、できるだけ特徴量を揃えておくべきだと思うのですが、こういった加速度などのデータの際に圧縮などの手法などはがありますでしょうか。
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
画像などのdeeplearningにおいて画素数を揃えるような手法だとは思うのですが。
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
アドバイスをいただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。
|