Quais podem ser boas técnicas para enfrentar esse problema abstrato?
Você tem um fluxo de dados de um sinal contínuo, como o de um sensor físico. Esse sinal tem valores reais (discretizados), nenhum atributo; características adicionais (por exemplo, potência, correlação automática, entropia) podem ser extraídas. Você pode atribuir uma etiqueta de um conjunto finito a uma janela do sinal. Deixe este rótulo ser um rótulo de treinamento . Você deve escolher os pontos inicial e final da janela, bem como o rótulo da janela.
A tarefa é classificar as próximas janelas online, assim como o sinal é recebido.
Estou pedindo um algoritmo incremental, no sentido de que ele deve aumentar seu desempenho de detecção, devido a mais rótulos de treinamento. Mas deve ser capaz de classificar mesmo após apenas um rótulo de treinamento.
Se o problema for muito difícil por causa da detecção dos limites das janelas, digamos que você possa corrigir o tamanho deles em uma pequena constante. Assim, o algoritmo classifica pequenas fatias do sinal e depois funde as adjacentes com os mesmos rótulos. Se você usar essa abordagem simplificada, justifique por que é razoável.
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