信号分类 - 用AI识别信号

我在识别信号时遇到了问题。假设信号是一个准周期信号，周期时间有限制。信号的“形状”必须符合某些标准，因此实际的算法使用信号处理技术（如滤波，派生信号，寻找最大值和最小值）。它在寻找好信号方面速度很快，但问题在于它也会检测到错误的形状。信号分类 - 用AI识别信号

所以我想用Aritifical Intelligence--主要是神经网络来克服这个问题。我认为具有一些平均输入（信号可以减少）的多层网络和一个输出可以显示从0..1的“匹配”。但问题是我从来没有做过这样的事情，所以我在寻求帮助，如何实现这样的事情？如何教导神经网络以获得预期的结果？（假设我有输入的矢量，它应该给出1作为输出）

或者这个想法是错误的近似值？我愿意学习和使用任何学习算法或想法来克服这个问题。所以这里是测量信号的一个数字（现在不需要考虑数值和时间），你可以看到很多“错误”的信号，如上所述，检测到的信号最多。 enter image description here

来源

2012-12-29 kurtyka

这是一个起点吗？ http://www.codeproject.com/Articles/16419/AI-Neural-Network-for-beginners-Part-1-of-3 – rene

有很多方法可以做到这一点 - 使用关键字搜索：机器学习分类。 – WaywiserTundish

您的问题可以用广泛的方式回答。你应该考虑编辑它，以防止它被关闭。

但无论如何，Matlab有很多内置函数和工具箱来支持人工智能，并提供了大量示例代码，您可以修改和引用它们。你可以找到一些在 Matlab FileExchange.

而且我知道阅读大量的技术论文人工智能是一项艰巨的任务，所以祝你好运！

来源

2013-01-03 03:05:21 Hearty

无论如何，我现在明白了。 – kurtyka

您可以尝试使用Neuroph来构建神经网络。您可以从获得启发。另一方面，可以使用傅立叶变换近似信号。

来源

2012-12-29 21:32:49 user1929959

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