多数の数字の集まりによって構成されるため、情報量が多いことから、うまく解析することができません。そのため、その信号が有する特徴を表す別の数字に変換する必要があります。抽出された特徴は通常、生の信号よりも数字の数が少ないので、低次元化と見做すことができます。オートエンコーダなど)この2つがあります。前者と後者では色々な違いがありますが、抑えておきたいポイントは、人間が解釈可能か、不可能か、この2つです。前者は物理的意味を伴うので、人間が解釈可能です(例えば、分散が大きい信号は、ばらつきが大きい、など)。後者は変数間の相関関係の除去するような特徴抽出、元のデータをできるだけ再現できるような特徴抽出といった仕組みが導入されており、そこに「人間にとってのわかりやすさ」は一切含まれていません。機械学習と信号処理の専門家と言い張りたい場合にはぜんぶ理解することが必要ですが、大変ですので、ここでは前者のみを扱うことにします。人間がわかりやすい信号の特徴量として、これまた2つの種類に分けることができます。前者は、横軸が時間、縦軸が信号の大きさとした場合に、そこから抽出された特徴を表します(つまり、そのままの信号から特徴を取り出します)。後者は、信号に対しフーリエ変換やウェーブレット変換をかけ、周波数領域を得ます。周波数領域は、いくらの周波数がどのくらい強いかを表すデータです。この中から抽出された特徴を周波数領域特徴量と言います。これを踏まえ、ここでは時間領域特徴量について解説します。時間領域特徴量は色々な研究者が色々あれこれ提案しているので網羅は到底できません。RMS、動的特徴量などがあります。前準備(7チャンネル慣性センサデータの取得)¶はじめに、特徴量の算出対象である7チャンネル慣性センサデータを計算しておきます。簡単に求められる特徴量から説明します。信号の平均的な値を意味します。信号のばらつきを表します。信号をヒストグラムにしたとき、左右、どちらに裾が長いか。信号をヒストグラムにしたとき、どれだけ尖っているか。以上、合計7個の特徴量です。49$個の特徴量に変換されるわけです。それでは、この7個の特徴量を算出してみます。-17.189845474613687という感じで、7チャンネルの平均値を求めることができます。これを分散や歪度などずらずら並べるのはあまり頭がいい感じがしません。普通は以下のようにfor文を使ってやります。