python使用隐马尔可夫模型识别波形数据MFCC特征

python使用隐马尔可夫模型识别振动波形数据MFCC特征

1、简介

​ 隐马尔可夫模型非常擅长对时间序列数据进行建模。

​ 由于振动波形数据是时间序列信号，HMM能够满足波形分类需求。

​ 隐马尔可夫模型是表示观察序列的概率分布的模型。假设输出是由隐藏状态生成的。

2、数据预处理

​ 假设已经有做FIR处理的波形数据存放在MySQL数据库中，存放的格式是一维数组，可以通过python读取出来。

代码：

import pymysql

def get_cursor():
    # 获取数据库游标

    con = pymysql.connect