フォトプレチソモグラムを以下に示します。
基本的に、画像の明るさが時間の関数として上下するのがわかります。この出力は、指の血流を測定するパルスオキシメータからのものである可能性があります。
私の質問はこれです、「ドロップ」の頻度を把握するための遺伝的アルゴリズム（または一般的には進化的計算）ベースのアプローチはありますか。FFT（よくDFT）が周波数を計算できることを知っています（または、少なくとも上記の入力の周波数ドメイン表現を提供してくれます）。
遺伝的アルゴリズムの手法を使用してこの問題を解決しなければならないとしたら、どのようにアプローチしますか? (私は実際の解決策を探しているのではなく、表現とフィットネス関数が GA 設計でどのように見えるかについてのあなたのアイデアだけを探しています)。
これを解決するのにGAが最適だとは思いませんが、GAソリューションについて具体的に尋ねられたので、ここでいくつかの考えを述べます。私には、サドル ポイントの方がはるかにシャープで周波数も取得できるため、見つけるのに適しているように思えます。
問題のデータは、各位置が特定の時間の明るさを保持する二重ベクトルになると思います。このベクトルのすべてのポイントが等間隔のタイム スロットからサンプリングされる必要があります。次に、周波数を見つけることは、offset+x*interval によって与えられるポイントで問題データから得られる値の平均を最小化 (または最大化) するオフセットと間隔を見つけることです。平均を使用する利点は、間隔が短くなりすぎると平均が低下するため、最小限の間隔を指定する必要がないことです。残念ながら、間隔が長すぎる可能性があるため、フィットネスが評価されるポイント数を最大化する必要もあります。これにより、より困難な多目的問題が作成されます。
これは、動的システム (時系列) を予測する、より一般的な問題の特殊なケースと考えることができ、遺伝的アルゴリズムをそれに適用するために実際にかなり多くの作業が行われてきました。たとえば、 http: //www.amazon.com/Introduction-Genetic-Algorithms-Complex-Adaptive/dp/0262631857 pp. 56-61の議論、または Norman Packard (カオス理論): http://www.ccsr.uiuc.edu/web/Techreports/1988-89/CCSR-89-10.pdf
-テッド