ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੀਸੀਏ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੀਸੀਏ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਸਮਾਰਟ ਦਸਤਾਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਪੀਸੀਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੈਟਰਨ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮੇਰੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਦਸਤਾਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹੱਥਾਂ ਦੇ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜੋ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ PCA ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸੰਕੇਤ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ ਰਚਿਆ। ਉਮੀਦ? ਸਾਫ਼, ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਕਲੱਸਟਰ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਓਵਰਲੈਪ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਤੀਜਾ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਸੀ. 20 ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪੁਆਇੰਟਸ (ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ 10 ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ 10) ਦੀ ਬਜਾਏ, ਪੀਸੀਏ ਪਲਾਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰ ਹਰੇਕ ਇਸ਼ਾਰੇ ਲਈ। ਅਜਿਹਾ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਇਸ਼ਾਰੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਗਏ ਸਨ। ਇਸ ਅਚਾਨਕ ਵਿਵਹਾਰ ਨੇ ਡੇਟਾ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਸੈਂਸਰ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕੀਤੇ। 🧐

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਵੀ ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਜਾਂ ਸੈਂਸਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਇੱਕ PCA ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਭਟਕਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਉ ਇਹ ਖੋਜ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।

ਕਿਵੇਂ ਸੈਂਸਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੀਸੀਏ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮਿਸਲਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਵਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈਂਡ ਮੋਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਪੀਸੀਏ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (PCA) ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਸਧਾਰਣ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਹੈ। ਅਸੰਗਤ ਸੈਂਸਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸਕੇਲਿੰਗ PCA ਪਲਾਟਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ PCA ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਈ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦ ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਕੇਲਰ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨਲ ਸੈਂਸਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਕੇਲਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਰੇਂਜਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ PCA 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਧੁਰਾ 0-10 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਡਾਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ 0-0.1 ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ PCA ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਪੀਸੀਏ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਭਾਗ ਪੀਸੀਏ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸੰਕੇਤ ਲੇਬਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ "ਵੇਵ" ਸੰਕੇਤ ਦੇ 10 ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ 3D ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਸੰਕੇਤ 20 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਏਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੱਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੋ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਜੋ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨਾਲ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੈਂਸਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੜਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਸੈਂਸਰ ਨੇ 5-ਡਿਗਰੀ ਮਿਸਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ "ਮੁੱਠੀ" ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਅਲਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਯੂਲਰ ਕੋਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੋਡ ਮੂਲ ਸੰਦਰਭ ਸਪੇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੁਨਰ-ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ PCA ਨੂੰ 3D ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਉਣ, ਇੱਕੋ ਸਮੂਹ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਪੁਰਾਣੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕੇਲਿੰਗ, PCA, ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਯੁਕਤ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਚਿਤ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ✨

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# Load datasets
def load_data(file_paths):
    data = []
    for path in file_paths:
        df = pd.read_csv(path)
        data.append(df)
    return pd.concat(data, ignore_index=True)
# Preprocess data with optimized scaling
def preprocess_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    return scaled_data
# Apply PCA
def apply_pca(scaled_data, n_components=3):
    pca = PCA(n_components=n_components)
    principal_components = pca.fit_transform(scaled_data)
    return principal_components, pca
# Visualize PCA results
def plot_pca_results(pca_data, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    for label in np.unique(labels):
        indices = labels == label
        ax.scatter(pca_data[indices, 0],
                   pca_data[indices, 1],
                   pca_data[indices, 2],
                   label=f'Gesture {label}')
    ax.set_xlabel('PC1')
    ax.set_ylabel('PC2')
    ax.set_zlabel('PC3')
    ax.legend()
    plt.show()
# Main function
if __name__ == "__main__":
    file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']
    data = load_data(file_paths)
    features = data.drop(['label'], axis=1)
    labels = data['label'].values
    scaled_data = preprocess_data(features)
    pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)
    plot_pca_results(pca_data, labels)

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# Function to apply sensor calibration
def calibrate_sensor_data(data):
    rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)  # Example rotation
    calibrated_data = []
    for row in data:
        rotated_row = rotation.apply(row)
        calibrated_data.append(rotated_row)
    return np.array(calibrated_data)
# Preprocess data
def preprocess_and_calibrate(df):
    features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].values
    calibrated_features = calibrate_sensor_data(features)
    return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("gesture_data.csv")
    calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)
    print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())

ਸਹੀ PCA ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੋਸ਼ਨ ਕੈਪਚਰ ਡੇਟਾ ਹੱਥਾਂ ਦੇ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ ਵਾਂਗ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਂਸਰ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਜਾਂ ਅੰਬੀਨਟ ਤਾਪਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸੈਂਸਰ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਰੋਟੇਸ਼ਨਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੂਖਮ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ PCA ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜਾਪਦੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਕਲੱਸਟਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਤਰੰਗ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਬਦਲਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਟਾਈਮ ਵਾਰਪਿੰਗ (DTW) ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਕ੍ਰਸਟਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। DTW ਦੋ ਕ੍ਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਪ੍ਰੋਕ੍ਰਸਟਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿ ਨਵੀਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਸੰਦਰਭ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ। ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ PCA ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਕੇਤ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਸੰਕੇਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਯਾਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਅਸਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਗਲਤ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਗੁਪਤ ਥਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੇਵ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ ਉਸੇ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਵੇਵ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਮਿਸਲਲਾਈਨਮੈਂਟ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। 🚀