mayton2019, кликбейт :) там про фурье а не про анализ ээг.
Во всем есть тонкости, если бы спектрограмма сердцебиения была более показательна наверняка ее бы использовали врачи, но дельта некоторых процессов становится нечитаемой в такой форме.
Для нейросети более полезно когда у нейрона диапазон изменения (полезного,который относится к признаку) меняется с большей амплитудой. Спектр приводит к тому что мелкие детали становятся менее заметны чем они были видны на исходном сигнале. Хотя в численной форме конечно же это один и тот же сигнал который может без потерь возвращен в исходную форму.
mayton2019, "дельта" от изменения одного гребня (на прямоугольник или по амплитуде) не заметна на спектре как минимум если даже есть.
Но утверждаю что различные изменения формы сигнала могут привести к одинаковому спектру с дельтой ниже распознования
mayton2019, если прямоугольник будет в сигнале это хуже чем если амплитуда одного "гребня" подскочит.
А на спектре вполне может выглядеть одинаково(утверждаю)
mayton2019, амплитуда частота и фаза достаточны для задания формы сигнала?
Мне кажется нет, иначе на генераторах сигнала(например rigol) отсутствовала бы функция "генерация по точкам".
mayton2019, вот вы нарисуете от руки синусоиду и я нарисую синусоиду.
Мы сможем по спектру определить кто точнее справился с задачей?
Мне кажется в этой аналогии вся суть
mayton2019, вы говорите про случай экг. У нас есть здоровый человек как эталон, оборудование которое барахлит..
Как определить что оборудование барахлит зная что человек здоровый?
Оборудование вносит изменения в спектр сигнала.
Но эти изменения носят не постоянный характер. Статистически распределение такое что оборудование рандомно искажает экг здорового человека.
А спектр мы считаем для случаев в которые включены все рандомные искажения.
Если бы была возможность удалить из выборки заведомо непохожее на экг - это было бы повышением точности при сравнении спектров
mayton2019, допустим человек как то может по спектру понять какой формы сигнал..
Это возможно только если знать тайный алгоритм про гармоники итд.
Но смысл если спектр это тот же самый сигнал только после определенного преобразования. Все равно нужен человек который может и без преобразования определить синус от прямоугольника
mayton2019, возможно вы сможете поучаствовать в формализации критериев по которым одна синусоида "нарисована" лучше чем другая.
С точки зрения обычного человека
mayton2019, для синхронизации с вопросом который задаю, предлагаю вообразить что нужно найти паттерн заболевания в экг. Или определить чего больше в сигнале - прямоугольных импульсов или синусоидальных волн.
Это ведь всё компьютерное зрение, хотя данные экг поступают на вход как числовой вектор
mayton2019, сами данные в числовой форме это 3 миллисекунды данных записаных с ацп частотой дискретизации 400 кгц и 8 битами глубины.
Получается примерно 1200 восьмибитных значений (восьмибитность довольно таки избыточна если что)
pfg21, по касательной к теме идёт тот факт что формула прямой y=kx+b которая в данном увеличении видется нам как "рубленность" , "интерполяция" промежуточных значений, недостаточность частоты дискретизации:при глобальном рассмотрении может быть также синусоидой с огромной амплитудой и\или сверхнизкой частотой
pfg21,
Вот поясните мне свою логику
Имеется сэмпл1 с частотой по фурье 10
Сэмп2 = 20
Сэмпл3=50
Какие из этих сэмплов "хорошие" а какие "плохие" ?
Вы статистически предполагаете что хороших сэмплов больше, с правильно посчитаной частотой?
А ваш спектр в данном случае это потеря времени