基于类概率密度函数的Bhattacharyya判据：模式识别关键步骤

"基于类的概率密度函数的可分性判据是模式识别领域的重要理论工具，特别是针对非电信息的识别场景。本文主要讲解的是Bhattacharyya判据，这是一种用于衡量两个概率分布相似度的方法。该判据的计算公式涉及两个概率密度函数p(x)和q(x)的积分，通过计算它们的 Bhattacharyya 系数，可以评估样本在特征空间W中的可分性。当系数接近1时，意味着两个类别间的区分度高，反之则低。 信息获取是模式识别的第一步，它涉及将非电信息如病理切片、语音、文本和图像等转化为计算机能够处理的电信号。传感器在此过程中起到关键作用，如话筒将声音信号转换为电信号，摄像机捕捉景物信息并转化为像素矩阵。这一阶段的目标是实现不同信息形式之间的转换，以便后续处理。 预处理环节则是对获取的原始数据进行处理，目的是去除噪声，强化有用信息，使数据纯净以便于分析。具体步骤根据问题不同而异，例如车牌识别需先定位和分割车牌号码，这是预处理中的重要任务。预处理是模式识别流程中至关重要的清洗步骤，直接影响到识别结果的准确性。 特征选择和提取是模式识别的核心环节，它涉及将原始数据转换为具有代表性的特征表示，这些特征应能准确反映事物的本质并有利于分类。这一阶段的目标是通过选择和转换方法，提取出最具区分性的特征，以提高模式识别的效率和精度。 总结来说，基于类的概率密度函数的可分性判据，如Bhattacharyya判据，是模式识别中用于决策支持的重要工具，而信息获取、预处理和特征选择提取的流程构成了整个模式识别系统的基石，共同确保了非电信息的有效识别和处理。"