প্রসঙ্গ:
(অস্বীকৃতি: এটি কোনও কম সমস্যা নয়)।
আমি একটি বাস্তব, পর্যায়ক্রমিক সংকেতের মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি অনুমান করার চেষ্টা করছি। এই সংকেতটি নাড়ির সাথে কাঁচা সিগন্যাল ফিল্টার করে নির্মিত হয়েছিল। (মিলে যাওয়া ফিল্টার)। ফলাফল সংকেত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছে:
এটি পর্যায়ক্রমিক। (মৌলিক 1 / পিরিয়ড), এবং এটি আমি অনুমান করার চেষ্টা করছি।
সময়মতো এটি স্টেশনহীন is বিশেষত, পর্যায়ক্রমিক ডালের প্রশস্ততা প্রশস্ততার সাথে বিভিন্ন হতে পারে। (উদাহরণস্বরূপ, একটি ডাল কম হতে পারে, অন্যটি উচ্চ এবং অন্যটি নীচে আবার, এবং এর পরে একটি মাঝারি ইত্যাদি)।
আমি বিশ্বাস করি এটি ফ্রিকোয়েন্সিতে স্থিতিশীল, (যতই আপনি প্রশস্ত পরিবর্তন বদল করেন, কিন্তু ব্যান্ড পরিবর্তন করছেন না)।
এটি সুরেলা বিকৃতি আছে। আমি এখানে যা বলতে চাইছি তা হ'ল (এবং আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন), তবে সিগন্যালের অভ্যন্তরে পৃথক ডালগুলি সাইনোসয়েড নয়, তবে গাউসী, ত্রিভুজ-ইশ, আধ-আধো-পরোবালা ইত্যাদির মতো 'মজাদার' আকারের etc ।
আমি এই সংকেতের মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি অনুমান করার চেষ্টা করছি।
অবশ্যই, কখনও কখনও কাঁচা সিগন্যাল শব্দ ছাড়া কিছুই হয় না, তবে এটি এখনও পথ দিয়ে যায় এবং যাইহোক ফিল্টার করা যায়। (আরও পরে)
আমি যা চেষ্টা করেছি:
এখন, আমি যেমন মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি অনুমানকারীদের একটি ভিড় সম্পর্কে সচেতন
- স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক সম্পর্কিত পদ্ধতি
- YIN, এবং এর সমস্ত নির্ভরতা
- এফএফটি পদ্ধতি।
ইত্যাদি
YIN: আমি এখনও YIN চেষ্টা করি নি।
এফএফটি পদ্ধতি: এফএফটি পদ্ধতি আপনাকে সমস্ত সুরেলা এবং মৌলিক দেবে, তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে এটি বিশেষত এই অ-স্থিতিশীল ব্যবসায়ের সাথে চূড়ান্ত হতে পারে, কারণ মৌলিকটি সর্বদা সর্বোচ্চ শৃঙ্গ নয়। খুব দ্রুত, আপনি নিজেকে অনেকগুলি চূড়াগুলির মধ্যে কোনটি মৌলিক তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছেন এবং এটি একটি কঠিন সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে।
স্বতঃসিদ্ধকরণ: স্বতঃসিদ্ধকরণ পদ্ধতিটি এফএফটি পদ্ধতির চেয়ে ভাল বলে মনে হয় তবে এটি এখনও সময়-ডোমেন সংকেতের প্রশস্ততা অনিয়মের জন্য সংবেদনশীল। স্বতঃসম্পর্কিত পদ্ধতিটি কেন্দ্রের লোবের মধ্যবর্তী দূরত্বের পরের সর্বোচ্চ লব পর্যন্ত দূরত্ব পরিমাপ করে। সেই দূরত্বটি মৌলিকের সাথে মিলে যায়। তবে অ-স্থির ক্ষেত্রে, এই গৌণ লবটি খুব কম হতে পারে এবং আপনি কিছু থ্রোহোল্ডিং স্কিম এ মিস করতে পারেন।
এটি তখন আমার কাছে ঘটেছিল যে সম্ভবত আমি মৌলিকটি অনুমান করার জন্য মিউসিকের মতো একটি উপ-স্থান পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি। এটি পরীক্ষার পরে, আমি দেখতে পেলাম যে এটি সত্যিই খুব সুন্দর ফলাফল দেয় - এটি শিখর - দৃ rob়তার সাথে - এমনকি অ-স্থির ক্ষেত্রেও - আপনার সংকেতের মূল সাথে সামঞ্জস্য রেখে। (আপনি যে সংকেতগুলির সন্ধান করছেন তার সংখ্যা 2 নির্ধারণ করুন এবং এটি মৌলিকটি পুনরুদ্ধার করবে - যেমন, সংকেতের কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের 2 টি উচ্চতম ইগেনভেেক্টর বাছাই করুন (এগেনভ্যালুগুলির সর্বোচ্চ মানের সাথে মিলিত), এগুলি বাতিল করুন এবং নির্মাণ করুন বাকী অংশগুলির শব্দ শব্দের স্থান, তাদের বিরুদ্ধে আপনার হাইপোথিসিস জটিল সাইনোসয়েডগুলি প্রজেক্ট করুন, প্রত্যাহার করুন এবং ভয়েলা, একটি দুর্দান্ত সিউডো-স্পেকট্রাম নিন)।
প্রশ্ন ও সমস্যা:
- বলা হচ্ছে, আমি এখনও বুঝতে চাই কেন এটি আরও ভাল কাজ করে।
- মিউজিকের মধ্যে আমরা সিগন্যাল সাবসপেসটি বাতিল করে দিয়েছি এবং শব্দদ্বার সাবস্পেস ব্যবহার করি। আমার কাছে মনে হয় যে সিগন্যাল সাবস্পেসের ইগেনভেেক্টরগুলি আসলে একরকম 'সেরা ফিট' - এগুলি আসলে সর্বোত্তম মিলিত ফিল্টার। সুতরাং: কেন কেবল সিগন্যাল সাবস্পেস ইগেনভেেক্টর সরাসরি ব্যবহার করবেন না? (আমি এটি আর মিউজিক না জানি তবে কেন শব্দ শৈলীর স্থান আরও ভাল ব্যবহার করা হচ্ছে?)
- শেষ অবধি, চূড়ান্ত সমস্যাটি হ'ল যদিও এই পদ্ধতিটি অ-স্টেশনারি সংকেতগুলির জন্য আরও দৃ rob়তার সাথে কাজ করছে বলে মনে হচ্ছে (উপরে সংজ্ঞায়িত), সমস্যাটি হ'ল আমি এখনই সবসময় একটি উত্তর পেয়ে যাচ্ছি - এমনকি সিস্টেমে শব্দ ছাড়া আর কিছুই নেই! (আমি উপরে উল্লেখ করেছি যে কাঁচা প্রাক-মিলিত ফিল্টার সংকেত কখনও কখনও কেবল সাদা শব্দ হতে পারে, যখন আপনার কাছে পর্যায়ক্রমিক সংকেত উপস্থিত না থাকে)।
এর মোকাবিলার জন্য কোন উপায় থাকতে পারে? আমি ইগেনভ্যালুগুলি দেখার চেষ্টা করেছি এবং তাদের ক্ষয়ক্ষেত্রে আরও কিছু 'বক্রতা' রয়েছে যেখানে সংকেত রয়েছে সেখানে কেবল শব্দ ভিএস ক্ষেত্রেই রয়েছে, তবে আমি আশঙ্কা করছি এটি যথেষ্ট শক্তিশালী নাও হতে পারে।
বোনাস:
- যখন কোনও কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের সাইনাসাউডস ভিএস-এর কিছুটা থাকে? তারা সাইনোসয়েড কিনা তা নির্ধারণ করে কি না? তারা কেন বর্গাকার তরঙ্গ হয় না? অথবা এখানে-অন্যান্য-আকৃতি-সংকেত ?োকান?