реклама на сайте
подробности

 
 
 
Reply to this topicStart new topic
> Определение типа сигнала
boobo
сообщение Apr 27 2010, 13:30
Сообщение #1





Группа: Новичок
Сообщений: 2
Регистрация: 27-04-10
Пользователь №: 56 930



Люди, помогите!

Предположим, что на выходе ЦФ у меня есть cos(), затем треугольник, а затем опять cos()

Каким образом можно объяснить компу, что на выходе 2 косинуса и как их можно отделить, т.е. комп должен понять, что первый cos() занимает первые 100 отчетов, а последний - с 350 по 400. Ясно, что у косинусов разные частоты.

Т.е. как комп научить распознавать форму сигналов?

Заранее спасибо!
Go to the top of the page
 
+Quote Post
bahurin
сообщение Apr 27 2010, 13:47
Сообщение #2


Местный
***

Группа: Участник
Сообщений: 240
Регистрация: 20-09-08
Пользователь №: 40 347



данная задача будоражит умы уже лет эдак 100 и путевого решения увы нет. Пути по которому можно идти:
1. Сравнивать степень похожести на основе кратковременного корреляционного анализа (по времени и частоте). Пожалуй самое простое и ненадежное. Сюда же можно добавить всякого рода образы (вейвлет и прочее)
2. Строить некую следящую систему на основе линейной (а лучше нелинейной) авторегрессионной модели. Это уже гораздо сложнее, если вообще возможно.
3. Есть такой аппарат для распознавания называется искусственные нейронные сети. Их можно обучать и пытаться ими чтото там распознавать. Я лично к ним отношусь с недоверием.
Go to the top of the page
 
+Quote Post
boobo
сообщение Apr 27 2010, 14:37
Сообщение #3





Группа: Новичок
Сообщений: 2
Регистрация: 27-04-10
Пользователь №: 56 930



Вот у меня такая задача. Через фильтр я пропускаю сигнал, на выходе у меня cos-ы с разными частотами + всякая фигня.... Частоты мне заранее неизвесты!!! Может есть идеи как хотя бы с точностью в 50% распознать cos! Мне нужно получить совокупность cos-ов и их частот, присутствующих на выходе... Корреляция фигня полная, она кажись работает только с М-последовательностями!!!

Может литературу посоветует?
Go to the top of the page
 
+Quote Post
Andron_
сообщение Apr 27 2010, 15:24
Сообщение #4


.NET developer
***

Группа: Свой
Сообщений: 218
Регистрация: 20-10-07
Из: Новосибирск
Пользователь №: 31 532



Цитата(boobo @ Apr 27 2010, 21:37) *
Может есть идеи как хотя бы с точностью в 50% распознать cos!


по отношению уровней гармоник оценить...
Go to the top of the page
 
+Quote Post
AsJohnAs
сообщение Apr 29 2010, 15:40
Сообщение #5


Частый гость
**

Группа: Свой
Сообщений: 125
Регистрация: 14-07-05
Из: Санкт-Петербург
Пользователь №: 6 793



Ну для того чтоб найти частоты можно применять метод MUSIC или метод Писаренко (http://en.wikipedia.org/wiki/Frequency_estimation).

Метод MUSIC реализован в MATLAB, там можно с ним поиграться.
Go to the top of the page
 
+Quote Post
Mad_max
сообщение Apr 30 2010, 14:53
Сообщение #6


Местный
***

Группа: Свой
Сообщений: 377
Регистрация: 23-12-06
Из: Зеленоград
Пользователь №: 23 811



Цитата(boobo @ Apr 27 2010, 18:37) *
Вот у меня такая задача. Через фильтр я пропускаю сигнал, на выходе у меня cos-ы с разными частотами + всякая фигня.... Частоты мне заранее неизвесты!!! Может есть идеи как хотя бы с точностью в 50% распознать cos! Мне нужно получить совокупность cos-ов и их частот, присутствующих на выходе... Корреляция фигня полная, она кажись работает только с М-последовательностями!!!

Может литературу посоветует?

Корреляция, а точнее ВКФ взаимно корреляционная функция характеризует степень похожести двух сигналов.
А теперь думайте подходит это вам или нет. Если нет, то второй третий пунк из приведенного выше ваш путь на пару ближайших лет smile.gif
Go to the top of the page
 
+Quote Post
Pechka
сообщение May 5 2010, 09:04
Сообщение #7


Частый гость
**

Группа: Свой
Сообщений: 144
Регистрация: 25-03-10
Из: Москва
Пользователь №: 56 210



А если пройтись скользящим окном Фурье по этому сигналу и выделить максимальные компоненты? Вполне может сгодиться, если косинусы достаточной амплитуды. Вообще, хорошо бы знать как относятся уровни сигналов тех же косинусов с треугольниками, например. По полученным спектрам можно ходить также скользящим окном с адаптивным порогам. Там где есть превышение - есть косинус. Далее различными вариациями алгоритма можно более точно локализовать начало и конец сигнала. А вообще, гораздо удобнее знать хотя бы приблиительно какие косинусы ожидать на выходе...
Go to the top of the page
 
+Quote Post

Reply to this topicStart new topic
1 чел. читают эту тему (гостей: 1, скрытых пользователей: 0)
Пользователей: 0

 


RSS Текстовая версия Сейчас: 23rd July 2025 - 22:53
Рейтинг@Mail.ru


Страница сгенерированна за 0.01425 секунд с 7
ELECTRONIX ©2004-2016