Machine Learning , AI, Arduino Coding

다음에서 보기: YouTube 클릭 참조하세요. 구독 좋아요 부탁드려요. https://youtu.be/a9Ptsn-Di4o 첨부파일 다운해서 실행시켜 보세요. 이미지 데이터 파일들을 다운받아 구글 크롬에서 NDRIVE 에 imagedata 폴더를 새로 생성 후 PC 의 폴더로부터 NDRIVE 의 imagedata 폴더에 드래그(drag)하여 넣자.

이번 블로그는 "DFT 신호처리 및 AWGN 화이트 노이즈 효과 시각화"( http://blog.daum.net/ejleep1/1252 )내용에 추가로 업데이트 되는 내용입니다. N의 값이 짝(even)일 때 가로 축의 0에서 N-1 까지 범위에 DFT로 계산된 주파수 스펙트럼을 가시화할 수 있다. 하지만 양의(positive) 주파수 값에 해당하는 0~(N/2-1) 과 음의 주파수 값에 해당하는 (N/2)~(N-1) 까지의 모습을 보여주기 때문에 음의 주파수 부분 (N/2)~(N-1)을 가로축 상의 0 즉 DC 성분 값을 중심으로 이동(shift)시켜 가시화 해보자. • X[1] to X[N/2−1] :양의 값을 가지는주파수 성분들 • X[N/2] : Nyquist 임계 주파수 값 --> 이동 • X[..

- 참조: Digital Modulation Python Plot: https://pysdr.org/content/digital_modulation.html chnnel coding 은 방대한 영역을 보여주는 무선통신의 범주로서, 정보의 정량화, 저장 및 통신에 관한 스터디를 포함하는 정보이론(information theory)을 의미한다. Forward Error Correction 줄여서 FEC 로 알려진 channel coding 에 대해서 알아보자. 특히 parity를 체크하여 1 비트 정보의 오류를 알아내는 Hamming code 사례를 소개한다. 그밖에 Turbo 코드라든지 LDPC 코드는 어떤 것인지 정도만 알아보도록 하자. 무선채널은 워낙 노이즈가 많아서 송신해 오는 심볼들을 완전하게 수신..

BPSK변조 방식에서는 "0"과 "1"로 이루어진 데이터들을 전송을 위해서 2배 후 - 1 하여 "-1"과 "+1" 로 변조하여 carrier에 실어서 전송한다. 특히 시뮬레이션에서는 실제의 전송데이터를 대상으로 하는 것이 아니라 난수 생성 명령을 사용하여 50:50확률로 비율이 조절된 "0"과 "1"로 구성되는 데이터들을 BPSK 시뮬레이션에 사용한다. 반면에 Differential BPSK 변조에서는 아래 그림에서 처럼 "0"과 "1"을 생성함에 있어서 바로 앞 데이터와 위상(phase)이 같은지 여부를 XNOR 논리를 기준으로 따져 결정한다. 즉 "0"&"0" 이거나 "1"&"1" 이면 동일 위상 -> "1" 아니면 "0"&"1" 이거나 "1"&"0" 이면 다른 위상 ->"0" 앞 데이터와 위상(p..

다음에서 보기: YouTube 클릭 참조하세요. 구독 좋아요 부탁드려요. 혹 구독자 중 블로그 자료 필요하신 분은 이메일 주소와 함께 연락 주시면 PDF 파일 보내드리도록 하겠습니다. https://youtu.be/rCZZcfeuByk Differential Coding Differential BPSK http://blog.daum.net/ejleep1/1254 Differential BPSK(DBPSK) 변조 BPSK변조 방식에서는 "0"과 "1"로 이루어진 데이터들을 전송을 위해서 2배 후 - 1 하여 "-1"과 "+1" 로 변조하여 carrier에 실어서 전송한다. 특히 시뮬레이션에서는 실제의 전송데이터를 대상으로 하는 blog.daum.net Under Construction ...

I. DFT 신호처리 코사인 파형을 예로 디지털 퓨리에 변환 코드를 작성해 보자. 필요한 라이브러리는 numpy, matplotlib 및 fft 이다. 디지털 퓨리에 변환을 위한 fft 지원을 위해서는 아나콘다 가상환경에 scipy 가 미리 설치되어 있어야 할 것이다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.fftpack import fft 파형 시각화를 위하여 carrier 의 주파수 fc 값을 실 예로 10Hz로 설정하자. Nykist criteria에 의하면 적어도 설정된 주파수의 2배 이상이 되도록 샘플링율을 설정할 필요가 있다. 여기서는 샘플링 율을 carrier 주파수 fc를 기준으로 L값(oversampling rate)..

점차 모든 면에서 사회가 인공지능화로 휩쓸려 가고 있지만 진즉 머신 러닝 코드 작성을 배워나가는 것도 그리 쉽지는 않아 보인다. 머신러닝이 적용되어 사용되는 범위만 해도 점차 확장되는 추세이며 이를 뒷받침하는 알고리듬도 꽤나 다양하게 개발되어 한방에 다 섭렵하기는 쉽지 않아 보인다. 하지만 그와 같은 인공지능 즉 AI 발전와중에도 꽤나 흥미를 느낄만한 주제로서 AI 페인팅을 생각해 볼 수 있을 것이다. 이미 수년 전에 영국의 딥마인드 사가 주체했던 이세돌 기사와와 세기의 바둑 대결이 아직까지도 우리 머리 속에 강한 인상과 기억을 남기고 있으며 아울러 미디어에서도 많은 관심을 받았던 인공지능 분야의 하나가 AI 페인팅일 것이다. 특별히 미술 스케치로 부터 수채화나 유화 페인팅 학습 훈련을 받지 않았더라도 ..

http://www.ijsrp.org/research-paper-0518/ijsrp-p7719.pdfBPSK modem paper OSNR BER 관련 ppt.pdfhttps://optiwave.com/wp-content/uploads/2015/10/TC-Optical-Signal-to-Noise-Ratio-OSNR.pdf?51da48  Bit Error Rate (BER) for BPSK modulationhttp://www.dsplog.com/2007/08/05/bit-error-probability-for-bpsk-modulation/ BPSK 변조에서 신호의 에너지 계산: 연속 및 이산의 경우BPSK 신호가 "0"과 "1"로 구성되므로 이들에 대해서 물리적인 의미의 에너지 개념 부여가 이상할 수 ..

이 예제는 2020년 초 작성했던 블로그의 remake 버전입니다. 2년 가량 지났지만 그다지 변경된 내용은 없는 듯 합니다. PyTorch Transfer Learning 예제실행-V https://blog.daum.net/ejleep1/835 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL: PyTorch 홈페이지의 이 예제 블로그를 참조하여 해설하기로 한다. https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 큰 규모의 image classification 작업을 위한 컨볼류션 네트워크를 굳이 스크래치 수준에서 다시 말해 랜덤한 웨이트값 초기화부터 다시 시작해야할 필요는 없지 않을까? 큰 ..

Digital Modulations using Python 56-60페이지 참조 통신에서 활동되는 많은 변조 방식 가운데 하나인 BPSK 변조는 time domain 상에서 지속 시간이 Tb인 디지털 비트 데이터 "0"과 "1" 로 이루어진 신호를 각각 위상이 180도 차이가 나는 코사인 파형으로 변조하는 기법이다. s1(t) = Ac cos(2π fct), 0 ≤ t ≤ Tb for binary 1 s0(t) = Ac cos(2π fct +π), 0 ≤ t ≤ Tb for binary 0 여기서 fc 는 변조 주파수를 뜻한다. 이러한 BPSK 변조파는 constellation diagram 상에서 실수축상에서 대칭을 이루는 두개의 점으로 표현이 가능하다. BPSK 변조의 송신 transmitter 부분..