文章目录小波变换(Wavelet Transform)首先简单说一说时域信号(Time Domain)频域分析傅里叶级数时频域分析——小波变换(Wavelet Tranform)连续小波变换(Continous Wavelet Transform)离散小波变换(Discrete Wavelet Transform)EEG信号和DWT 小波变换(Wavelet Transform)谈及小波变换，说
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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# EEG特征提取的流程与实现
## 1. 流程概述
在进行EEG（脑电图）特征提取之前，我们首先需要了解整个流程及其步骤。以下是EEG特征提取的一般流程表：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------------------------|
| 数据收集 | 从EEG设备或数据集中收集脑电信号数据 |
一、背景Fourier变换只适用于统计特性不随时间变化的平稳信号，而实际信号的统计特性却往往是时变的，这类信号统称为非平稳信号。由于非平稳信号的统计特性是随时间变化的，因此对于非平稳信号的分析来说，就需要了解其局部统计特性。Fourier变换是信号的全局变换，因而对非平稳信号而言，Fourier变换不再是有效的分析工具。另一方面，信号的时域描述和频域描述都只能描述信号的部分特性，为了精确描述信号的
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2024-04-10 21:11:04
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语音信号处理之特征提取语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析，首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同，可将语音信号分析分为时域，频域，倒频域，和其他域的分析方法。根据分析方法的不同，可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要以第一种分类方法。时域分析方法简单，计算量小，物理意义明确，但由于语音信号最最
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2023-12-27 09:34:46
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如愿一、流程二、代码三、随笔四、参考资料 一、流程这是得到模型的大致流程，思路还是蛮清晰的，一步一步做就行了下面是使用训练出的模型来检测时的流程，思路也不难，慢慢做就行数据集下载地址https://github.com/truongnmt/smile-detection二、代码先说下我自己的版本，注意昂python 3.8 + opencv 3.4.11细说一说训练的流程，和上面的流程也差不多，
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2023-12-03 18:06:21
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时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip： https://www.lanzoui.com/b01bp72xa时域特征时域信息是以时间为变量，描绘出信号的波形[22]。时域信号包括量纲特征参数以及无量纲特征参数。根据工作状况的差异，有量纲特征值的大小相应发生改变，而且工作环境对有量纲特征值有很大影响，具有表现不够稳定的缺陷，给工程应用带来一定困难，而无量纲指标对负载及转动速度的改变不敏感
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2023-12-06 11:14:40
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1.信号处理基础模拟信号->数字信号转化 步骤：采样和量化 奈奎斯特定律 ：采样频率大于信号中最大频率的二倍 即在原始信号的一个周期中，至少要采样两个点，才能有效杜绝频率混叠问题。信号进行离散傅里叶变换的条件： 时域离散且周期的信号 DFT的性质：1.对称性 2. x(m)表示的是谱密度
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2024-08-15 09:45:06
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# Python 常用信号特征提取的指南
## 引言
在数据科学和信号处理领域，特征提取是一个重要的步骤，它的目的是从原始信号中提取出有用的信息，这些信息能够帮助我们进行分类、预测等任务。本篇文章将深入探讨如何使用 Python 进行常用信号特征提取，包括流程步骤、所需代码以及详细注释。
## 整体流程
下面是信号特征提取的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
# EEG信号处理中的特征提取：小波变换简介
脑电图（EEG）是记录大脑电活动的重要工具，在医学诊断和脑机接口等领域具有广泛应用。由于EEG信号通常包含大量噪声和局部特征，特征提取成为了信号处理中的关键步骤。本文将介绍小波变换（DWT）在EEG信号特征提取中的应用，并提供一个Python代码示例。
## 什么是小波变换？
小波变换是一种有效的信号处理技术，可以在时域和频域上分析信号。与传统的
原创
2024-09-20 14:52:56
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1 简介语音识别是处理语音信号的重要问题,当今社会,人工智能技术发展迅速,语音识别技术已经发展成为行业领域前列的先进技术.在以后的发展过程语音识别技术仍将发挥重大作用.语音信号是一种冗余度较高的非平稳随机信号,只有在短时间内才认为变化时缓慢的,在这个短的时间区间内语音信号特征保持稳定.因此,本课题提取小波变换、EMD分解、MEL倒谱特征、傅里叶变换信号。2 部分代码function varargo
原创
2022-03-15 10:27:56
547阅读
本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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文章从6个方面来写，首先是观察频谱的特征，第二部分是加上窗函数之后的特征，第三部分是频谱平均，第四部分是比较FFT与直接卷积时间效率区别，第五部分是由于FFT对输入信号的长度有要求，因此介绍了overlap-add分段运算，最后一部分是Hilbert变换的实现。观察信号的频谱 数据通过FFT转换成频域信号，对频域信号进行分析，再通过IFFT转换成时域信号。 import numpy as
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2024-08-30 16:03:35
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文章目录4.4 特征工程-特征提取学习目标1 特征提取1.1 定义1.2 特征提取API2 字典特征提取2.1 应用2.2 流程分析2.3 总结3 文本特征提取3.1 应用3.2 流程分析3.3 jieba分词处理3.4 案例分析3.5 Tf-idf文本特征提取3.5.1 公式3.5.2 案例3.6 Tf-idf的重要性4 小结 4.4 特征工程-特征提取学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提
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2024-07-31 18:15:01
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目录前言一、本文采用的数据库二、数据读取部分1.训练部分 2.预测部分3.训练部分数据读取三、hog特征提取部分1.训练部分的hog特征提取2.预测部分单张图像的hog特征提取四、各类算法（SVM,KNN,随机森林等）1.训练部分（训练集和测试集的划分）2.各类算法：（1）SVM支持向量机(2) KNN（3）随机森林（4）朴素贝叶斯
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2023-12-12 23:00:27
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本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP（Local Binary Pattern）算法。
LBP，全称Local Binary Pattern，局部二值模式，是一种能够描述图像纹理的算法，并且具有旋转不变性和灰度不变性等优点。本文会介绍最基本的LBP算法和其扩展。
本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP 算法。LBP，全称Local Bi
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2023-08-01 21:18:06
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小波信号特征提取是时频分析中的一种重要技术，广泛应用于信号处理、图像分析等领域。在这篇文章中，我们将通过Python代码示例来介绍如何实现小波信号特征提取。以下是我们解决这个问题的详细过程。
## 环境预检
在进行小波信号特征提取之前，我们需要确保环境的兼容性。以下是我们的四象限图，显示了不同环境对小波信号特征提取的兼容性分析。
```mermaid
quadrantChart
ti
图像特征按性质分有颜色，纹理，形状，空间关系，边缘，角点，区域，脊等。通常人的视觉是先从形状，区域和颜色纹理边缘特征快速判断目标，然后再从脊，角点细节上分析判断目标，如果还分析不出，就会动用大脑从空间关系特征进行综合分析。如果关注某个目标，则会以背景，颜色，纹理，形状，区域等特征过滤环境中的干扰目标区域，直接提取相关目标进行特征分析。从形状，区域，颜色，边缘等外部特征快速识别目标，一般采用提取图像
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2024-01-05 14:49:46
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介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
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2023-11-24 22:31:12
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