Extraction des fonctionnalités de domaine de fréquence du signal pour la classification

1. Comment extraire les fonctionnalités d'un signal?
2. Qu'est-ce que FFT dans l'extraction des fonctionnalités?
3. Quelles sont les caractéristiques du domaine fréquentiel?
4. Pourquoi devons-nous analyser le signal dans le domaine fréquentiel?

Comment extraire les fonctionnalités d'un signal?

Pour saisir le mode d'extraction des fonctionnalités, cliquez sur Extraire les fonctionnalités de la section d'ensemble de données de l'outil. Avant d'extraire les fonctionnalités, vous devez d'abord sélectionner un canal membre et définir une politique de cadre à utiliser pour l'extraction. Ensuite, vous pouvez choisir d'extraire des fonctionnalités de signal complet ou d'extraire des fonctionnalités basées.

Qu'est-ce que FFT dans l'extraction des fonctionnalités?

Pour l'extraction des caractéristiques, la transformée de Fourier rapide 2D (FFT) est utilisée pour extraire les coefficients de Fourier (informations en fréquence) tandis que la décomposition en ondelettes 2D est utilisée pour extraire les coefficients d'ondelettes (informations sur les coefficients de fréquence temporelle), à ​​partir des sous-ensembles de coefficients caractéristiques "invariants" " Sont développés.

Quelles sont les caractéristiques du domaine fréquentiel?

Analyse du domaine fréquentiel des signaux. □ En ingénierie et statistiques, le domaine de fréquence est un terme utilisé pour décrire l'analyse des fonctions mathématiques ou des signaux en ce qui concerne la fréquence, plutôt que le temps. □ L'objectif le plus courant pour l'analyse des signaux dans le domaine de fréquence est l'analyse des propriétés du signal ...

Pourquoi devons-nous analyser le signal dans le domaine fréquentiel?

La représentation du domaine de fréquence d'un signal vous permet d'observer plusieurs caractéristiques du signal qui ne sont pas faciles à voir, ou pas du tout visibles lorsque vous regardez le signal dans le domaine temporel. Par exemple, l'analyse du domaine de fréquence devient utile lorsque vous recherchez un comportement cyclique d'un signal.