# 1 Wave당 128 Sample

- Author: @mildsalmon
- Published: 2021-10-10
- Updated: 2021-10-10
- Source: http://blex.me/@mildsalmon/1-wave%EB%8B%B9-128-sample
- Tags: 졸업작품, 인공지능기반개인용혈압모니터링시스템

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> 졸업작품을 진행하며 남긴 기록들을 블로그로 옮긴 글입니다. 따라서 블로그에는 졸업작품을 완성하기 위해 적용한 글들만 옮기려고 합니다.
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> 전체적인 내용을 확인하시려면 아래 링크로 이동해주세요 !
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> [인공지능 기반 개인용 혈압 모니터링 시스템 - 1 Wave당 128 Sample](https://mildsalmon.notion.site/1-Wave-128-Sample-e2b1ea14f7a849ef9bfc9626880c5834)

# 1. 개요

![](https://static.blex.me/images/content/2021/10/10/2021_10_10_15_4XrgTM5Ig90SelrZX7tA.jpg)

## A. 전처리

- 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.

### b. 128개의 Data를 Sampling

- 지정한 시작지점부터 128개의 데이터만 추출하였다.

### c. 다음 Data를 지정하는 알고리즘

- 1Sampling의 마지막 Data인 1번 동그라미를 기준으로 다음 Wave의 최고점을 찾아야한다.
    
    ![](https://static.blex.me/images/content/2021/10/10/2021_10_10_15_fbF6UIT51ZN3mTmY52OQ.jpg)

    
    ### 문제
    
    - 3번 동그라미같은 경우는 4번 동그라미를 찾기 쉬운 반면, 1번 동그라미처럼 끝나면 2번 동그라미를 찾기 힘들다.
    
    ### 해결
    
    - 1Wave의 길이를 찾아내서 1Sampling의 마지막 Data부터 1Wave의 길이만큼 범위를 잡고 최고점을 탐색한다.
    - 1Wave의 길이는 Wave마다 다르고 사람마다 다르기 때문에 알고리즘을 만들 필요성이 있다.
- 680개의 Sample이 만들어졌다.

![](https://static.blex.me/images/content/2021/10/10/2021_10_10_15_FK1H7rBs9nwtZ00Hn95c.jpg)

# 4. 코드

[mildsalmon/HAI](https://github.com/mildsalmon/HAI/blob/master/deep_collection_basic.py)

# 5. 앞으로 생각하는 방향

- [x]  ~~정규화 없이 학습하기~~
- [x]  ~~gray code 사용하지 않고 학습하기~~
- [ ]  Y값을 이완기 혈압, 수축기 혈압이 아닌 맥압으로 변경도 고려하기.