노이즈 패턴 의 주기 ( 즉 , 반복 빈도수 ) 는 570 에서 패턴 분류 알고리즘 을 적용 하 는 동안 그 패턴 클래스 의 선험 확률 을 조정 하 는 데 ( 예컨대 , 베이즈 ( Bayes ) 분류기 의 경우 ) 또는 그 클래스 의 가중치 를 조정 하 는 데 ( 예컨대 , 서포트 벡터 머신 ( Support Vector Machine ) 의 경우 ) 사용 될 수 있 다 . 클래스 의 선험 확률 또는 가중치 가 높 을수록 , 클래스 가 인식 될 가능 성 이 높 다 . 패턴 의 반복 간격 ( repetition interval ) 이 알려져 있 다면 , 패턴 이 주어진 시간 들 에 보다 높 은 확률 로 존재 할 것 으로 예상 된다 . 그 클래스 의 선험 확률 또는 가중치 는 그 시간 들 에 보다 높 도록 조정 될 수 있 어 , 패턴 분류기 가 그 노이즈 패턴 을 인식 할 가능 성 을 증가 시킬 수 있 다 . 이 반복 간격 은 노이즈 특성 화 스테이지 에서 결정 되 어 데이터베이스 ( 578 ) 에 저장 될 수 있 거나 , 미리 저장 된 데이터베이스 ( 로컬 , 네트워크 화 된 , 클라우드 스토리지 ) 로부터 로딩 될 수 있 다 .