各位大佬,我通过红外相机获得了两组热图像序列,拍摄的目标是一个芯片在不同的工作状态下的温度变化。但是这两组数据具有非常大的相似性。我尝试过用均值、差分值、OTSU法去分割他的面积等,但都表现出了非常大的相似性。可是从理论上来讲,工作状态会改变功耗,因此一定会引起温度的变化,可是现实却是我没有办法把他们分开。
所以,有没有什么样的特征提取办法能够让这样的数据分开呢?还是说我这可能只是一组无效数据呢?
数据相似性太大,有没有什么算法可以分开他们呢?
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
- 邀请回答
-
1条回答 默认 最新
- ShowMeAI 2022-12-03 20:49关注
你得到的是两个温度时间序列,可以计算两个时间序列的相似度量,也就是
Dynamic Time Warping(DTW)
问题。
这里有一些参考资料:代码实现可以直接基于tslearn
你可能需要自己根据一些序列对,观测一下,用于区分的相似度阈值是多少(比如0.9)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 Opencv(C++)异常
- ¥15 VScode上配置C语言环境
- ¥15 汇编语言没有主程序吗?
- ¥15 这个函数为什么会爆内存
- ¥15 无法装系统,grub成了顽固拦路虎
- ¥15 springboot aop 应用启动异常
- ¥15 matlab有关债券凸性久期的代码
- ¥15 lvgl v8.2定时器提前到来
- ¥15 qtcp 发送数据时偶尔会遇到发送数据失败?用的MSVC编译器(标签-qt|关键词-tcp)
- ¥15 cam_lidar_calibration报错