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我是新手,最近在用labview模拟。想在labvIEW中将采集的波形曲线与存储的波形曲线(如标准正弦波形)进行比较,看他们是否相似。labvIEW能实现这种功能吗?求高手给个帮助,谢了。
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6个回答
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我也想实现这个功能
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我也想实现这个功能
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楼主解决了吗?
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有大佬实现了吗
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既然是波形就可以用labview求出波峰和波谷,然后根据这两个索引将波峰到波谷的数据单独截取出来,接下来根据数据数量同存储的数据模板进行数据数量缩小或放大,然后进行两者相减,相减出来又是一个波形,然后就可以通过这个波形的振幅来计算相似度,振幅越小,波形越相似
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轨迹相似度,有很多算法可以实现,具体算法得自己写。常规算法给你列举一下。我用的DTW法,但是这个算法用lab写有些难搞。
欧氏距离,s=sqrt(x1^2+x2^2),要求两曲线点数相同。 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequence, LCSS)用两个字符串最大公共子串的长度和最长字符串长度的比值进行相似度量,该方法不能准确处理序列存在伸缩变形的情况。该算法的主要应用场景包括移动用户轨迹相似性查询和序列轨迹测度等。 实序列编辑距离(Edit Distance on Real Sequence, EDR) 根据两个序列之间的间隙长度定义“处罚值”,可以在一定程度上消除数据中噪声、位移以及数据缩放的影响,精度比 LCSS 算法高。该方法主要应用在字符串相似连接和近似字符串匹配等场景。 实补偿编辑距离(Edit Distance with Real Penalty, ERP)具备较好的搜索性能,其在两个序列中添加一些符号,将两个不等长的序列排列成等长序列,然后进行一对一比较。该算法被应用在图像检索和文本校验等领域。 DTW 是在动态规划和问题求解的基础上提出的方法。该方法允许时间序列中的点经过自我复制然后再进行序列间的等长匹配,通过这种方法解决了由于序列扭曲变形而无法匹配的问题;同时,该方法支持时间序列平移,能够灵活地处理多相位时间序列。DTW 最初应用于语音识别中,随着现实应用场景中数据越来越复杂化和多样化,DTW 的优势就逐渐显现出来,目前它已经被应用于许多实际场景,例如蛋白质序列相似性、手势特诊识别等。 |
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