高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(10) Pythonの時系列用ライブラリtsleanを使ってRFフィルタ(LPF、BPF、HPF)のSパラメータ周波数特性がクラスタリング(教師なし学習)できるか見てみる。まずはTime Series K-means法で。
前回までは全て教師あり学習だったが、今回は教師なし学習。
Pythonのライブラリtslearnは時系列データのクラスタリングなどができる。
https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/#
Sパラメータの周波数特性を時系列と見なしてこれを適用してみよう。
入力データは以前作ったローパスフィルタ、バンドパスフィルタ、ハイパスフィルタが混在したもの。
これを一番簡単なアルゴリズムTime Series K-means法でクラスタリングしてみる。ユークリッド距離を使う。
コードはこんな感じで。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tslearn.utils import to_time_series
from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans
from tslearn.clustering import KShape
from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
data_label = np.load("filter_classification.npz")
data = data_label["data"]
s21dB = 10*np.log10(data[:, :, 3]**2 + data[:, :, 4]**2)
s21dB = to_time_series(s21dB)
n = 3
s21dB_scaled = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(s21dB)
km = TimeSeriesKMeans(n_clusters=n, verbose=True, random_state=42)
pred = km.fit_predict(s21dB_scaled)
freq = np.linspace(0.1,20,s21dB.shape[1])
fig = plt.figure(figsize=(12,4))
for yi in range(n):
plt.subplot(1, 3, yi + 1)
for xx in s21dB[pred == yi]:
plt.plot(freq, xx.ravel(), "b-", alpha=.1)
plt.ylim(-60, 0)
plt.xlabel("Frequency[GHz]")
plt.ylabel("S21[dB]")
plt.grid(True)
plt.text(0.55, 0.25,'Cluster %d' % (yi + 1),transform=plt.gca().transAxes)
plt.tight_layout()
|
まずは3クラスタに分けてみる。
うーん混ざってるな…もうちょっとクラスタを増やして9クラスタにしてみる。
これは完全に分類できているな。ローパスの浅いのと深いのまで分類できている。
次は別のアルゴリズム、K-shape法を試してみる。
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