我'd recommend utilizing SOM (Self-organizing map) for pattern recognition since it'真的很健壮 . 还有一个你可能感兴趣的事情 . 但是,为了让它在忽略偏移的同时学习波浪,你需要训练时间,但如果这不是问题,请继续阅读 .

对于SOM,你必须将波形采样到恒定大小的向量,让我们说:

sin x - > sin_vector =(a1,a2,a3,...,aN)

cos x - > cos_vector =(b1,b2,b3,...,bN)

通常用欧几里德距离计算“SOM-向量”的相似性 . 这两个矢量的欧几里德距离很大,因为它们具有不同的偏移 . 在你的情况下,他们应该被认为是相似的,即 . 距离要小 . 所以..如果你没有从同一个起始点采样所有类似的波,它们将被分类到不同的类中 . 这可能是一个问题 . 但!计算SOM中矢量的相似性,以便从 Map 中找到BMU(最佳匹配单位)并拉动BMU及其neigborhood的向量,从而调整给定样本的值 . 因此,您需要改变的是比较这些向量的方法以及将样本的值拉向样本的方式,以便两者都是“抵消容忍的” .

缓慢但有效的解决方案是首先找到每个矢量的最佳偏移指数 . 最佳偏移指数是对样本产生欧几里德距离的最小值 . 然后,用网络的某个节点计算的最小距离将是BMU . 然后使用为之前每个节点计算的偏移指数,将BMU及其neigborhood的向量拉向给定的样本 . 其他一切都应该开箱即用 .

这个解决方案相对较慢,但应该很好 . 我建议彻底研究SOM的概念然后再读这篇文章(和愤怒的评论):)

PLEASE comment 如果你知道一些比前一个好的数学解决方案!

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