미래로

contents: M-ary QAM, FSK, system performance in Signal Space diagram 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

contents: BFSK, DPSK, M-ary PSK, orthonormality of carrier 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

contents: QPSK waveform, spectrum, generation & detection 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

contents: Equalizer, passband modulation, signal energy, BASK, BPSK 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

contents: Raised Cosine pulse, M-ary data transmission, datarate, Eye pattern 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

contents: Discrete PAM, Intersymbol interference, Nyquist channel 참고 자료 an introduction to analog and digital communications 2nd edition

WiFi 수신 신호 패턴으로부터 실내 사람 수 예측하기 총 4가지 클래스의 데이터셋 제공 데이터 Pn-Wm은 사람 n명 걸어다니는 사람 m명일 때 WiFi 신호의 세기 신호 데이터 하나 당 3x3x56 개의 크기값으로 이루어짐. 1. 기본 패키지/데이터셋 로드 및 변환 import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 구글드라이브 연결 from g..

과제 목표: 서포트벡터머신 모델을 이용해 MNIST 데이터셋 분류 (0~9까지 멀티클래스 분류) Google Colaboratory 사용 1. 패키지 가져오기 import numpy as np from keras.datasets import mnist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt ..

과제 목표: 로지스틱회귀 모델을 이용해 MNIST 데이터셋 분류 (0~9까지 멀티클래스 분류) Google Colaboratory 사용 1. 패키지 가져오기 import numpy as np from keras.datasets import mnist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt 2. 학습데이터, 테스트 데이터 불러오기..

contents: 역전파(backpropagation), 신경망을 사용한 회귀 +역전파 수식 전개