1 基本数值特征本文以bilibili上的学习视频为笔记，代码原图1.1 离散值处理np.unique()看一下有多少类别1.2 标签编码LabelEncoder将离散值映射为计算机可以识别的数据。例子是采用的LabelEncoder来实现，数值是从0开始。也可以自己手动写one-hot Encoding什么是one-hot编码，简单的说就是，假如有5个类别，“鸡，鸭，鹅，猫，狗”，转换为one-
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2024-06-24 21:09:47
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上一篇介绍完频域的基础，其实频率特征就是图像的灰度变化特征，低频特征是灰度变化不明显，例如图像整体轮廓，高频特征是图像灰度变化剧烈，如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论：低频代表图像整体轮廓，高频代表了图像噪声，中频代表图像边缘、纹理等细节。下面我就用几个案例来演示下如何通过频域去对图片进行预处理，然后提取出我们想要的特征。 那么什么时候使用傅里叶变换进行频域分析呢？ 1.具有一定纹理特征的图像，
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2024-05-14 19:45:45
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频域特征（1）提取的频域特征 频域分析可按频率观察信号特征，一般情况下，时域的分析更加直观，而频域的表示更加简洁，在频域上观察信号使得问题的分析更加深刻和便捷。目前来说，从时域到频域已成为信号分析的趋势。但是，这两种分析手段是相互联系、相辅相成和互有优势的。常规的频谱分析是指对信号进行傅立叶变换以进行分析。频谱分析包括幅度频谱和相位频谱且幅度频谱是最常用的。当减速器关键部件的健康状态发生改变时，样
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2023-12-20 22:26:58
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当然可以，以下是一篇围绕您所描述技术主题的技术博客文章。
Matlab时域频域信号特征提取代码解析
一、引言
在当今大数据时代，信号处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。特别是在机器学习分类回归问题中，信号特征提取的重要性日益凸显。Matlab作为一款功能强大的编程工具，其时域频域信号特征提取功能在数据处理和分析中具有广泛的应用。
二、时域特征分析
在信号处理中，时域特征是指信号在时间域上的表
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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经过我的大量搜索，简单总结了一下对于时序信号频域特征提取的手段。首先是对于时域信号进行快速傅里叶变换，使其能够生成频域信号。频域信号相对于时域信号来说，信号变化更加明晰，便于分析观察。计算频域特征我见到两类，你们自己选择需要提取哪种参数。整理不易，觉得有帮助点个赞呀，靓仔，有什么问题我们可以一起探讨。一、获取频域信号后计算对应的数学统计特征，代码如下：load('Data.mat')
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2023-11-03 12:54:58
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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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MATLAB中对信号加载的绘制，时域特征提取（共有15个时域特征可以自己选择），频域特征提取有傅里叶变换，还有PSD的功率谱密度特征提取。功率谱密度有三种方法做对比，可以自行进行对比实验。代码都能跑通，自己调调改改参数就行了。%% 读取road的车辆动力学数据曲线% %
clc;
clear;
[num]=xlsread('road.xlsx');
%% 导入数据
load 'road.mat'
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2024-07-31 18:25:21
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上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。(Mr.括号：时域分析——有量纲特征值含义一网打尽)然而在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷。相比而言，无量纲指标能够排除这些扰动因素的影响，因而被广泛应用于特征提取的领域当中。无量纲指标主要包括峰值因子，脉冲因子，裕度因子，峭度因子，波形因子以及峭度因子和偏
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2024-09-11 20:58:43
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1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
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2024-02-17 08:28:48
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时频域特征提取算法详解与MATLAB代码实现
一、引言
在信号处理和分析领域，时频域特征提取是一项关键技术。通过提取时域和频域的特征，我们可以更好地理解和分析信号的内在属性和变化规律。本文将详细介绍一系列时频域特征提取算法，包括时域特征、频域特征、小波特征以及信息熵特征等，并提供相应的MATLAB代码实现及使用案例。
二、时域特征提取算法
最大值、最小值、峰值、峰峰值：这些特征可以直接从信号的波
0 关于微多普勒雷达发射电磁信号(EW)到物体并接受物体的回波信号。基于接收信号的延迟时间，雷达可以测量目标的距离。如果物体是移动的，接受信号的频率将偏离发射信号的频率，成为多普勒效应。多普勒频移取决于移动物体的径向速度，即在视线方向上的速度分量。基于接收信号的多普勒频移，雷达可以测量动目标的径向速度。如果除了主体移动外，物体或物体的任何结构部件还在摆动，则这种摆动将在回波信号上引起附加的频率调制
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2024-10-09 10:01:03
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1. 逆滤波器emsp; 若退化函数已知或可以得到一个估计，最简单的图像复原方法就是直接做逆滤波，用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原始图形的傅立叶变换的估计即： 展开计算为： 如果退化噪声为0或很小，噪声就会支配估计值，这时候经常需要限制滤波的频率，使其接近原点。1. 最小均方误差滤波/维纳滤波的一个估计，使它们之间的均方误差最小，误差度量由下式给出： 假设噪声和图像不相关，二者
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2023-12-02 22:53:40
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时域信号频谱分析如果需要对时域内信号的频谱进行分析，需要了解几个基本的概念：时域：时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系，比如说一个数学表达式：,这个表达式y是随着t的改变而改变，也就是说因变量y随着自变量t的变化而变化。这个式子也就是在时域上的。再例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证
LTSPICE 仿真信号频谱
01 LTspice 仿真数据一、前言 昨天，使用LTspice测试了文氏桥正弦波振荡电路， 对其产生的震荡信号分析其震荡频率。 将LTspice仿真数据存储进行分析。 LTspice导出的数据包括有采样时间和波形。 采样时间从 0s 到 5s， 数据个数为 50060. 可以看到采样时间间隔大约为 10微秒， 但又不是完全一致。 下面对L
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2024-03-24 09:25:16
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概述
Fbank是另外一种频域特征，在语音的相关任务中如语音识别用的比较广泛。fbank的计算流程与语谱图类似，唯一的区别就在于加了个Mel滤波器，从而使得得到的特征更逼近人耳特性。有关于Mel滤波器的相关内容可以查阅https://mp.weixin.qq.com/s/pGwO_27x8ddQF55wTSQlmA。接下来就介绍一下fbank的求取过程。大部分过程与之前介绍的语音谱类似
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2021-06-18 15:17:57
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''' ============== 特征提取的类 =====================时域特征 ：11类频域特征 : 13类总共提取特征 ： 24类参考文献 英文文献 016_C_(Q1 时域和频域共24种特征参数 ) Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs'''
原创
2022-07-18 10:58:47
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我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
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2024-08-23 17:22:10
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参考书籍：《自动控制原理》(第七版).胡寿松主编.《自动控制原理PDF版下载》1.频率特性基本概念控制系统的频率特性反映正弦信号作用下系统响应的性能，频域分析法的特点：控制系统及其元部件的频率特性可以运用分析法和实验法获得，并可用多种形式的曲线表示，因而系统分析和控制器设计可以应用图解法进行；频率特性物理意义明确，对于一阶系统和二阶系统，频域性能指标和时域性能指标有确定的对应关系；对于高阶系统，可
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2024-01-28 07:40:30
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应用：图像拼接、图像匹配特征检测和提取算法：Harris（检测角点）SIFT（检测斑点blob）SURF（检测斑点）FAST（检测角点）BRIEF（检测斑点）ORB（带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法）特征匹配算法：暴力匹配（Brute-Force）基于FLANN匹配。特征：特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征，边缘时很好
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2023-12-04 18:52:04
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