一、時間域特征提取
基本概念：分析信號在時間維度上的特性。
常用方法：均值、方差、偏度、峰度等。
適用場景：簡單動作識別、姿態(tài)分析。
二、頻率域特征提取
基本概念：分析信號在頻率維度上的分布。
常用方法：傅里葉變換、波段能量比、頻譜分析等。
適用場景：復(fù)雜動作分析、心率監(jiān)測。
三、時頻域特征提取
基本概念：同時分析信號的時間和頻率特性。
常用方法：小波變換、STFT（短時傅里葉變換）等。
適用場景：語音識別、多維動作分析。
四、深度學習特征提取
基本概念：使用深度學習模型自動學習特征。
常用方法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。
適用場景：圖像識別、自然語言處理、復(fù)雜環(huán)境中的行為識別。
常見問答：
Q1：如何選擇合適的特征提取方法？
答：選擇依賴于具體任務(wù)、信號類型、所需精度和計算資源等因素。
Q2：深度學習特征提取與傳統(tǒng)方法有何區(qū)別？
答：深度學習能自動學習和優(yōu)化特征，而傳統(tǒng)方法通常需要手動設(shè)計。
Q3：特征提取對行為識別的成功有多重要？
答：特征提取是行為識別的關(guān)鍵步驟，正確的特征能顯著提高識別準確度。
京公網(wǎng)安備 11010802030320號