У меня несколько (от 2 до 100) сигналов, и мне нужно определить, когда значительное число расходится с остальными.Мы изучаем методы машинного обучения, но мы также хотим решить эту проблему как проблему обработки сигналов и посмотреть, где мы получаем лучшие результаты.
В этом очень информативном посте предполагается, что наилучшие результаты получены из взвешенного множества методов, в том числе:
- Сходство во временной области (статическое): умножение на местеи сумма.
- Сходство во временной области (со смещением *): взять FFT каждого сигнала, умножить и IFFT.(Matcorb's xcorr)
- Сходство в частотной области (статическое **): взять БПФ каждого сигнала, умножить и суммировать.
- Сходство в частотной области (со смещением *): Умножить двасигналы и принять БПФ.Это покажет, имеют ли сигналы одинаковую спектральную форму.
- Сходство по энергии (или мощности при разной длине)
Но это довольно общий контур.Может кто-нибудь указать мне на более подробное обсуждение этих методов, желательно с некоторым кодом python или вместо этого с некоторым кодом в R?