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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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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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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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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# 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
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
beautifulsoup安装pip install beautifulsoup4格式：>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> soup = BeautifulSoup('<p>data</p>', 'html.parser')测试：>>> import requests
>&g
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2024-05-16 09:21:35
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# 小波变换提取信号特征的实现步骤
小波变换是一种常用于信号处理的方法，能够有效提取信号特征。在这篇文章中，我们将通过Python语言实现小波变换，进而提取信号的特征。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|--------|------------------------------------|
|
希尔伯特变换(hilbert transform) 一个连续时间信号s(t)的希尔伯特变换等于该信号通过具有冲激响应h(t)=1/πt的线性系统以后的输出响应sh(t)。好的，这是Hilbert变换的定义，我们这里讨论它的一个具体用途，提取信号特征值，提取信号特征值有什么用呢？先来一段特征值的定义：设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特
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2021-04-20 15:35:29
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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
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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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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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前提说明：在学习了一定的python基础后，方可继续学习网络爬虫方面的内容。如果没有python基础语法的学习，可以浏览python基础语法笔记总结。 目录一、网络爬虫之规则1、Requests库入门1.1、get()方法1.2、Requests库的异常1.3、爬取网页的通用代码框架1.4、HTTP协议1.5、Requests库主要解析2
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2023-09-06 23:44:57
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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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什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
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2024-01-05 16:10:58
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HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
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2024-06-07 09:12:27
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