У меня очень шумный набор данных, который я хочу проанализировать, используя нейронную сеть ⇐ Python

[Anonymous]

Извините, если этот вопрос неправильно сформулирован, так как я никогда не задавал свой собственный вопрос о переполнении стека. Таким образом, у меня есть проект, в котором я хочу выяснить конкретную характеристику через их звук, и моя текущая идея в основном заключается в быстрого преобразования Фурье, а также получить частоты и амплитуды всех пиков, а затем переправить это в нейронную сеть, чтобы получить прогноз для класса этого звука. Затем я использовал функцию numpy fft.fft и получил назад супер шумный частотный домен: < /p>
Частотный домен для класса One < /p>
Частотный домен для второго класса < /p>
Существует четкий характерный пик во всех спектрах класса, но и данные. Например, пики на расстоянии (очевидно, данные практически все пики). < /p>
peaks, properties = scipy.signal.find_peaks(data['X'][0], height=0.1, prominence=(None,0.4), distance=100)

plt.plot(data['X'][0])
plt.title( str(data['Y'][0]) + ' Palito')
plt.scatter(peaks, data['X'][0][peaks], color='red', marker='x')
plt.show()
< /code>
Красные клещи - все из пиков, найденных этим кодом < /p>
Тогда я решил применить фильтр Savitsky Golay, но амплитуда характерного пика значительно снижена. < /p>
smooth = scipy.signal.savgol_filter(data['X'][rand], 50000, 2)

plt.plot(smooth)
plt.title( str(data['Y'][rand]) + ' Palito')
plt.show()
< /code>
Сглаженная доменная домен для частоты для второго класса обратите внимание, что пик намного меньше, чем то, что показано на не сглаженном < /p>
Теперь мой вопрос в основном, как я могу найти только те пики, которые я хочу? Я попытался также изменить параметр признания в функции find_peaks, но, похоже, он не делает ничего полезного, и его документация не имеет большого смысла для меня. Изменения.
То, что я ожидаю, когда я анализирую больше классов, в основном, что амплитуда характерного пика класса 2 увеличится, и появится несколько других пиков.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... al-network