Kaedah mengekstrak ciri menggunakan analisis spektrum tunggal

Singular Spectrum Analysis (SSA) ialah teknologi analisis isyarat berdasarkan algebra linear. Ia boleh digunakan untuk penyahtandaan isyarat, ramalan, pengekstrakan ciri dan medan lain. Berbanding dengan kaedah lain, SSA ialah kaedah bukan parametrik dan oleh itu tidak memerlukan sebarang andaian tentang isyarat. Ini menjadikannya universal dan fleksibel. Kelebihan SSA ialah ia boleh mengekstrak ciri dalam isyarat dengan menguraikannya kepada komponennya. Komponen ini boleh mewakili maklumat seperti arah aliran, berkala dan bunyi isyarat. Dengan menganalisis komponen ini, isyarat boleh difahami dan diproses dengan lebih baik. Selain itu, SSA juga boleh digunakan untuk ramalan isyarat dengan meramalkan perubahan isyarat masa hadapan berdasarkan data isyarat lalu. Ringkasnya, SSA ialah teknologi analisis isyarat yang berkuasa Idea asas SSA adalah untuk menguraikan isyarat asal kepada beberapa komponen (susulan), dan setiap komponen diperoleh dengan gabungan linear beberapa fungsi asas. Fungsi asas ini ialah fungsi asas tempatan yang dibina daripada bahagian (tetingkap) isyarat asal. Dengan melakukan penguraian nilai tunggal (SVD) pada fungsi asas ini, satu set nilai tunggal dan vektor tunggal boleh diperolehi. Nilai tunggal mewakili tenaga fungsi asas, manakala vektor tunggal mewakili bentuk fungsi asas.

Dalam SSA, proses pengekstrakan ciri adalah untuk memilih komponen yang paling mewakili. Secara umumnya, kami menguraikan isyarat dan kemudian memilih komponen yang paling mewakili ciri isyarat untuk analisis. Komponen ini biasanya termasuk komponen arah aliran, kitaran dan stokastik. Komponen trend mencerminkan aliran keseluruhan, komponen berkala mencerminkan perubahan kitaran, dan komponen stokastik mewakili bunyi dan perubahan rawak.

Kaedah pengekstrakan ciri SSA terutamanya merangkumi langkah-langkah berikut:

Penguraian isyarat adalah untuk memisahkan isyarat asal kepada berbilang komponen, yang diperolehi melalui gabungan linear fungsi asas. Untuk memastikan hasil penguraian yang tepat dan boleh dipercayai, saiz tetingkap dan bilangan komponen yang sesuai perlu dipilih.

Pemilihan komponen: Berdasarkan tenaga dan bentuk komponen, pilih komponen yang boleh mewakili ciri isyarat untuk analisis. Biasanya, komponen trend, komponen berkala dan komponen rawak dipilih.

Pengestrakan ciri: Ekstrak ciri daripada komponen yang dipilih, seperti mengira min, varians, puncak, lembah dan statistik komponen lain, atau mengira tempoh, kekerapan, amplitud dan ciri lain komponen.

Analisis ciri: Analisis ciri yang diekstrak, seperti mengira korelasi antara ciri, taburan statistik, dsb. Melalui analisis ciri, beberapa ciri penting isyarat boleh didedahkan, seperti kitaran dan arah aliran isyarat.

Kaedah pengekstrakan ciri SSA mempunyai kelebihan berikut:

1 SSA ialah kaedah bukan parametrik yang tidak memerlukan sebarang andaian tentang isyarat, jadi ia mempunyai kesejagatan dan fleksibiliti yang kuat.

2.SSA boleh menguraikan isyarat kepada beberapa komponen, setiap komponen mempunyai makna fizikal yang jelas, yang memudahkan pengekstrakan dan analisis ciri.

3.SSA boleh mengeluarkan bunyi dan gangguan dalam isyarat dengan berkesan dan mengekstrak ciri sebenar isyarat.

4.SSA mempunyai kelajuan pengiraan yang agak pantas dan boleh memproses data berskala besar.

Ringkasnya, kaedah pengekstrakan ciri berdasarkan analisis spektrum tunggal ialah kaedah analisis isyarat yang berkesan dan boleh digunakan dalam bidang seperti penyahtandaan isyarat, ramalan dan pengekstrakan ciri. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih saiz tetingkap yang sesuai dan bilangan komponen mengikut masalah tertentu, dan menggabungkannya dengan algoritma lain untuk analisis dan pemprosesan.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah mengekstrak ciri menggunakan analisis spektrum tunggal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!