Usa la frequenza più frequentemente, una guida all'utilizzo della trasformata rapida di Fourier per data scientist in Python con esempi | Intelligenza-Artificiale

Un manuale dall’analisi della frequenza semplice a quella avanzata: esplorare uno strumento vitale ampiamente sottoutilizzato nella scienza dei dati

L’analisi della frequenza è estremamente utile in un vasto numero di domini. Dall’audio, ai sistemi meccanici, all’elaborazione del linguaggio naturale e all’apprendimento non supervisionato. Per molti scienziati e ingegneri è uno strumento vitale, ma per molti data scientist e sviluppatori è difficilmente compreso, se non del tutto compreso. Se non conosci l’analisi della frequenza, non preoccuparti, hai appena trovato il tuo manuale.

immagine utilizzando linee di dimensioni diverse per richiamare l'immagine delle onde — Immagine di Daniel Warfield utilizzando p5.js. Tutte le immagini in questo documento sono create con p5.js o con la libreria Matplotlib di Python se non diversamente specificato.

A chi è utile? Chiunque lavori praticamente con qualsiasi segnale, sensore, immagine o modello AI/ML.

Quanto è avanzato questo post? Questo post è accessibile ai principianti e contiene esempi che interesseranno anche gli utenti più avanzati dell’analisi di frequenza. Probabilmente otterrai qualcosa da questo articolo indipendentemente dal tuo livello di abilità.

Cosa otterrai da questo post? Una comprensione concettuale e matematica delle onde e delle frequenze, una comprensione pratica di come utilizzare tali concetti in Python, alcuni casi d’uso comuni e alcuni casi d’uso più avanzati.

Nota: Per aiutarti a sfogliare, ho etichettato le sottosezioni come Di base, IntermedioE Avanzate. Questo è un lungo articolo progettato per portare qualcuno da zero a eroe. Tuttavia, se hai già una formazione o esperienza nel dominio della frequenza, probabilmente puoi scorrere le sezioni intermedie o passare direttamente agli argomenti avanzati.

Ho anche impostato collegamenti in modo da poter fare clic per spostarsi da e verso il sommario

Fare clic sui collegamenti per accedere a sezioni specifiche

1) Il dominio della frequenza
1.1) Le basi del dominio della frequenza (base)
1.2) Le specifiche del dominio della frequenza (intermedio)
1.3) Un semplice esempio in Python (intermedio)
2) Usi comuni del dominio della frequenza
2.1) De-trend ed elaborazione del segnale (intermedio)
2.2) Analisi delle vibrazioni (avanzata)
3) Usi avanzati del dominio della frequenza
3.1) Aumento dei dati (avanzato)
3.2) Incorporamento e clustering (avanzato)
3.3) Compressione (intermedia)
4) Apprendimenti concettuali per i data scientist
5) Riepilogo