Preguntas etiquetadas con signal-processing

Considero el problema de la clasificación (multiclase) basada en series de tiempo de longitud variable TTT , es decir, encontrar una función f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, través de una representación …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

He comenzado a trabajar a través de Tutoriales de minería de datos estadísticos de Andrew Moore (muy recomendable para cualquier otra persona que se aventura por primera vez en este campo). Comencé leyendo este PDF extremadamente interesante titulado "Introducción general de los algoritmos de detección de anomalías basados ​​en series …

25 time-series  outliers  signal-processing  wavelet 

Estoy investigando un poco, pero me he quedado estancado en la etapa de análisis (debería haber prestado más atención a mis conferencias de estadísticas). He recogido dos señales simultáneas: caudal integrado para el volumen y cambio en la expansión del cofre. Me gustaría comparar las señales y, en última instancia, …

21 r  time-series  signal-processing  measurement 

Estoy trabajando en la clasificación de la etapa del sueño. Leí algunos artículos de investigación sobre este tema, muchos de ellos usaron SVM o método de conjunto. ¿Es una buena idea usar una red neuronal convolucional para clasificar la señal EEG unidimensional? Soy nuevo en este tipo de trabajo. Disculpe …

20 neural-networks  svm  conv-neural-network  signal-processing 

Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la alarma. Todavía necesito …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

Estoy tratando de descubrir cómo detectar la cantidad de sílabas en un corpus de grabaciones de audio. Creo que un buen proxy podría ser picos en el archivo de onda. Esto es lo que probé con un archivo de mí hablando en inglés (mi caso de uso real está en …

12 r  signal-processing 

Basado únicamente en el patrón temporal de clics del mouse (una lista de tiempos de clics ), ¿es posible predecir la actividad del usuario de la computadora?[ t1, t2, t3, ... ][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Por ejemplo, fuera de: trabajar vs pasar tiempo en Facebook vs mirar fotos vs jugar un juego de …

10 time-series  signal-processing  pattern-recognition 

Una técnica de procesamiento de señales, la frecuencia de Mel Cepstrum , se usa a menudo para extraer información de una pieza musical para usarla en una tarea de aprendizaje automático. Este método proporciona un espectro de potencia a corto plazo, y los coeficientes se utilizan como entrada. Al diseñar …

10 machine-learning  classification  signal-processing  mfcc 

En la literatura estadística hay muchas referencias a " datos funcionales " (es decir, datos que son curvas) y, en paralelo, a " datos de alta dimensión " (es decir, cuando los datos son vectores de alta dimensión). Mi pregunta es sobre la diferencia entre los dos tipos de datos. …

10 data-mining  signal-processing  curve-fitting  wavelet 

Estoy proponiendo intentar encontrar una tendencia en algunos datos a largo plazo muy ruidosos. Los datos son básicamente mediciones semanales de algo que se movió unos 5 mm durante un período de aproximadamente 8 meses. Los datos tienen una precisión de 1 mm y son muy ruidosos y cambian regularmente …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

Estoy trabajando con un gran conjunto de datos de acelerómetro recopilados con múltiples sensores usados ​​por muchos sujetos. Desafortunadamente, nadie aquí parece conocer las especificaciones técnicas de los dispositivos y no creo que hayan sido recalibrados. No tengo mucha información sobre los dispositivos. Estoy trabajando en mi tesis de maestría, …

9 normalization  signal-processing 

¿Cuáles son los métodos para minimizar el efecto de los límites en una descomposición wavelet? Yo uso R y el paquete waveslim . He encontrado por ejemplo la función ?brick.wall pero No estoy muy acostumbrado a cómo usarlo. No estoy seguro de que la mejor solución sea eliminar algún coeficiente. …

9 r  signal-processing  wavelet 

¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto? Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación, entropía). Puede asignar una etiqueta de un conjunto …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Tome un haz de partículas como un conjunto de muchas partículas. Suponga dos variables aleatorias independientesXβXβX_\beta y δδ\delta que se suman a la posición horizontal XXX de una partícula: X=Xβ+reXδX=Xβ+reXδ X = X_\beta + D_x \delta (reXreXD_x es un número simple, la función de "dispersión" en la dinámica del haz). …

8 distributions  descriptive-statistics  signal-processing 

Estoy buscando construir un modelo predictivo donde la variable de resultado sea binaria y la entrada sea una serie de tiempo. Para hacerlo más concreto, el modelo predecirá si un cliente abandona (dejó la empresa; codificado como 1 o 0) en función de la cantidad que gastó con la empresa …

8 data-mining  data-transformation  dimensionality-reduction  signal-processing