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预测匹配问题?
什么算法可以解决这个问题?
我有一组数据是针对心脏的左心室面积大小的数据。
简化一下就是类似: 1,2,3,4,5,4,3,2,1,2,3,4,5,4,3,2,1... ...
心脏在扩张和收缩是一个周期,1秒钟2个周期左右,从面积的数据上看基本上符合正弦曲线。
我在取的一组数据以后, 对它们进行分析, 找出规律, 比如是1秒钟几个周期, 曲线顶端和低谷范围。
然后动态取的数据, 实时判断出现在处于曲线的上升阶段还是下降阶段, 在接近顶端和接近低谷的时候,要触发一个事件通知用户。
我的问题是:有没有什么算法是解决这类问题的?如何做预测匹配?对于采样数据的噪音有没有办法?
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心脏在扩张和收缩是一个周期,1秒钟2个周期左右,从面积的数据上看基本上符合正弦曲线。
我在取的一组数据以后, 对它们进行分析, 找出规律, 比如是1秒钟几个周期, 曲线顶端和低谷范围。
然后动态取的数据, 实时判断出现在处于曲线的上升阶段还是下降阶段, 在接近顶端和接近低谷的时候,要触发一个事件通知用户。
我的问题是:有没有什么算法是解决这类问题的?如何做预测匹配?对于采样数据的噪音有没有办法?
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