व्युत्पन्न गणना


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मेरे पास डेटा (एकल सरणी) की एक श्रृंखला है। यदि मैं यह डेटा लेता हूं और इसे प्लॉट करता हूं, तो मैं देख सकता हूं कि कई चोटियां हैं। हालाँकि, यदि मैं डेटा के एक भाग पर ज़ूम करता हूँ, तो मैं देखता हूँ कि पर्याप्त शोर है।

मुझे यह पता लगाना पसंद है कि थोड़ा सीपीयू समय और ऊर्जा का उपयोग करके डेटा में कितनी चोटियां हैं। मैंने इन चोटियों की ढलानों का पता लगाने के बारे में सोचा (तेज या चिकनी बढ़ती या गिरने वाली हो सकती है) और चोटियों की संख्या निर्धारित करने के लिए ढलान की संख्या को देखें। (हर ढलान के लिए 2 ढलान सकारात्मक और नकारात्मक)

किसी भी संकेत मैं शोर की उपस्थिति में ढलान की गणना कैसे कर सकता हूं?

कोड एक एम्बेडेड सिस्टम में जाएगा, मेमोरी सीमित है इसलिए अधिमानतः मुझे कुछ ऐसा लागू करना पसंद है जिसके लिए किसी महत्वपूर्ण डेटा कॉपी की आवश्यकता नहीं है।


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आप एक दुकान में आवाज

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यदि आवृत्ति में शोर अपेक्षाकृत अधिक है, तो आप डेटा को कम फ़िल्टर कर सकते हैं
पॉल आर

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क्या आप अपने डेटा के एक या अधिक उदाहरण प्लॉट पोस्ट कर सकते हैं? यह देखने में हमारी मदद करेगा कि यह कैसा दिखता है। पीक डिटेक्शन आमतौर पर व्युत्पन्न अनुमान के माध्यम से नहीं किया जाता है, क्योंकि एक सिग्नल के व्युत्पन्न की गणना शोर के प्रति बहुत संवेदनशील है (यह एक हाईपास ऑपरेशन है)। रुचि के संकेत के लिए विशेषताएं हो सकती हैं जो आप शोषण कर सकते हैं। इसके अलावा, शिखर का सही ढंग से पता लगाने की संभावना और गलत तरीके से शिखर घोषित करने की संभावना के बीच हमेशा एक व्यापार होता है जो वास्तव में रुचि का नहीं है। आपके आवेदन के लिए कौन सा अधिक महत्वपूर्ण है?
जेसन आर

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यदि आप एक भूखंड का उत्पादन कर सकते हैं, तो यह मददगार होगा।
जेसन आर

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आप चोटियों का पता लगाना चाहते हैं, आप चोटी का पता लगाना चाहते हैं ( dsp.stackexchange.com/questions/1302/peak-detection-approach पर देखें )।
गीर्टेन

जवाबों:


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यह शोर के प्रकार और सिग्नल के प्रकार पर निर्भर करता है। यदि आप एक अच्छा जवाब चाहते हैं तो एक उदाहरण दिखाएं। लेकिन, उस ने कहा, सामान्य तौर पर आप शायद सिग्नल को कम-पास करना चाहते हैं। अगर मैं आप थे, तो मैं फूरियर पावर स्पेक्ट्रम ले जाऊंगा, यह देखने के लिए कि क्या अधिकांश शोर उच्च आवृत्ति है, और सिग्नल मैं ज्यादातर कम रेंज में देखभाल करता है। यदि वे ओवरलैप करते हैं, तो ठीक है कि जीवन है। मुझे चीजों के बारे में अधिक सोचना होगा।

कई मामलों में शोर संकेत के लिए अच्छा है कि एक कम-पास फिल्टर Savitzky-Golay फिल्टर है। यह न्यूमेरिकल रेसिपी में वर्णित है, और पायथन के लिए पायथन नेम्पी कुकबुक में एक फ़ंक्शन है। यह एक छोटे कर्नेल के साथ एक दृढ़ संकल्प है। आप चोटियों या अन्य सुविधाओं की चौड़ाई के आधार पर खिड़की के आकार को चुनते हैं, जो शोर को शांत करने के लिए पर्याप्त है, लेकिन सुविधाओं की तुलना में व्यापक नहीं है। यह छोटा हो सकता है, पांच अंक कहो, या दर्जनों की तरह बड़ा, एक सौ हो सकता है।

आप एक बहुपद आदेश भी लेते हैं - आमतौर पर मैं 2 या 4 का उपयोग करता हूं। खिड़की के छोटे होने पर ऑर्डर 2 ठीक है, <10 अंक या यह आधे से कम चक्र या तो फैला हुआ है (यदि आपका संकेत साइन जैसा दिखता है), जबकि ऑर्डर 4 है विकृत चोटी के आकृतियों के मिलान में बेहतर है, लेकिन लगभग 9 या अधिक अंक रखना पसंद करते हैं। लेकिन बहुत कुछ शोर के आकार और आवृत्ति पर निर्भर करता है।

जैसा कि अन्य टिप्पणियों में कहा गया है, डेरिवेटिव ढूंढना शायद सबसे अच्छी रणनीति नहीं है, लेकिन अगर आप किसी भी तरह से डेरिवेटिव ढूंढना चाहते हैं, तो सविट्ज़की-गोल फ़िल्टर ऐसा कर सकते हैं - साथ ही सिग्नल के बजाय व्युत्पन्न को चौरसाई और रिपोर्ट करना।

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