正弦信号能于深度学习吗

V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

现在注册

已注册用户请登录

这是一个创建于 1025 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

一个超声波探头接收到的信号，是一个一维的正弦波，用于判断传输过程中有没有遇到其他障碍，遇到障碍和没遇到障碍正弦波的幅值会不同，但是频率相位没有变化。这是个多分类问题

10 条回复 • 2022-03-25 13:53:30 +08:00

xupefei

2022-03-08 19:57:43 +08:00 via iPhone

杀鸡焉用牛刀

felixcode

2022-03-08 20:00:39 +08:00 via Android

听描述查找表都能做

BrettD

2022-03-08 20:24:39 +08:00 via iPhone

深度学习和这个有什么关系吗

Seattle

2022-03-08 21:28:05 +08:00

@xupefei
@felixcode
@BrettD
是这样的...，而且有别的传感器能直接判断结果，但是现在需求就是用这个数据+深度学习做，因为不知道幅值和障碍具体对应的关系，和 ECG 数据有点类似，我用别人 ECG 的开源代码试了下基本没效果。也没找到啥和机械振动信号分析的好文章

Reficul

2022-03-08 21:43:25 +08:00

频率和相位没变化，只有幅值不一样。听描述，FFI 之后就只有一个值了，查表都可以做。

threebr

2022-03-08 22:00:05 +08:00

《论如何用菜刀削鸡蛋壳》

111qqz

2022-03-08 22:01:17 +08:00

哈哈哈哈哈想起之前用 faster rcnn 做缺陷检测的场景，也是一维信号

Seattle

2022-03-09 09:25:39 +08:00

@Reficul FFT 吧，确实变换后没有更多信息了
@threebr 我不仅得削，而且得削出效果...
@111qqz 那应该是把信号当图像处理吧，还是喂入的就是一维信号呢？

necomancer

2022-03-25 13:52:42 +08:00

@Seattle 考不考虑做个小波变换然后当图处理？

necomancer

2022-03-25 13:53:30 +08:00

信号如果抖动不大或者考虑 STFT 以后当图处理……就硬上机器学习