Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik ontwerp signaalverwerking en deep learning modellen in python
Embedded hardware, flight controls en ML engineer
Ik overbrug de kloof tussen bare-metal firmware en compact hardware ontwerp. Ik ben gespecialiseerd in het ontwikkelen van aangepaste multi-layer PCB's (ESP32, LoRa, cellular, GPS) en het schrijven va...
Over deze dienst
Transformeer ruwe signaalgegevens in bruikbare informatie.
Ik bouw aangepaste signaalverwerkingspijplijnen en deep learning modellen voor 1D/2D sensor-, audio- en visuele data.
Kernmogelijkheden:
Signaalvoorbewerking: Kenmerken extraheren via PyWavelets (Continu Golftransformaties) en OpenCV.
Deep Learning: Aangepaste Convolutional Neural Networks (CNNs) gebouwd en getraind in TensorFlow en Keras.
Pure Python algoritmes: Fundamentele matrixlogica en algoritme-implementatie zonder zware ML-bibliotheken voor beperkte hardware.
Leveringen:
Gedocumenteerde Python-broncode.
Voorbewerkte kenmerkmatrices.
Getrainde neural networks met volledige evaluatiemetrics.
Stuur me een bericht voordat je bestelt om je datasetstructuur en architectuurvereisten te bespreken.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
SimpleCV
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke soorten ruwe signaalgegevens werk je?
Ik werk met 1D en 2D signalen, inclusief ruwe tijdreeksgegevens van sensoren, audio-opnamen (.wav), laserbeeldarrays en matrixdatasets in CSV, JSON of NumPy arrays (.npy).
Kun je algoritmes implementeren in pure Python zonder zware ML-bibliotheken?
Ja. Als je project hardwarebeperkingen heeft of een aangepaste algoritmische aanpak vereist, kan ik modellen, gradient descent routines en matrixtransformaties bouwen met puur Python en NumPy.
Welke signaalvoorbewerkingstechnieken pas je toe?
Ik gebruik Continu Golftransformaties (CWT via PyWavelets), Fouriertransformaties (FFT/spectrogrammen), ruisfiltering en OpenCV kenmerkextractie om ruwe signalen voor te bereiden op deep learning.
Welke bestanden ontvang ik na voltooiing?
Je ontvangt volledig gedocumenteerde Python-broncode, voorbewerkte kenmerkmatrices, de getrainde neural network modellen (.keras / .h5) en volledige prestatie-evaluatieplots (verliescurves, nauwkeurigheid, verwarringsmatrix).
