Codifica del segnale di apprendimento


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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?

Risposte:


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Suggerisco l'uso dei modelli nascosti di Markov, con due possibili stati: (1) livelli alti e (0) livelli bassi.

Questa tecnica potrebbe essere utile per decodificare il tuo segnale. Probabilmente avresti bisogno di un HMM specifico per ogni codificazione.

Se il rumore è un problema, un filtro FIR con una funzione finestra Blackman-Harris ti consentirebbe di isolare la frequenza di cui ti preoccupi.


funzionerebbe su un segnale codificato manchester in cui il valore è codificato nelle transizioni di stato?
infuriaSloth,

Dipende dalla codificazione di Manchester, ma lo direi. Tuttavia, prima di un addestramento HMM, suggerirei di utilizzare un algoritmo di attraversamento zero per rilevare i fianchi del segnale. In questo modo, è possibile rilevare il tempo minimo in cui si verifica una modifica che può darti un suggerimento sulla velocità di clock.
adesantos,

Perché dovrei avere bisogno della velocità di clock? La codifica Manchester è auto-clock. Il tempismo dovrebbe essere irrilevante.
infuriaSloth il

Ho pensato che potesse essere utile conoscere la velocità di clock per sapere quanto sono veloci le transizioni tra valori bassi / alti.
adesantos,
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