IoT時代のデータ処理の基本と実践 - スマホ内蔵センサ取得データを用いて

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IoT時代のデータ処理の基本と実践 - スマホ内蔵センサ取得データを用いて

  • 著者名:田中博/五百蔵重典
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  • コロナ社(2021/05発売)
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  • ISBN:9784339028805

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内容説明

本書では,これから統計解析,機械学習,信号処理を学ぶ学生が,IoTによる膨大なデータの解析や処理の前提となる知識やデータ処理の基本を身につけられる。スマホの加速度センサを例に,取得したデータ処理の方法も体験できる。

目次

1. 統計処理の基本
1.1 基本統計量
 1.1.1 平均値
 1.1.2 最頻値
 1.1.3 中央値
 1.1.4 分散
 1.1.5 標本分散と不偏分散
 1.1.6 標準偏差
1.2 分布
 1.2.1 度数分布
 1.2.2 ヒストグラム
 1.2.3 累積度数
1.3 正規化
1.4 クロス集計
 1.4.1 クロス集計の意義
 1.4.2 クロス集計の作成
1章の振り返り

2. 回帰分析
2.1 単回帰分析
 2.1.1 回帰直線の算出
 2.1.2 回帰直線の評価
 2.1.3 Excelを用いた単回帰分析
 2.1.4 Excelの分析ツールによる単回帰分析
2.2 重回帰分析
 2.2.1 回帰直線の算出
 2.2.2 Excelを用いた重回帰分析
2.3 最小二乗法と最尤推定
2章の振り返り

3. 推定と検定
3.1 母集団と標本
3.2 正規分布
3.3 標準正規分布
3.4 大数の法則と中心極限定理
3.5 t分布
3.6 統計的推定
3.7 統計的検定
3.8 推定手法
 3.8.1 母平均の区間推定
 3.8.2 母比率の区間推定
3.9 検定手法
 3.9.1 基本的考え方と手順
 3.9.2 p値の算出方法
 3.9.3 母平均の検定
 3.9.4 母比率の検定
3章の振り返り

4. データの分類
4.1 類似度
4.2 2グループの分離度
 4.2.1 群内変動
 4.2.2 群間変動
 4.2.3 相関比
4.3 線形判別分析
4.4 k近傍法
4.5 マハラノビスの距離
4章の振り返り

5. フーリエ解析
5.1 時間領域と周波数領域
5.2 周期信号と正弦波信号
5.3 フーリエ級数
5.4 複素表現
5.5 複素フーリエ級数
5.6 フーリエ変換
5.7 離散時間フーリエ変換
5.8 離散フーリエ変換
5.9 高速フーリエ変換
 5.9.1 ExcelでのFFTの利用
 5.9.2 合成波へのFFTの適用
5章の振り返り

6. フィルタによる信号処理
6.1 移動平均
6.2 ノイズの圧縮
6.3 フィルタ処理
 6.3.1 フィルタの種類
 6.3.2 フィルタ設計の考え方
 6.3.3 フィルタの特性とその効果
6章の振り返り

付録
A. 加速度データの取得方法
 A.1 MITAppInventor2
 A.2 プログラム実行の準備
 A.3 使用プログラムと利用方法
B. ピボットテーブルの作り方
C. 分析ツールの設定
D. 分析ツール(メニューからの呼び出し)
E. ディジタルフィルタに関するプログラム
 E.1 フィルタの周波数特性を求めるプログラム
 E.2 各フィルタの効果を確認するプログラム
 E.3 振動の影響を除去するプログラム

引用・参考文献
振り返りの解答
索引

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