特征提取

心电信号的特征提取、分析与处理* 数据来源：MIT-BIH数据库（可从以下数据中任选两组进行实验） 给出4组不同病例的心电信号数据，分别命名为“100-2-3”，“105-2-3”，“109-2-3”，“111-2-3”，每组数据以“.mat”形式存储。（在文章最后面附带四组数据库的压缩包） 每组数据长度N=2048，采样率fs=360Hz(硬件采集心电信号时，每秒采集360个点。注意设计FIR,IIR时可能用到该采样率。). 即2048点对应时间约为5.69s（） ## 内容 （1）谱分析： 取两段心电信号数据（不同病例），对该数据进行频谱分析（幅度谱、相位谱、功率谱）； （2）相关分析：分别计算两段心电信号的均值、方差、自相关函数与互相关函数；分析两段信号的相干函数曲线 对于相关函数进行循环相关函数与线性相关函数的对比； （3）数字滤波器设计： 取一段心电信号，添加白噪声。分别作出原始信号、加噪信号的图；作出原始信号、加噪信号的自相关曲线，分析估计心电信号的准周期；取一段心电信号，添加高频噪声（1k-2khz），如高频正弦信号，频率自己选择。结合（1）中得出的结论，即ECG的主要能量分布结果，设计数字滤波器（IIR或FIR），去除高频噪声。（也可直接设计数字滤波器去除基线漂移）要求：对滤波器的截止频率的设置要给出说明； （4）维纳滤波器去除工频干扰： 取一段心电信号

https://www.cnblogs.com/arachis/p/text_dig.html 说明：本篇以实践为主，理论部分会尽量给出参考链接 摘要： 　　1.分词 　　2.关键词提取 　　3.词的表示形式 　　4.主题模型（LDA/TWE）　　 　　5.几种常用的NLP工具简介 　　6.文本挖掘（文本分类，文本标签化） 　　　　6.1 数据预处理 　　　　6.2 关于文本的特征工程 　　　　6.3 关于文本的模型 　　7.NLP任务（词性标注，句法分析） 　　8.NLP应用（信息检索，情感分析，文章摘要，OCR，语音识别，图文描述，问答系统，知识图谱） 　　　　8.1 知识抽取 内容： 　　1.分词 　　分词是文本处理的第一步，词是语言的最基本单元，在后面的文本挖掘中无论是词袋表示还是词向量形式都是依赖于分词的，所以一个好的分词工具是非常重要的。 这里以python的jieba分词进行讲解分词的基本流程，在讲解之前还是想说一下jieba分词的整个工作流程: 图1是jieba切词函数的4个可能过程，图2是一个根据DAG图计算最大概率路径，具体的代码走读请参考 jieba cut源码 讲了这么多，我们还是要回归到实践中去，看下jieba的分词接口 1 # encoding=utf-8 2 import jieba 3 4 seg_list = jieba.cut(

1. 搭建风控算法流程   整体流程为：已经构建好的KG（知识图谱）->特征工程->模型。   风控知识图谱中一般包括进件、申请人、电话等实体，其中进件指的是资料准备好后提交给贷款公司或银行的系统里面。特征工程指的是围绕某个申请人提取出一些有效的特征或者信息。 1.1 特征工程   特征分为两大类特征：申请人相关特征和从知识图谱中提取出的特征。   其中申请人相关特征：年龄、收入、工作性质、学历、婚姻状况等等。该部分特征不需要从知识图谱获得，直接从业务库得到即可。   其中从知识图谱提取出的特征： 从规则提取出来的特征：申请人是不是第一次借款(0 or 1) 、申请人的朋友之前有没有逾期过(0 or 1) 直接提取出来的特征: 申请人的二度关系中有多少个节点触碰了黑名单（比如3个）、申请人的电话记录中晚上12点到凌晨2点的电话比例是多少（比如0.1）？   从知识图谱中提取出来的数字特征(float或者int类型)，都可以转换成规则(规则的结果是布尔型)。规则是数字特征的特例。 1.2 模型 逻辑回归 GBDT SVM 神经网络 2. 风控模型的评估 准确率，在样本极度不均衡的条件下，该指标不能反映真实的情况。另外在不同的场合中，漏报(把1识别成了0)和误报(把0识别成了1)的容忍度不一致。 AUC KS值 3. 逻辑回归   逻辑回归是最经典的分类算法，70~80

What is a Feature Descriptor A feature descriptor is a representation of an image or an image patch that simplifies the image by extracting useful information and throwing away extraneous information. This all sounds good, but what is “useful” and what is “extraneous” ? To define “useful”, we need to know what is it “useful” for ? Clearly, the feature vector is not useful for the purpose of viewing the image. But, it is very useful for tasks like image recognition and object detection. The feature vector produced by these algorithms when fed into an image classification algorithms like Support

matlab还没有集成，但是有固定函数，如trainCascadeObjectDetection里面含有提取haar特征的接口，代码也很少，几乎没有。opencv中倒是有一些提取haar的代码，就是有些过于复杂，跟adabost分类器连接在了一起。 https://blog.csdn.net/qq_32864683/article/details/79968346 Haar特征提取算法的实现 最后使用了这个代码 https://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52222369#commentBox 机器学习 之 Haar特征 https://blog.csdn.net/weixin_37720172/article/details/77926585?locationNum=7 openCV之HAAR特征（代码实现） 2019/2/ 26 使用 https://blog.csdn.net/qq_32864683/article/details/79968346 的代码 发现提取特征没、每行长度都不一样，发现是图片忘记统一更改大小。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540101kzqb.html Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 matlab中repmat函数的用法

———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「女王の专属领地」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/80822076 这篇文章通俗易懂的解释了特征提取、特征描述和特征匹配，并且在末尾总结了几种常见的特征提取算法，很赞！ 特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配，以及特征匹配的过程。 图像一：彩色圆圈为图像的特征点 图像二： 图像一与图像二的匹配： 概念理解：什么是特征，什么是特征描述，什么是特征匹配 假设这样的一个场景，小白和小黑都在看一个图片，但是他们想知道他们看的是否是同一幅图片，于是他们就通过电话描述这个图片，来判断是否是同一个图片。比如说有下面两个图片 对话1： 小白：我的图片里面有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。 小黑：我的图片里面也有五个很明显的特征，分别在图像的上下左右中五个位置。 对话2： 小白

将dataloader返回值放到cuda再传回到网络结构中出现的问题及解决 问题描述 解决方法 问题描述 题主主要编写了三个文件，datasets.py，models.py，train.py datasets.py返回五个tensor，四个img和1个label models.py设计了三个类，一个特征提取类——放在网络的前面，一个分类网络——放到网络的后面，还有一个类，负责将特征提取类，融合策略层以及分类网络整合在一起。 但是，在train.py中，我尝试将loader中的tensor返回，出现了 AttributeError: ‘builtin_function_or_method’ object 这种错误，就很奇怪，不用cuda的话，就不会有这个错误。 for down , left , right , upper , label in train_loader : down , left , right , upper = down . cuda ( ) , left . cuda , right . cuda ( ) , upper . cuda ( ) pred = mynetwork ( [ down , left , right , upper ] ) 解决方法 在train.py中先不将img tensor放到cuda上，在MyNetWork类中将

learning to see.pdf @lutingting 2016-11-04 16:15 字数 10899 阅读 4087 SIFT特征提取及匹配 数字图像处理 图像特征提取 SIFT特征提取及匹配 1.SIFT（Scale-invariant feature transform）算子的核心思想 2.什么是尺度空间呢？ 2.1 一篇百度文库的文章关于尺度空间的分析 例子1 例子2 现实生活中的例子 2.2 SIFT中的尺度空间的概念 3.SIFT特征提取 3.1 尺度空间极值检测 3.1.1 尺度空间的建立（高斯金字塔的建立） 3.1.2 图像差分高斯金字塔（DoG）的建立 3.1.3 尺度空间中特征点的检测（DoG中极值点的检测） 3.2 关键点位置及尺度确定 3.3 关键点方向确定 3.4 特征向量生成 4.SIFT特征的匹配 5.下面是一些参考程序 5.1 5.2 1.SIFT（Scale-invariant feature transform）算子的核心思想 利用不同尺度的高斯核函数对图像进行平滑，即构造图像的尺度空间 比较不同尺度平滑后的图像差别，在某局部范围内，差别最大或者差别最小的像素点就是特征明显的点 由于SIFT特征的检测方式，使得它具有： 尺度不变性：在尺度空间内进行的特征点检测 2.什么是尺度空间呢？ 2.1 一篇百度文库的文章关于尺度空间的分析

dev_close_window() 关闭当前激活的窗口 read_image( : Image : FileName : ) 读取图像，可以支持多种格式，比如TIFF，PNG，JPEG-XR，JPEG-2000等，还支持一次性读取多个图像。 Image：输出，读取完后在halcon所存放的变量名 FileName：图片路径，可以是多个路径，可以是绝对路径或者相对路径，还可以省略扩展名 示例： * Reading an image: read_image(Image,'mreut') * Reading 3 images into an image array: read_image(Images,['ic0','ic1','ic2']) stop() 停止程序（等待用户继续运行） get_image_size(Image : : : Width, Height) 获取图像的尺寸 Image：要获取尺寸的图像 Width：输出，图像的宽度 Height：输出，图像的高度 dev_open_window( : : Row, Column, Width, Height,Background : WindowHandle) 打开一个新的图像窗口 Row：图像窗口左上角的起始行，默认0。（好像没什么用） Column:图像窗口左上角的起始列，默认0.（好像没什么用） Width

以下叙述只是简单的叙述，CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多，而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成图片标注。2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。还有很多领域，比如根据面目表情判断情感，用于遥感地图的标注，用于生物医学的图像解析，用于安全领域的防火实时监控等。而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样，效果越来越好，我们可以通过谷歌学术参阅这些文章，而且大部分可免费下载阅读，至于付费的那就另说咯。 CNN与RNN对比 CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 相同点： 　　传统神经网络的扩展。 　　前向计算产生结果，反向计算模型更新。 　　每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 不同点： 　　CNN空间扩展，神经元与特征卷积；RNN时间扩展，神经元与多个时间输出计算 　　RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，CNN用于静态输出 　　CNN高级100+深度，RNN深度有限 CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。 具体应用 1. 图片标注 基本思路： 目标是产生标注的语句，是一个语句生成的任务