本文主要是介绍python使用隐马尔可夫模型识别波形数据MFCC特征，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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 pymysqldef get_cursor():# 获取数据库游标con = pymysql.connect(host='127.0.0.1', 这篇关于python使用隐马尔可夫模型识别波形数据MFCC特征的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
