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- 卷积神经网络如何对一维信号进行特征提取？ - 知乎
卷积层： CNN的核心是卷积层，它通过滑动窗口（卷积核）在输入信号上提取特征。 在一维卷积中，卷积核只在一个维度上移动，通常是时间维度。 卷积操作可以捕获信号的局部模式和特征，例如边缘、频率成分等。
- 有哪些可以对中文文本进行文本特征提取的方法？ - 知乎
对中文文本进行文本特征提取是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，旨在将文本转换为机器学习算法可处理的数值形式。中文文本处理相比英文存在额外的挑战，如中文没有明显的单词分界符，且同一个词可能有多种写法。以下是一些常见的中文文本特征提取方法： 1 分词（Tokenization） 中文
- 时间序列数据如何分类并进行特征提取？ - 知乎
时间序列的特征工程 针对长度为 n 的时间序列为 X= [x_ {1},\cdots,x_ {n}] ， 时间序列可以有两种看法，第一种是从时间序列的定义出发，把它看成一个具有先后顺序的序列，第二种则是把时间序列是看成一个多重集合（multi-set），暂且放下它的先后顺序的关系。
- 时间序列如何进行特征提取？ - 知乎
时间序列的特征工程 针对长度为 n 的时间序列为 X= [x_ {1},\cdots,x_ {n}] ， 时间序列可以有两种看法，第一种是从时间序列的定义出发，把它看成一个具有先后顺序的序列，第二种则是把时间序列是看成一个多重集合（multi-set），暂且放下它的先后顺序的关系。
- 机器学习中，特征提取和特征选择有什么区别？ - 知乎
特征提取 （Feature Eatraction）是在特征选择之前的，它是从原始数据中提取新特征的过程，这个提取过程通常是使用一定的算法（函数映射）来自动执行，将多维的或相关的原始特征通过数据转化或映射得到一个新的特征空间，尽管新的特征空间是在原有特征基础
- 如何提取微多普勒特征？ - 知乎
如何提取微多普勒特征？ 现有数据描述：利用1发1收的毫米波雷达，采集了目标物为一个人的adc数据。 adc数据保存格式为实数（表回波的幅值）。 雷达发射FMCW，参数设置为：发射… 显示全部 关注者 36
- LSTM可以提取时间序列特征，具体的实现过程的细节是怎么样的。?
2 模型整体结构 模型整体结构如下所示，多特征变量时间序列数据先经过输入信息编码： TokenEmbedding -时序数据编码 PositionalEmbedding-位置编码 TemporalEmbedding-时间编码 通过这三种数据编码方式的结合使用，可以更好地捕获输入数据的语义、位置和时间特征，增强模型对数据的理解和预测能力。
- 人脸特征向量提取，都有哪些开源算法? - 知乎
Step 3: 说话人特征提取 提取每个检测到的人脸的特征向量（即 face embedding），这些向量将用于聚类。 工具：使用预训练的深度学习模型，如 ArcFace 、 FaceNet 或 Dlib (AI智韵：提取人脸特征的三种方法)，提取人脸特征。
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