1. 개요

A. 전처리

• 이용희 교수님이 딥러닝을 사용하여 학습을 진행하면 굳이 파형을 1Wave로 나눠줄 필요가 없을 것이라고 하셔셨다.
  • 대신 시작 지점을 파형의 최고점으로 정하고 진행하라 하셨다.
• 1Wave(Window)당 128개의 Data가 Sampling된다.

B. 딥러닝

a. Input Data

• 128개의 Sampling된 Data + 키 + 몸무게
  • 키, 몸무게도 gray code

b. Output Data

• Gray Code
  • 이완기 혈압, 수축기 혈압

2. 전처리

A. 해야할 것 분류

• Sampling할 Data의 시작지점을 자동으로 정해주는 알고리즘 구현
• 128개의 Data를 Sampling하는 데이터 선정하는 알고리즘
• 이전 Data와 다음 Data 사이에서 Data의 낭비가 최대한 없게 선정하는 알고리즘 구현

B. 진행 과정

a. Sampling Data의 시작지점 지정

• 하드코딩했다.
• 자동화 알고리즘을 구현하려고 했으나, 여러가지 변수때문에 시작지점을 직접 지정해주었다.
  • 여러가지 변수들은 처음 일정 구간은 정상적인 파형으로 나타나다가 갑자기 파형이 뒤틀리는 경우가 있다.