Q&A
1. 現れるピークの数は決まっていますか？
2. ピークとピークの間にノイズとなるピークが混ざる可能性はありますか？
スペクトルデータ(時系列データでも可)が数十本あった際に、これらに共通するピークを抽出する方法はございますか。
現在、遺伝的アルゴリズムを検討しております。
・100個体があった際、それらはスペクトル数値とは別の情報の元、クラスタリングしております。その情報はスペクトル数値と関連性があります。
そのため、クラスタリングされたスペクトルA郡にはその情報に由来する共通ピークがあるはずです。
・推定される共通ピークは分かりませんので、ピークの事前トラッキングは行えません。
・スペクトルは正規化しております。
1.ピークの数はスペクトルによって異なります。
2.ピーク間でノイズが混ざる可能性もあります。
3. 全部自動で共通のピークを抽出しようとしていますか？それとも手動であらかじめトラッキングするピークを選択して残りを自動化しようとしていますヵ？
回答2件
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まず、考えておられる前提条件をもう少し詳しくお示しされるのが、良い回答を得られるために必要だと思います。以下については、どのような状況でしょうか？
・数十本の元データは、全て同様の周波数帯域でピークを持つと期待できるのか？
（複数種類のデータが混ざっていて、A群は〇〇Hzと△△Hzのピークを持つと推定されるが、B群は〇〇Hzと××Hzのピークを持つと推定される などの場合には抽出の仕方、出力の仕方が変わります）
・数十本の元データは、スペクトルのレベルが既に正規化されているのか？
前提条件によっては、そもそも「遺伝的アルゴリズム」など適用しなくても、もっと簡単にピーク帯域を算出する方法もあるので。
投稿2021/12/04 23:39
総合スコア31
有難うございます。
100野個体があった際、それらはスペクトル数値とは別の情報の元、クラスタリングしております。その情報はスペクトル数値と関連性があります。
そのため、クラスタリングされたスペクトルA郡にはその情報に由来する共通ピークがあるはずです。
そこで、○Hzから○Hz間のピーク、◆Hzから◆Hzのピークが共通しているといった数値情報が欲しいです。
また、スペクトルはすでに正規化されております。
低評価の理由：
現状では，質問者への状況説明を求めているだけの内容と見えますので，
「回答になっていない」という理由で低評価を入れておきます．
※今後話が進んで内容が回答的になった段階でこの低評価は取り下げるつもりでおりますが，
話を進める方法に関して，下記をご検討されると良いのではないかと思います．
【To回答者様：】
こういった追記依頼は [質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼] 欄で行うべきではないでしょうか．
【To質問者様：】
で，それに対しての情報追記が（このコメント欄ではなくて）質問文に対して行われた方が
> 良い回答を得られる
可能性は上がるのではないかと思います．
>fanaさま
素人ですみません。おっしゃっている「質問への追記…」欄は、どれの事かご教示頂けると幸いです。
>運営さま
そのようなルールがあるなら、入力欄にその旨の注釈を入れていただけると助かります。
質問文の直下（最も上側に表示されている回答と質問文との間）のところにあります．
他の方が
> 1. 現れるピークの数は決まっていますか？
> 2. ピークとピークの間にノイズとなるピークが混ざる可能性はありますか？
と質問している場所です．
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回答を分割されちゃうと
> ※今後話が進んで内容が回答的になった段階でこの低評価は取り下げるつもりでおりますが
的なリアクションをどう取ればいいのかわからなくなりますね（とりあえず今回は取り下げておきますが）．
本当に別の話を書くという意味合いのときは回答を分けるのが妥当ですが，
今回のように話の続きを追記するような場合には，既存回答を編集する形で追記を行っていただくのが良いかと．
（うーん，自分で読み返してみるとすごい自治厨感を感じる！）
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ベストアンサー
これまでお知らせ頂いた条件を前提とすると、（私なら）以下のような単純なアルゴリズムを採用します。
・スペクトルのＳＮ比に応じて、適切な閾値(スレッショルドレベル)を設定する
・一つのスペクトルの各周波数成分に対して、閾値以上であれば１、未満ならゼロに変換する
・全てのスペクトルの変換後のデータについて、周波数ごとの和を取る
・周波数毎の和から数値の大きい物を(例えば２つ)選択する
・選んだ２つの周波数の差を取る
いかがでしょうか。
投稿2021/12/06 15:13
総合スコア31
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