9、利用 Python 进行法医搜索与索引

利用 Python 进行法医搜索与索引

1. 搜索与索引的重要性及目的

在法医调查中,搜索是至关重要的环节。如今,搜索的质量很大程度上取决于执行搜索的调查人员。要进行有效的搜索,调查人员需要明确搜索的目标、范围(如文件、删除文件、空闲空间、电子邮件文件、数据库或应用程序数据等),并能够准确解读搜索结果,这需要丰富的经验和对犯罪行为的深入了解。

近年来,证据索引技术逐渐兴起,但索引方法的性能也引发了一些困扰。Python 编程语言拥有许多内置机制和标准库模块,可助力搜索和索引工作。

搜索和索引的根本目的是发现事实,进而构建理论和假设。这就如同福尔摩斯在案件调查中运用演绎和归纳推理,依据事实来创建关于犯罪的理论和对嫌疑人、受害者及旁观者的画像。演绎推理基于可验证的事实和有效论证得出必然正确的结论,例如“所有人都会死亡,苏格拉底是人,所以苏格拉底会死亡”。而归纳推理则存在一定风险,基于概率进行判断,例如根据约翰的日常行程和打卡时间,推断他在特定时间不可能在距离办公室 3 英里外的地方实施谋杀。

在搜索过程中,我们需要关注的事实包括“谁”“什么”“哪里”“何时”和“如何”等方面。具体示例如下:
- 文档相关 :存在哪些文档,其内容和相关性如何?文档的创建、修改、最后访问时间,打印次数和时间?文档是存储在闪存设备还是云端?文档的来源地。
- 多媒体文件相关 :存在哪些多媒体文件,其来源是什么?是从互联网下载的,还是嫌疑人或受害者录制或拍摄的?如果是录制或拍摄的,使用了什么设备?
- 嫌疑人相关 :被调查的嫌疑人是谁,我们对他们了

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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