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Clark391

木虫 (职业作家)

[求助] 模式识别的外行,请教个问题

我想在一段频谱中寻找一段有一定特征的频段

这个特征可以从训练集中提取出来

训练集中用来进行特征提取的是整段频谱中的某一段,而待搜索的频谱是一整段频谱

比如训练集中都是跟图1中这一小段频谱类似的样本,利用SVM或者其他特征提取方法,提取其特征

然后在图2中的整段频谱中寻找具有此特征的频段,判断其有无,如果有则确定其位置

图2只是一个简单的例子,也可能出现非常复杂甚至混乱的频谱。

要解决这个问题,该采用什么方法呢?我是模式识别的外行,请明白人给指条明路。

问题可能说得不够清楚,欢迎追问,大家一起探讨~

图1



图2
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loveinsoul99

铜虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
不明白“利用SVM或者其他特征提取方法,提取其特征”
时光荏苒,不变自我
2楼2012-04-24 13:23:07
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Clark391

木虫 (职业作家)

引用回帖:
2楼: Originally posted by loveinsoul99 at 2012-04-24 13:23:07:
不明白“利用SVM或者其他特征提取方法,提取其特征”

这句说得有问题了

SVM是分类方法,不是特征提取方法

简单说就是提取出一定的特征,比如最大峰值和次峰值之间的关系,比如主峰能量和这段频谱内总能量之间的关系等等
3楼2012-04-24 13:50:42
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conease

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
其实你的主要问题是特征提取而不是分类,也就是说是信号处理的内容。分类其实很简单的,神经网,SVM都可以,MATLAB也都有相应的TOOLBOX。你的关键是要找出合适的特征,合适的特征找到了,往这些分类算法中一扔就行。
4楼2012-04-24 17:53:20
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conease

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
Clark391: 金币+10, ★★★很有帮助, 感谢您的帮助,由于回帖的三位朋友都有帮助,所以只能平分30分,望笑纳 2012-04-26 10:03:26
你这个问题更像是一个检索的问题,找相似度,当然了,相似度如何设定也是和你提取的特征相关的。
5楼2012-04-24 17:57:34
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Clark391

木虫 (职业作家)

引用回帖:
5楼: Originally posted by conease at 2012-04-24 17:57:34:
你这个问题更像是一个检索的问题,找相似度,当然了,相似度如何设定也是和你提取的特征相关的。

特征的话,我可以从对实际数据的观察寻找到合适的特征

剩下的工作确实就是检索了

我的想法是,在待搜索的频谱中寻找峰值较大的谱峰,把谱峰附近的小段频谱提出来,在这小段之内也提取特征,计算其特征向量和从样本中提取的特征向量之间的距离,如果距离小于某一阈值,则此谱峰出存在我要搜索的目标

貌似计算距离还是很有讲究的,大致查了一下,欧式距离、马氏距离、余弦相似度等等很多,越看越乱,不知道哪种更合适一些。
6楼2012-04-24 18:08:13
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star2883

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
Clark391: 金币+20, ★★★很有帮助, 感谢您的帮助,由于回帖的三位朋友都有帮助,所以只能平分30分,望笑纳 2012-04-26 10:03:40
lovibond: 金币-10, 楼主要求,平分金币 2012-04-26 16:27:45
我的理解啊,图1就是一个模板,然后你将其与图2从头到尾遍历匹配,例如
图1是[1, 2],图2是[9, 10,1,2,6],过程就是
1、[9, 10,1,2,6]
     [1, 2]
2、[9, 10,1,2,6]
         [1, 2]
3、[9, 10,1,2,6]
            [1, 2]
........................等
每次匹配会有一个相关度量结果(如欧氏距离或余弦值或相关系数)
选取这些相关度量中最大(有些情况如欧式距离或误差,也可以是最小)。
设置一个度量值的阈值,上面求的最大值大于该阈值就认为图2的这个子段与模板图1相似。
我初步想这样应该可以的,但是效果你还有做做实验。
还有一点,SVM是分类器,不是特征提取方法。小波、PCA这类可以用作特征提取。
7楼2012-04-25 19:35:20
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loveinsoul99

铜虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
lovibond: 金币+10, 楼主要求,平分金币 2012-04-26 16:28:11
引用回帖:
3楼: Originally posted by Clark391 at 2012-04-24 13:50:42:
这句说得有问题了

SVM是分类方法,不是特征提取方法

简单说就是提取出一定的特征,比如最大峰值和次峰值之间的关系,比如主峰能量和这段频谱内总能量之间的关系等等

那做好特征提取就好,选出合适的特征进行分类,才能得到好的效果。
对于那些评价的指标,适应于自己的研究的问题最重要。乱七八糟的特征反而会使得后期的分类效果变差~
时光荏苒,不变自我
8楼2012-04-26 08:29:21
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Clark391

木虫 (职业作家)

不好意思,本想平分30金币给三位应助的朋友,结果误操作了,没有分平均

我在联系版主重新操作,不好意思了,呵呵
9楼2012-04-26 10:10:15
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Clark391

木虫 (职业作家)

我的误操作斑竹帮忙改正了

感谢应助的三位,以后有这方面的问题也许还要讨教

也感谢称职的版主,辛苦了~
10楼2012-04-26 16:48:22
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