घटता के बीच समझौते को कैसे मापें?


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मेरे पास समय के साथ अपेक्षित RSSI मूल्यों के मूल्य (नीचे दिए गए) हैं जो मैं अपने मापा RSSI मूल्यों के साथ तुलना करना चाहूंगा। मैं जिस चीज की तलाश कर रहा था, वह उसे परिमाणित करने का एक तरीका था, इसलिए मैं मापदंडों को बदल सकता हूं और विभिन्न दृष्टिकोणों की तुलना / विपरीत करने में सक्षम हो सकता हूं।

यह मेरे दिमाग में एक कठिन समस्या है क्योंकि मैं नहीं जानता कि संकेतों की तुलना कैसे करें और फिर भी सिग्नल के बड़े पैमाने (समग्र आकार) और छोटे पैमाने (व्यक्तिगत उतार-चढ़ाव) को ध्यान में रखें।

उदाहरण के लिए, यहां संकेतों के एक सेट की एक साजिश है: RSSI बनाम समय

छवि में मैं देख सकता हूं कि लाल माप संकेत मोटे तौर पर मॉडल का अनुसरण करता है, लेकिन यह मॉडल के कुछ sinusoidal गुणों (कुछ स्थानों पर) के अनुकरण का एक ठीक काम भी करता है। कोई विचार?

<> Pichenettes की टिप्पणियों के जवाब में (जो उचित प्रतीत होता है), मैंने दो मूल्यों का अंतर लिया और एब्स (fft (diff)) प्लॉट किया और इसे प्राप्त किया: FFT

मुझे यकीन नहीं है कि हालांकि क्या करना है। चूंकि हमारे पास कोई वास्तविक फ्रीक नहीं है, इसलिए मुझे यकीन नहीं है कि अक्ष को कैसे स्केल किया जाए, और फिर अगर मैंने किया, तो आप किस मीट्रिक का उपयोग करेंगे?


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विभिन्न फ़्रीक्वेंसी रेंज में वर्ग त्रुटि जैसी किसी चीज़ की गणना करने के बारे में क्या है (या अलग-अलग फ़्रीक्वेंसी बैंड में अलग से टूटना)? कम आवृत्ति रेंज में यह समग्र ट्रैकिंग क्षमताओं को मापेगा - भले ही तेज धक्कों के बावजूद। उच्च आवृत्ति में, यह बड़ी डीसी त्रुटियों के बावजूद अचानक परिवर्तन को ट्रैक करने की क्षमता को मापेगा।
pichenettes

ठीक है, मैंने मूल पोस्ट (संपादित करने के लिए) के रूप में एफएफटी (वास्तविक (भिन्न)) दिखाने के लिए एक नया प्लॉट जोड़ा, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि इसका क्या बनाना है।
toozie21

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मैं दोनों को पहले चिकना करूँगा; तब आपको एक बहुत अच्छा समझौता मिलता है (यह मानते हुए कि आपको जो परिणाम चाहिए वह है)। PS मैं हमेशा आपके प्लॉट बनाने के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को साझा करने की सलाह देता हूं ताकि हम अधिक आसानी से मदद कर सकें।
एम्रे

उच्च आवृत्तियों पर चरण के मिलान के बारे में आप कितना ध्यान रखते हैं? मुझे जो समझ में आता है वह यह है कि आप समय-डोमेन सिग्नल की तुलना सीधे (कम-पास फिल्टर के बाद) करना चाहते हैं, फिर उच्च-आवृत्तियों के लिए आवृत्ति-डोमेन की तुलना करें, संभवतः केवल परिमाण को देखते हुए और चरण को अनदेखा करते हुए।
दान ब्रायंट

@ toozie21 क्या आप पहले से ही समय स्थानों को जानते हैं जिस पर सिग्नल गुण बदलते हैं? जैसे 8 ms, 17ms .. इत्यादि।
user13107

जवाबों:


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यदि संकेतों को संरेखित नहीं किया गया है, फिर भी आपके पास एक सुराग है कि वे कम या ज्यादा "मतलब" एक ही बात करते हैं, या समान डेटा का संदर्भ देते हैं, तो आप एक बेहतर पत्राचार प्राप्त करने के लिए डायनेमिक टाइम वारपिंग (DTW) एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं (फिर बस ले रहे हैं) एक ही स्थान पर मूल्य)। आप उन पत्राचारों का उपयोग करके, RMS, MSE या जो कुछ भी आप चाहते हैं, उसे माप सकते हैं। DTW के लिए, आप जाँच करना चाहते हैं: http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping

इस विचार को विस्तृत करने का एक अच्छा तरीका अर्थ मूवर डिस्टेंस (ईएमडी) में उपयोग किया जाता है, जो दूरी को मापने के लिए संकेतों को संरेखण में लाने के लिए न्यूनतम प्रयास की गणना करता है। EMD यहां प्रस्तुत है: http://ai.stanford.edu/~rubner/emd/default.htm

EMD आपको एक सीधी दूरी प्रदान करता है, जिसे आप आगे के विश्लेषण के लिए उपयोग कर सकते हैं।


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मैं माप के रूप में त्रुटि वेक्टर के आरएमएस का उपयोग कर रहा हूं। चूंकि मैं जटिल मॉड्यूलेशन योजनाओं से निपट रहा हूं इसलिए मैं ईवीएम को एक उपाय के रूप में भी उपयोग कर रहा हूं।


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मैं शायद कुछ दृष्टिकोणों को जोड़ूंगा। पहले मैं दोनों तरंगों को सुचारू करूँगा या बड़े पैमाने पर बदलावों को दूर करने के लिए एक स्पलाइन इंटरपोलेशन करूँगा। क्रॉस-सहसंबंध के बाद आप उन्हें एक और कदम जोड़ना चाह सकते हैं, ताकि समय पूर्वाग्रह आपके लिए मायने न रखें। एक बार जब आप क्रॉस-सह-संबंध शिखर प्राप्त कर लेते हैं, तो आप उस चोटी को एक पेराबोला आकार पर प्रक्षेपित कर सकते हैं और फिर दूसरे से मेल करने के लिए एक तरंग फिर से नमूना कर सकते हैं। मैं उस बिंदु पर दो तरंगों के बीच RMSE की गणना करता हूं और एक मीट्रिक का उत्पादन करता हूं जो धीरे-धीरे भिन्न डेल्टा का संकेत देता है।

उसके बाद मैं मूल से प्रक्षेपित मान को घटाऊंगा ताकि छोटे समय के पैमाने पर विचलन सामान्यीकृत हो। वहां से आप उन्हें एक-दूसरे के खिलाफ RMSE करने की कोशिश कर सकते हैं या सिर्फ एक-दूसरे के विचरण की गणना कर सकते हैं, इस बात की धारणा पाने के लिए कि आपको धीरे-धीरे बदलती लहर के बारे में कितना "शोर" लगता है, इस पर निर्भर करता है कि आपको क्या चाहिए और आप वास्तव में क्या कोशिश कर रहे हैं। मापने के लिए।

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