처리"웨이

[dosha_logic]

난 구분 문제가 많은 nonstationary 신호를 그 웨이 블릿 패킷 (WP)를 사용하여 특징을 추출이 필요, 내 질문에 잔물결이 어떻게 기능을 사용하여 추출하는 것입니다, 내가 laready하지만 성능이 특징으로 웨이 블릿 계수의 에너지를 타고 갔어요 때문에 다른 클래스에 대한 특징 벡터처럼 보이는 각 클래스에 대한 기능을 vectore, 그래서 내가 어떻게 잔물결에서 좋은 기능을 추출할 수있는 분류,하라는대로 현재 내가 사용하고 웨이 블릿 분해의 모든 수준을 사용해야 좋지 않다 분해의 마지막 단계에서 coefficints.

제발 내가 완전히 새로운 오전 잔물결 몇 가지 아이디어를 함께 도와주세요.

 

[Guest]

[No message]

 

[cshyamanand]

안녕
분류 및 더 나은 말은, 표준 편차, 편차와 같은 기능을 얻기 위해 이동 기능을 추출합니다 ...
아주 쉬운 기능과 Wavelets 존중을 떠올 .. 좋은 결과를 줄 것이다
그랬으면 좋겠 ... 내가 좀 오래 articels 다시이 물건에 관한 ..을 읽고
모두 최선을