Mengekstrak Ciri -ciri Domain Kekerapan dari Isyarat untuk Klasifikasi

1. Bagaimana anda mengekstrak ciri dari isyarat?
2. Apakah FFT dalam Pengekstrakan Ciri?
3. Apakah ciri domain kekerapan?
4. Mengapa kita perlu menganalisis isyarat dalam domain frekuensi?

Bagaimana anda mengekstrak ciri dari isyarat?

Untuk memasukkan mod pengekstrakan ciri, klik Ciri Ekstrak dari bahagian dataset dari toolstrip. Sebelum mengekstrak ciri, anda mesti memilih saluran ahli terlebih dahulu dan menentukan dasar bingkai untuk digunakan untuk pengekstrakan. Kemudian, anda boleh memilih untuk mengekstrak ciri isyarat penuh atau mengekstrak ciri berasaskan bingkai.

Apakah FFT dalam Pengekstrakan Ciri?

Untuk pengekstrakan ciri, transformasi Fourier Fast 2D (FFT) digunakan untuk mengekstrak pekali Fourier (maklumat kekerapan) manakala penguraian wavelet 2D digunakan untuk mengekstrak koefisien wavelet (maklumat frekuensi masa), dari mana subset ciri-ciri dalam kelas "invarian" pekali dibangunkan.

Apakah ciri domain kekerapan?

Analisis domain frekuensi isyarat. □ Dalam kejuruteraan dan statistik, domain kekerapan adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan analisis fungsi matematik atau isyarat berkenaan dengan kekerapan, bukannya masa. □ Tujuan yang paling biasa untuk analisis isyarat dalam domain frekuensi adalah analisis sifat isyarat ...

Mengapa kita perlu menganalisis isyarat dalam domain frekuensi?

Perwakilan domain frekuensi isyarat membolehkan anda melihat beberapa ciri isyarat yang sama ada tidak mudah dilihat, atau tidak kelihatan sama sekali apabila anda melihat isyarat dalam domain masa. Sebagai contoh, analisis kekerapan domain menjadi berguna apabila anda mencari tingkah laku kitaran isyarat.