चोटी का पता लगाने का तरीका

Question

अस्तित्व में चोटी का पता लगाने वाले एल्गोरिदम क्या हैं? मेरे पास शोर डेटा है, और मैं इस डेटा के लिए चोटी का पता लगाने को लागू करना चाहूंगा। डेटा रिवर्स में है, वास्तव में मैं नीचे निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं।

यहाँ एक्सेल में डेटा का एक स्नैपशॉट है। मुझे दोनों बातो का पता लगाना पसंद है। मैंने कम-पास फिल्टर के माध्यम से डेटा पास करने के बारे में सोचा और बाद में एक चलती औसत करता हूं जहां मैं चोटियों का निर्धारण करता हूं और चलती औसत के भीतर मैं एक और खोज करता हूं। मेरे पास शून्य डीएसपी पृष्ठभूमि है; यह सिर्फ एक सामान्य ज्ञान दृष्टिकोण है। मैं सुनना चाहता हूं कि विशेषज्ञ क्या सलाह देते हैं।

Comments

आप जिन दो बोतलों का पता लगाना चाहते हैं, वे क्या हैं? मैं केवल एक स्पष्ट एक देखता हूं। क्या आप जानते हैं कि आपके पास किस तरह का शोर है, या यह कहाँ से आता है?

— जेसन आर

मैं जानना चाहता हूं कि क्या आप इसे किसी विशेष हार्डवेयर (संसाधन की कमी) पर लागू करना चाहते हैं क्योंकि यह मेरी चरम पहचान रणनीति को प्रभावित करेगा।

— अनसिम्तियाज

@ जैसन आर पर्पल एक स्पष्ट है। हालांकि तेज धार एक बाहरी है। आदर्श रूप में, मैं चाहता हूं कि मुंडन किया जाए और नीचे के बिंदु की गणना की जाए। (इसलिए मेरे दृष्टिकोण में एलपी फ़िल्टर) हल्के नीले रंग पर गैर स्पष्ट एक बैंगनी शिखर का न्यूनतम बिंदु दाईं ओर है। बैंगनी वास्तव में चिंता का विषय नहीं है, लेकिन हल्का नीला है। एक्सेल प्लॉट न्याय नहीं करता है, लेकिन यह 12 बिट एडीसी से है जहां 4096 2 वी है।

— Ktuncer

@anasimtiaz का मानना ​​है कि यह iPhone / Android पर चलेगा या नहीं, इसलिए मुझे लगता है कि हम कह सकते हैं, यह एक पीसी की तरह है। कोई हार्डवेयर बाधा नहीं।

— Ktuncer

@Ktuncer मैंने आपके लिए खुद के लिए कुछ चित्र जोड़े हैं।

— स्पेसी

Answer 1

Ktuncer, यहाँ आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली कई विधियाँ हैं। एक विधि जो मैं सुझाऊंगा, वह है एक असतत वेवलेट ट्रांसफॉर्म (DWT) का उपयोग करना, और विशेष रूप से, ड्यूबचीज़ वेवलेट को देखना । मैं कहता हूँ, डब -14 / डब-टेट्रा।

मूल रूप से आपको जो करने की आवश्यकता है, वह आपका संकेत है, और फिर वहाँ से, एक मिनट या अधिकतम पिक करें। इससे आपके आउटलेयर से छुटकारा मिलेगा। एक डब -14 / डब-टेट्रा वेवलेट ट्रांसफॉर्म आपको ऐसा करने में मदद कर सकता है, और यह विशेष रूप से मदद करता है क्योंकि आप अपने सिग्नल की प्रकृति को नहीं जानते हैं। (डब -14 का उपयोग करके, आप डिग्री 14/2 = 7 डिग्री के बहुपद संकेतों का सही प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, और ऐसा लगता है कि आपको इससे अधिक की आवश्यकता नहीं है)।

इस तरंगिका की गणना अनिवार्य रूप से आपकी ऊर्जा को कुछ संकेत में बदल देती है। वे संकेत आधार वैक्टर पर भार का प्रतिनिधित्व करते हैं। बाकी वजन (आदर्श रूप से) शून्य के पास होगा। जब आपके सिग्नल में शोर होता है (जैसा कि आप करते हैं), वे वेट जो सामान्य रूप से शून्य थे, अब कुछ वज़न हैं, लेकिन आप उन्हें केवल शून्य कर सकते हैं और अपने सिग्नल को 'डीनोइस' कर सकते हैं। एक बार जब यह पूरा हो जाता है, तो आप एक साधारण अधिकतम / मिनट का पता लगा सकते हैं।

इसमें और अधिक विवरण शामिल हैं, आप मुझे ईमेल भेज सकते हैं यदि आप इस पर चर्चा करना चाहते हैं कि इसे कैसे लागू किया जाए। मैंने पहले भी इस तरह का काम किया है।

संपादित करें: यहां कुछ चित्र हैं जो डब-टेट्रा डेनोइज़र को दर्शाते हैं:

Comments

मुझे यह पसंद है .. क्या मैटलैब में इसके लिए एक संदर्भ पुस्तकालय है?

— Ktuncer

@Ktuncer मुझे एक ईमेल गोली मारो।

— स्पेसी

Answer 2

मैं एक विशेषज्ञ होने से बहुत दूर हूँ, लेकिन यहाँ मैं क्या करूँगा:

आपको लगता है कि उतार-चढ़ाव के साथ धीरे-धीरे अलग-अलग संकेत मिल रहे हैं। आप जिन चोटियों की खोज करते हैं, वे कुछ मजबूत उतार-चढ़ाव हैं, इसलिए मैं उनका उपयोग करके उनका पता लगाऊंगा।

1. $X(T)$$Y(t)$

2. $X-Y$$\sigma$$X-Y$

3. $|(X-Y)(t)| > \alpha \times \sigma$$\alpha$

एक ओवरशूट या एक अंडरशूट विशेष रूप से निरपेक्ष मूल्य को हटाने और उचित परीक्षण का उपयोग करके पता लगाया जा सकता है। क्या यह वही है जिसको आप ढूंढ रहें थे।

Comments

दिलचस्प दृष्टिकोण। Σ क्या है? (मानक विचलन?)। इसके अलावा, एक तरफ गणित, इसके पीछे तर्क क्या है?

— Ktuncer

$\sigma$

$4\sigma$

@ user4749 इससे आपको बाहरी चोटियों को प्राप्त करने में मदद मिलेगी, हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि यह आपके लिए देख रहे समग्र चोटियों को मिलेगा (मैं मान रहा हूं कि आप 'व्यापक' चोटियों की तलाश कर रहे हैं?)

— स्पेसी

@ जीन-यव्स हेलो! :-) क्या आप मान रहे हैं कि शोर यहाँ btw है? (यही कारण है कि हम दहलीज को std कर सकते हैं)। मैं उत्सुक हूं, अगर शोर रंगीन है तो क्या होगा?

— स्पेसी

Answer 3

1D या बहुआयामी संकेतों के लिए पीक का पता लगाने के लिए कुछ अनुप्रयोग हैं। ये कुछ उदाहरण दिखा रहे हैं कि ये संकेत और शिखर की उनकी व्याख्या कितनी विविध हो सकती है:

• मूल पोस्टर का 1 डी डेटा;

• किसी छवि का पर्याप्त परिवर्तन, प्रत्येक चोटी मूल छवि में एक पंक्ति से मेल खाती है;

• एक छवि का आटोक्लेररेशन, प्रत्येक चोटी एक "आवधिक पैटर्न" प्रकट करने वाली आवृत्ति से मेल खाती है;

• एक छवि और एक टेम्पलेट के "सामान्यीकृत" क्रॉस-सहसंबंध, प्रत्येक चोटी छवि में टेम्पलेट की एक घटना से मेल खाती है (हम केवल सबसे अच्छी चोटी या कई चोटियों का पता लगाने में रुचि हो सकती है);

• हैरिस कोनों के लिए एक छवि को छानने का परिणाम, प्रत्येक चोटी मूल छवि में एक कोने से मेल खाती है।

ये उन चोटियों की परिभाषाएँ और पता लगाने की तकनीकें हैं जिनका मैंने सामना किया है - निश्चित रूप से ऐसे अन्य हैं जिन्हें मैं या तो भूल गया या नहीं जानता, और उम्मीद है कि अन्य उत्तर उन्हें कवर करेंगे।

प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों में स्मूथिंग और डीनोइजिंग शामिल है। @ मोहम्मद का जवाब तरंगों के बारे में है, और आप मैथेमेटिका के वेवट्रैथोल्ड के दस्तावेज़ीकरण में उनमें से विभिन्न उपयोगों को देख सकते हैं (जहां मैंने अपने उदाहरण भी, वैसे)।

फिर आप मैक्सिमा की खोज करें। आपके आवेदन के आधार पर, आपको केवल वैश्विक मैक्सिमा (उदाहरण के लिए, छवि पंजीकरण), कुछ स्थानीय मैक्सिमा (जैसे लाइन का पता लगाना), या कई स्थानीय मैक्सिमा (की-पॉइंट डिटेक्शन) की आवश्यकता होती है: यह डेटा में उच्चतम मूल्य की तलाश करते हुए, इसे पुनरावृत्त कर सकता है। तब चयनित शिखर के आसपास के क्षेत्र को मिटा देना, जब तक कि शेष शेष मूल्य एक सीमा से कम न हो। वैकल्पिक रूप से, आप एक निश्चित पड़ोस के आकार के भीतर स्थानीय मैक्सिमा की तलाश कर सकते हैं, और केवल उन स्थानीय मैक्सिमा को रख सकते हैं, जिनके मूल्य एक सीमा से ऊपर हैं - कुछ लोग स्थानीय मैक्सिमा के बाकी हिस्सों की दूरी के आधार पर स्थानीय अधिकतम सीमा रखने की सलाह देते हैं (आगे) बेहतर)। शस्त्रागार में रूपात्मक ऑपरेशन भी शामिल हैं: विस्तारित मैक्सिमा और शीर्ष-टोपी परिवर्तन दोनों उपयुक्त हो सकते हैं।

हैरिस कोनों के लिए फ़िल्टर की गई छवि पर इनमें से तीन तकनीकों के परिणाम देखें:

इसके अलावा, कुछ एप्लिकेशन उप-पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन में चोटियों को खोजने का प्रयास करते हैं। प्रक्षेप, जो अनुप्रयोग-विशिष्ट हो सकता है, काम आता है।

जहां तक ​​मुझे पता है, कोई चांदी की गोली नहीं है, और डेटा बताएगा कि कौन सी तकनीक सबसे अच्छा काम करती है।

अधिक उत्तर, जासूसी करना वास्तव में अच्छा होगा। अन्य विषयों से आ रहा है।

Comments

आपने अपने उपयोग के लिए प्रश्न निकाय का डेटा कैसे निकाला? मैं इसे एक साफ रूप में नहीं पा सकता हूं।

— लेओ लेपोल्ड हर्ट्ज़ '18

क्या मैंने? मैंने अन्य उदाहरणों का उपयोग किया। आज फिर से प्रश्न को देखते हुए, मैं यह नहीं देखता कि प्रश्न से साफ डेटा कैसे निकाला जाए।

— मथायस ओडिसियो

Answer 4

मुझे लगता है कि एक विशिष्ट चोटी का पता लगाने वाला एल्गोरिथ्म ऐसा है जहां refहै peak(bottom)।

for i=1,N   {
       if i=1   {  ref＝data(i)　｝
       else ｛ if　data(i)＜＝ref　｛ref ＝data(i) ｝｝
}

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मैंने आपके उत्तर को अस्वीकार नहीं किया, लेकिन मुझे लगता है कि ऐसा करने वालों द्वारा इसे ऑफ-टॉपिक माना जाता था। यह स्केच अनुक्रम के पूर्ण न्यूनतम का पता लगाता है। ओपी चोटियों की तलाश में है, जहां एक को स्थानीयता और शोर से निपटने की जरूरत है।

— मथायस ओडिसियो

काश वहाँ "प्रतिक्रियावादी जवाब" इनाम पर कोई प्रतिक्रिया नहीं हुई है। उस संबंध में सभी उत्तर समान रूप से "अप्रासंगिक" हैं; मैंने इस जवाब को पुरस्कृत किया क्योंकि यह सबसे पुराना है।

— मथायस ओडिसियो