signal1 = [4.1880 11.5270 55.8612 110.6730 146.2967 145.4113 104.1815 60.1679 14.3949 -53.7558 -72.6384 -88.0250 -98.4607]
signal2 = [ -39.6966 44.8127 95.0896 145.4097 144.5878 95.5007 61.0545 47.2886 28.1277 -40.9720 -53.6246 -63.4821 -72.3029 -74.8313 -77.8124]
signal3 = [-225.5691 -192.8458 -145.6628 151.0867 172.0412 172.5784 164.2109 160.3817 164.5383 171.8134 178.3905 180.8994 172.1375 149.2719 -51.9629 -148.1348 -150.4799 -149.6639]
signal4 = [ -218.5187 -211.5729 -181.9739 -144.8084 127.3846 162.9755 162.6934 150.8078 145.8774 156.9846 175.2362 188.0448 189.4951 175.9540 147.4631 -89.9513 -154.1579 -151.0851]
我们注意到信号1和2看起来相似，信号3和4看起来相似。
我正在寻找一种算法，该算法将n个信号作为输入，并将它们分为m组，每组中的信号相似。
算法通常是为每个信号计算一个特征向量：$ \ mathbf {F} _i $。 ]。
，将得到以下特征向量：
$ \ mathbf {F} _1 = [13,146,245] $
$ \ mathbf {F } _2 = [15,145,223] $
$ \ mathbf {F} _3 = [18,181,406] $
$ \ mathbf {F} _4 = [18,189,408] $
确定特征向量时重要的一点是，相似信号的特征向量彼此接近，而异相似信号的特征向量彼此相距遥远。
上面的例子中我们得到：
$ | \ mathbf {F} _2-\ mathbf {F} _1 | = 22.1，| \ mathbf {F} _3-\ mathbf {F} _1 | = 164.8 $
因此，我们可以得出结论，信号2与信号1的相似度要比信号3的相似度要高得多。信号的余弦变换。下图显示了信号以及离散余弦变换的前5个项的近似信号：
这种情况下的离散余弦系数为：
F1 = [94.2496 192.7706 -211.4520 -82.8782 11.2105]
F2 = [61.7481 230.3206 -114.1549 -129.2138 -65.9035]
F3 = [182.2051 18.6785 -595.3893 -46.9929 -236.3459]
F4 = [148.6924 -171.0035 -593.7428 16.8965 -223.8754]
在这种情况下，我们得到：
$ | \ mathbf {F} _2-\ mathbf {F} _1 | = 141.5，| \ mathbf {F} _3-\ mathbf {F} _1 | = 498.0 $
比率不如上面的简单特征向量那么大。
这是否意味着简单特征向量更好？
到目前为止，我只显示了2个波形。下图显示了一些其他波形，这些波形将成为该算法的输入。从该曲线图中的每个峰中提取一个信号，从峰的左侧最近的分钟开始，直到峰的右侧最近的分钟停止：
例如，提取了signal3是从样本217和234之间的该图中提取的。Signal4是从另一个图中提取的。每个这样的曲线图对应于麦克风在空间中不同位置的声音测量。每个麦克风接收相同的信号，但是信号在时间上略有偏移，并且在麦克风之间失真。
特征向量可以发送到聚类算法，例如k-means，该聚类算法会将信号分组在一起具有彼此靠近的特征向量。
你们中的任何人在设计特征向量时是否有任何经验/建议，这些特征向量可以很好地区分波形信号？
还有哪些聚类算法会使用吗？
预先感谢您提供任何答案！
评论
输入信号与M个模板之一的优良点积又如何呢？您将选择误差最小的那个。对我而言，这就是我将要开始的地方。你有没有尝试过类似的东西？嗨，穆罕默德！问题是我事先不知道波形。我对峰周围的所有信号都感兴趣，它们可能具有许多我事先不知道的不同形式。
与直接将它们直接用作“特征”相比，尝试寻找新特征来表征这些向量的原因是什么？ （尽管它们的长度必须相同）。在k均值聚类的情况下，将首先计算在所获取信号的最小值处提取的那些小矢量之间的“距离”，然后算法将尝试找到将它们分组为最小方差的k组的集合，这就是你似乎在追求。
嗨，A_A！ 1.减小向量的维数。在信号3从18到5的情况下，使用离散余弦系数。 2.正在进行平滑。信号很吵，我对快速波动不感兴趣。
机器学习的人会认为您永远不要丢掉信息-系统应该学习一切。当然，他们是设计算法的人，这些算法将花费一百万年的时间才能运行，但是重点并非没有优点。从本质上讲，您希望舍弃尽可能少的信息并了解所剩内容。这使我感到震惊，这是应该在贝叶斯框架中解决的一个问题（坦率地说，因为当今大多数信号处理都应该如此），但这并不意味着确定显着特征并不重要。