Exponential Fourier SeriesTrigonemetric Fourier Series의 일반형에서 같은 주파수 $k\Omega_0$를 공유하는 sin과 cos 항을Complex Exponential Term으로 다음과 같이 변경가능함.이는 sin 항과 cos 항의 coefficient를 따로 구하던 방식과 달리,모든 항이 complex exponential term의 동일한 형태를 가지게 됨.주파수의 관점에선 harmonic의 주파수가 fundamental frequency의 양수배($k>0$)로 구성되던 Trigonemetric Fourier Series에서Complex Exponential Fourier Series로 바꾸면서 positive term과 negative term을 가지도록..

삼각함수로 Fourier Series를 나타내면 다음의 장단점을 가짐:모든 Fourier Series Coefficient가 실수임.3종류를 구해야함: $a_0, a_k, b_k$ (이 단점으로 인해 주로 complex exponential로 표현한다)Trigonometric Fourier seriesTrigonometric function의 weighted sum (=linear combination)으로 periodic function을 나타낼 수 있음.$$\tilde{x}(t)=a_0 + \displaystyle \sum^\infty_{k=1} \left[ a_k \cos k\Omega_0 t + b_k \sin k\Omega_0 t \right]$$$\Omega_0$ 는 fundamental fr..

CCD와 CMOS는 광센서 중 대표적인 active device임. Photocathode와 결합되는 TFT의 경우 passive device임.2025.09.13 - [Programming/DIP] - Thin Film Transistor Array (TFT) Thin Film Transistor Array (TFT)TFTTransistor는 전자적인 스위치!즉, TFT도 수많은 스위치가 얇은 필름 위에 배열된 형태라고 볼 수 있음. 광센서에서 TFT가 자주 언급되나,TFT는 스스로 빛을 감지하는 센서가 아니라, 빛을 전기 신호dsaint31.tistory.comCCD (Charged Coupled Device)빛을 전기적 신호로 바꿔주는 소자. 높은 전력소모(전하 이동을 위해 필요한 고전압때문) 및 ..

Dice coefficient (or dice score)와 IoU는 대표적인 Set based Similarity 임.Dice CoefficientSegmentation의 결과를 측정하는데 사용되는 metric. (harmonic mean에 해당: binary segmentation의 경우, 사실상, F1 score임.) $$ \begin{aligned}\text{Dice Coef.}&=\frac{2\text{Intersection}}{\text{Union+Intersection}}\\&=\dfrac{2(S_g \cap S_p)}{|S_g|+|S_p|}\\&=\frac{2TP}{(TP+FN)+(TP+FP)}\\&=\frac{2}{\frac{(TP+FN)}{TP}+\frac{(TP+FP)}{T}}\\&=..

1. 거리 기반 (Distance-based) SimilarityEuclidean distance (L2) : $|x-y|_2$, 가장 일반적인 거리 척도.Manhattan distance (L1) : $|x-y|_1$, 절댓값 합. 희소 데이터에 강건.Minkowski distance : Lp 일반화. $p=1 → L1$, $p=2 → L2$.Mahalanobis distance : $\sqrt{(x-y)^T \Sigma^{-1} (x-y)}$, 공분산 구조를 반영 → scale-invariant.2024.10.02 - [Programming/ML] - [ML] Minkowski Distance (L-p Norm) [ML] Minkowski Distance (L-p Norm)Minkowski 거리는L-..

Sampling Error (표본 오차, Sampling Noise)정의: population 에서 sampling을 수행할 때 random(우연)에 의해 발생하는 무작위적 변동(random variability). sampling에서 randomness를 피할수 없고 해당 sample에서 얻어진 sample statistics가 population statistics와 달라지는 error가 발생할 수 있으며 이는 sampling error(=random variability)에 기인함. 다른 이름:sampling variabilitysampling noise (error는 잘못이라는 의미가 있는데 sampling error는 실수나 잘못으로 발생하지 않기 때문에 noise를 선호하는 이들도 많음)특징:..