আমার কাছে স্পেসের বিভিন্ন বিভিন্ন অবস্থানের সাথে সময়ের সাথে মাপার মাইক্রোফোন রয়েছে। শব্দ রেকর্ড করা হচ্ছে সমস্ত স্থান একই অবস্থান থেকে উত্পন্ন কিন্তু উত্স পয়েন্ট থেকে প্রতিটি মাইক্রোফোন বিভিন্ন পথ কারণে; সংকেতটি (সময়) স্থানান্তরিত এবং বিকৃত হবে। একটি অগ্রাধিকার জ্ঞান যথাসম্ভব ভাল সময় শিফ্টের ক্ষতিপূরণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়েছে তবে এখনও ডেটাতে কিছু সময় স্থানান্তর রয়েছে। পরিমাপের অবস্থানগুলি যত বেশি সংকেতগুলি ততই অনুরূপ।
আমি পিকগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে আগ্রহী। এর অর্থ এই যে আমি একটি আলগোরিদিম চাইছি যা নীচের চক্রান্তের দুটি মাইক্রোফোন সংকেতগুলিকে "দেখায়" এবং অবস্থান এবং তরঙ্গাকার থেকে "সনাক্ত" করে যে দুটি প্রধান শব্দ আছে এবং তাদের সময় অবস্থানগুলি রিপোর্ট করে:
sound 1: sample 17 upper plot, sample 19 lower plot,
sound 2: sample 40 upper plot, sample 38 lower plot
এটি করার জন্য আমি প্রতিটি শিখরের চারপাশে একটি চেবিশেভ সম্প্রসারণ করার পরিকল্পনা করছিলাম এবং চেবিশেভ সহগের ভেক্টরকে একটি ক্লাস্টার অ্যালগরিদমের ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করব (কে-মানে?)?
উদাহরণ হিসাবে এখানে দুটি সংখ্যার কাছাকাছি অবস্থানে (নীল) পরিমাপকৃত সময় সংকেতের অংশগুলি দুটি টুকরোগুলি (নীল চেনাশোনা) প্রায় 9 টি নমুনা (লাল) দ্বারা 5 টি শব্দ চবিশেভ সিরিজের দ্বারা সন্নিহিত:
অনুমানগুলি বেশ ভাল :-)।
যাহোক; উপরের প্লটের জন্য চেবিশেভ সহগগুলি হ'ল:
Clu = -1.1834 85.4318 -39.1155 -33.6420 31.0028
Cru =-43.0547 -22.7024 -143.3113 11.1709 0.5416
এবং নিম্ন চক্রান্তের জন্য চেবিশেভ সহগগুলি হ'ল:
Cll = 13.0926 16.6208 -75.6980 -28.9003 0.0337
Crl =-12.7664 59.0644 -73.2201 -50.2910 11.6775
আমি ক্লু ~ = সিএল এবং ক্রু ~ = সিআরএল দেখতে চাই, তবে এটি ক্ষেত্রে :-( বলে মনে হয় না।
হতে পারে আরও একটি অরথোগোনাল ভিত্তি যা এই ক্ষেত্রে আরও উপযুক্ত?
কীভাবে অগ্রসর হবেন সে সম্পর্কে কোনও পরামর্শ (আমি মাতলাব ব্যবহার করছি)?
কোনও উত্তরের জন্য অগ্রিম ধন্যবাদ!