python使用隐马尔可夫模型识别波形数据MFCC特征

发布时间:2024年01月03日

python使用隐马尔可夫模型识别振动波形数据MFCC特征

1、简介

? 隐马尔可夫模型非常擅长对时间序列数据进行建模。

? 由于振动波形数据是时间序列信号,HMM能够满足波形分类需求。

? 隐马尔可夫模型是表示观察序列的概率分布的模型。假设输出是由隐藏状态生成的。

2、数据预处理

? 假设已经有做FIR处理的波形数据存放在MySQL数据库中,存放的格式是一维数组,可以通过python读取出来。

代码:

import pymysql

def get_cursor():
    # 获取数据库游标

    con = pymysql.connect(
        host='127.0.0.1', 
文章来源:https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/135374935
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。