请问利用机器学习如何能将下面两个部分区分出来

[Tomator01]

图a和图b中的波形可以理解成一维的波形，图b的波形特点是呈密集梳状排列的高峰，图a的特点是呈稀疏排列的简单高峰，波的背景都是较平直的的。目前的想法是根据这两个部分的波形特点通过机器学习区分出图b和图a，重点是区分出图b部分（呈呈密集梳状排列），截屏出来的图片都是通过绘图软件画出来的，所以波的数据都有，一维的。请问应该从哪个点去下手做啊，各位帮我出出主意呗

[QQ515311445]

引用 楼主 Big_Pai 的回复:

图a和图b中的波形可以理解成一维的波形，图b的波形特点是呈密集梳状排列的高峰，图a的特点是呈稀疏排列的简单高峰，波的背景都是较平直的的。目前的想法是根据这两个部分的波形特点通过机器学习区分出图b和图a，重点是区分出图b部分（呈呈密集梳状排列），截屏出来的图片都是通过绘图软件画出来的，所以波的数据都有，一维的。请问应该从哪个点去下手做啊，各位帮我出出主意呗

最近弄过抽烟检测，打电话检测，打哈欠检测，眨眼检测，闭眼检测，车辆检测，行人检测，车道偏离检测，你这个简单啊，可以弄好了，你多给几张图，我测试给你看的

[Sherry621]

可以尝试提取两组一维信号的特征（比如能量密度等），采集样本，建立模板，进行分类，简单的阈值分割即可，当然你也可以根据实际情况尝试其他分类方法。

[bourbaki]

请问检测是实时在线检测还是拿到了完整的波形数据再做检测? 前者是时序序列, 后者则可以认为没有时间概念.