摘要
一种车辆测试数据特征提取方法及系统,属于车辆测试数据处理领域,包括采样预设特征提取策略从中间测试数据中提取时频特征,根据时频特征构造交叉特征;预设特征提取策略包括利用第一滑动窗口从中间测试数据中提取时域特征,第一滑动窗口的窗口大小根据所提取数据自适应调节;采用多种预设评估方法分别对时频特征和交叉特征进行评分后,对所有评分结果进行加权求和,得到每个特征的综合评分;基于特征所属场景,自适应调整加权求和时的权重;剔除综合评分低于预设评分阈值的低分特征,得到高分特征,并对其进行降维,得到优化特征。本申请通过动态调整特征提取窗口和评分标准,提高特征提取的准确度。
技术关键词
特征提取方法
滑动窗口
时域特征
时序特征
特征提取系统
卷积神经模型
双向长短期记忆
数据
强化学习策略
孤立森林算法
连续小波变换
动态时间规整
DTW算法
场景
自动编码器
小波阈值
车辆测试
频域特征
系统为您推荐了相关专利信息
数据
交通
深度学习算法技术
k‑means算法
阶段
灾害监测预警方法
插值模型
注意力
延迟多普勒
反射点
网络故障诊断模型
故障诊断方法
卷积模块
故障诊断技术
特征值
虚拟训练环境
深度强化学习算法
指标
测试场景
环境感知信息