Ho un gran numero di campioni che rappresentano flussi di bit codificati a Manchester come segnali audio. La frequenza con cui sono codificati è la componente di frequenza primaria quando è alta e c'è una quantità consistente di rumore bianco sullo sfondo.
Ho decodificato manualmente questi flussi, ma mi chiedevo se potevo usare una sorta di tecnica di apprendimento automatico per apprendere gli schemi di codifica. Ciò consentirebbe di risparmiare molto tempo riconoscendo manualmente questi schemi. La difficoltà è che segnali diversi sono codificati in modo diverso.
È possibile costruire un modello che può imparare a decodificare più di uno schema di codifica? Quanto solido sarebbe un tale modello e che tipo di tecniche avrei voluto impiegare? L'analisi indipendente dei componenti (ICA) sembra essere utile per isolare la frequenza a cui tengo, ma come apprenderei lo schema di codifica?