The Goertzel algorithm for the extraction of texturefeatures阅读要点

本文提出了一种基于Goertzel算法的纹理特征提取方法，作为传统FFT方法的替代方案，该算法在资源消耗和计算成本上更具优势。研究重点在于在机器人和自动化领域中，通过Goertzel算法在本地设备中进行预处理，以减少导线数量、降低计算负载和数据流量。实验表明，Goertzel算法在12种不同纹理的分类中达到了84.8%的准确率，尽管略低于FFT算法的91.4%，但其低资源消耗和低延迟的特点使其在嵌入式系统中更具竞争力。此外，文章强调了分布式tactile传感器在获取物体属性信息中的重要性，并得到了西班牙政府的资助支持。

文章概述

本文提出在机器人和自动化领域，利用Goertzel算法进行纹理特征提取作为传统FFT方法的一种替代方案。随着集成到系统中的传感器和执行器数量的增加，需要在本地电子设备中进行预处理，以减少阻碍运动的导线数量、降低计算负载和数据流量。Goertzel算法以其较低的计算成本而成为一种可行的选择，尤其适用于仅需从原始信号中提取有限数量特征（例如，为识别对象的主要特性而非全面分析）的应用场景。通过选取谱中16个频率点来计算信号功率，实验结果表明，使用提出的算法可以对12种不同纹理达到84.8%的分类准确率。此外，文中强调了在涉及人工手部的机器人和假肢应用中，分布式的 tactile传感器对于获取物体属性信息的重要性，并且提出了Goertzel算法作为实现高效、低资源消耗解决方案的方法。这项工作得到了西班牙政府资助，体现了学术界的兴趣和支持。

1. 基于Goertzel算法的纹理特征提取方案
2. 快速响应时间在机器人操作中至关重要
3. 预处理过程可以在本地电子设备上实现，以降低干扰和计算负担
4. 基于Goertzel算法的方案可以有效降低资源消耗和功率消耗
5. 提取的信号功率可用于分类物体的纹理特征

文档速读

本章主要介绍了Goertzel算法这一信号处理方法，并与传统的快速傅里叶变换（FFT）进行比较。该算法在计算资源有限的情况下，能够更高效地提取频率信息，同时在内存使用方面也具有优势。实验采用了一个带有电阻式传感器的人工手指用于数据采集，并通过非均匀分布的方式选择需要计算的频率指数。最后，作者介绍了特征提取和分类的具体方法。

本节主要探讨了多种材料在3D打印和激光切割工艺中的应用情况。其中，重点分析了Filaflex、PLA、Methacrylate和Fabric等不同材料的纹理特征和频率分布图。此外，还详细说明了工艺参数设置，包括频率、幅度和波长等关键参数，以帮助读者更好地理解各材料的加工特性及其在实际应用中的表现。

基于Goertzel算法的触摸纹理特征提取与分类器训练

本节介绍了作者基于Goertzel算法进行纹理检测的研究成果，并对算法性能与FFT进行了对比分析。研究采用10种不同纹理的样本，通过信号频率分析提取了K个系数作为特征，并采用k-means聚类算法对纹理进行分类。实验结果表明，在最佳参数设置下，Goertzel算法的分类准确率达到84.8%，略低于FFT算法的91.4%。但Goertzel算法在资源消耗和延迟时间等方面具有优势。