次の「シグナル」を分析して比較したいと考えています。
(編集: より良いレンダリング ここ:振動は良いそしてここ:振動は悪い)
表示されるのは、時間に対してプロットされた一種の人工ニューラル ネットワークからのニューロン活性化のプロットです。プロットの各線は、時間の経過に伴うニューロンの活性化であり、-1 から 1 の間の値を持つことができます。
最初のプロットでは、アクティビティは安定して一貫していますが、2 番目のプロットでは、より混沌としたアクティビティが例示されています (より適切な用語が必要なため)。ある種の破壊的な干渉が頻繁に発生しているようです..
とにかく、ある種の「賢い」分析をしたいのですが、信号分析は私の得意分野ではないので、ここでアドバイスを求めたいと思いました...
編集：少し明確にさせてください。最終的には、データを特徴付けたいと思います。これには、たとえば、各プロットに含まれる個々のシグナル間の相関関係を特定することが含まれます。「規則性」またはデータの不変性を測定したいと思います。上記の例では、上のプロットは下のプロットよりも規則的です。したがって、各信号の分散を計算し、それを測定値として使用できると思います。しかし、より包括的な信号処理技術がより適しているかどうか疑問に思っていました (よくわかりません)。実際、今考えてみても、信号処理が本当に必要なものかどうかさえわかりません。おそらくある種のウェーブレットまたはft分析...
興味のある方のために、私はワームの移動の計算モデリングに取り組んでいます。