数学建模乐谱识别问题代码
时间: 2023-09-29 19:07:23 浏览: 51
乐谱识别问题的代码实现涉及到多个部分,包括数据准备、特征提取、模型建立、模型训练和评估等。以下是一个简单的代码示例,仅供参考:
```
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('music_notes.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征提取
# 这里使用离散小波变换进行特征提取
def wavelet_transform(X):
# TODO:实现离散小波变换
return X_wavelet
X_train = wavelet_transform(X_train)
X_test = wavelet_transform(X_test)
# 建立模型
# 这里使用支持向量机进行分类
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
# 模型训练
clf.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)
```
以上代码仅为一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。另外,离散小波变换的实现需要使用专业的数学库,例如PyWavelets等。