Signals can be interpreted as composed of a rapidly varying component modulated by a slower varying envelope. Identifying this envelope is an essential operation in signal processing, with applications in areas ranging from seismology to medicine. Conventional envelope detection approaches based on classic methods tend to lack generality, however, and need to be tailored to each specific application in order to yield reasonable results. Taking inspiration from geometric concepts, most notably the theory of alpha-shapes, we introduce a general-purpose library to efficiently extract the envelope of arbitrary signals.


翻译:信号可以被解释为由迅速变化的部件组成,由变化较慢的信封调节。识别这个信封是信号处理中的一项基本操作,其应用范围从地震学到医学。但是,基于传统方法的常规信封探测方法往往缺乏普遍性,需要根据每个具体应用量体裁衣,以便产生合理的结果。我们从几何概念,特别是阿尔法-形状理论中汲取灵感,引入一个通用图书馆,以便有效地提取任意信号。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
AAAI2020 图相关论文集
图与推荐
10+阅读 · 2020年7月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
VIP会员
相关资讯
AAAI2020 图相关论文集
图与推荐
10+阅读 · 2020年7月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员