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什么是时间特征?什么特征使自然界中的某些东西具有时间性?这个问题不可知论吗?它是如何从不同的研究领域变化的?

新撰稿人
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一般来说,“时间特征”一词可能指任何与时间相关或随时间变化的特征。

然而,在信号处理方面,时间特征可能指在转换为傅立叶频率或光谱域,使用傅立叶变换.在这种情况下,未转换数据的域通常称为“时间域”(与“频率”或“光谱”域相反,这是转换数据的领域)。即使它可能与时间没有严格的联系或定义为时间的函数。例如,在图像处理中,图像可以解释为二维信号。图像的域可以称为“时间域”,尽管通常更准确地称之为“空间域”(假设图像可以被视为像素的函数,由两个数字定义X元$Y$,一个值,例如灰度值)。你可以变换这个图像,使用傅立叶变换,到光谱域。在那种情况下,变换结果的域可以称为“谱域”。

在纸上用深度神经网络学习时间特征及其在音乐类型分类中的应用,作者定义了光谱和时间特征

从与手头任务相关的音频中提取功能在许多方面都是非常重要的一步必威电竞音乐信息检索(mir)应用程序,功能的选择对性能有很大的影响。在过去的几十年里,许多特性已经被引入并成功地应用于许多不同类型的MIR系统。这些音频特征可以大致分为两类:1)光谱特征和2)时间特征。

光谱特征(sfs)代表音乐在相对较短时间内的光谱特性。从音乐的角度来说,可以说它揭示了音乐的音色或音调特征。一些流行的SFS包括:光谱质心,光谱扩散,光谱通量光谱平坦度测量,梅尔频率倒谱系数(mfcs)和色度。

另一方面,时间特征(tfs)描述音乐信号随时间的相对长期动态,如时间转换或节奏特征。其中包括零交叉率(zcr)。时间包络,速度直方图,等等。

这两个群体并不相互排斥,然而,许多MIR应用程序使用许多不同功能的组合。

这些定义是在信号处理的上下文中给出的(如上所述)。

最后,“时间特征”的含义可能会根据上下文而改变。因此,你应该根据上下文来解释它,但它几乎总是与时间有关(在某种程度上)。

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