![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
mns2012Отзовитесь, пожалуйста, кто знает, как классифицировать time series data.
У меня два типа файлов: пространственные координаты датчиков от времени для работающих грейдера и экскаватора. Надо научиться их различать. Каждый файл - это записи X,Y,Z,T минут по 5. Есть анимашки. На анимашках видно, что тип движения сильно различается: экскаватор копает, а грейдер ровняет, как им и полагается. В принципе нетрудная должна быть задача. Я уже копнул немного. Самый распространенный метод - Fourier transforms. Я даже уже выцепил доминантную частоту экскаватора )
Это будет supervised learning. Я думаю, что feature vector должен содержать характеристические частоты, а target - это булева переменная "экскаватор"/"грейдер".
Делаю всё в питоне, конечно.
Правильной ли я дорогой иду, товарищи?
У меня два типа файлов: пространственные координаты датчиков от времени для работающих грейдера и экскаватора. Надо научиться их различать. Каждый файл - это записи X,Y,Z,T минут по 5. Есть анимашки. На анимашках видно, что тип движения сильно различается: экскаватор копает, а грейдер ровняет, как им и полагается. В принципе нетрудная должна быть задача. Я уже копнул немного. Самый распространенный метод - Fourier transforms. Я даже уже выцепил доминантную частоту экскаватора )
Это будет supervised learning. Я думаю, что feature vector должен содержать характеристические частоты, а target - это булева переменная "экскаватор"/"грейдер".
Делаю всё в питоне, конечно.
Правильной ли я дорогой иду, товарищи?
