রিয়েল টাইম opeাল এবং শিখর সনাক্তকরণ এবং গণনা


9

আমার কাছে একটি সংকেত রয়েছে যা আমি 500khz এ নমুনা করি। আমি আগত তথ্যগুলি মধ্যে উত্থান, পতন এবং শিখর সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। শিখরের বেসটি 250 ইউজেক বা 2.5 মিলিয়ন সেকেন্ডের জন্য হতে পারে, প্রশস্ততা শব্দের তল থেকে 6 ডিবি বা 15 ডিবি হতে পারে। দুর্ভাগ্যক্রমে আমার ভাল স্নার নেই। সিগন্যালের ডিসি স্তরটি স্থির নয় তবে এসি উপাদানগুলির তুলনায় অনেক ধীর গতিতে চলে আসে।  

সিদ্ধান্তের পর্যায়ে, আমার উত্থান-পতনের opeাল জানতে হবে। এটি একটি হার্ড রিয়েলটাইম সিস্টেম এবং নীচে opeালু ডিসি স্তরে পৌঁছানোর পরে আমার 100 ইউসেকের মধ্যে সত্যই সিদ্ধান্ত নেওয়া দরকার। 

আমি পরামর্শগুলির সন্ধান করছি যে আমি কীভাবে শালীন একটি অ্যালগরিদম দক্ষতার সাথে প্রয়োগ করতে পারি।  

বর্তমানে আমি একটি চলমান গড় (গত 25 টি পয়েন্ট একসাথে যুক্ত) করি এবং প্রবণতাটি সনাক্ত করার চেষ্টা করি। একবার আমি ট্রেন্ডটি শনাক্ত করার পরে আমি নীচে প্রবণতা সন্ধান করতে শুরু করি এবং একবার এটি করার পরে আমি আরও 50 টি নমুনা সংগ্রহ করি এবং গণনা শুরু করি। 

গোলমাল এখন সহজেই এই অ্যালগরিদম স্ক্রু, তাই প্রশ্ন। 

হালনাগাদ

অন্যের সুবিধার জন্য, আমি ইন্টিগ্রেটারের পরে একটি মুভিং এভারেজ বাস্তবায়ন করি। অতীত data৪ ডেটার মুভিং এভারেজ যথেষ্ট ধীরে ধীরে ধীরে ধীরে বেড়েছে কিন্তু এক ডিগ্রীতে বেড়েছে, শেষ 8 মানগুলিকে একীভূত করে বৃদ্ধিটি ফিরে পেয়েছে এবং আমি কেবল উত্থান এবং পতনের সন্ধান করি, পরে আমি opeালের জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন করেছি। ঠিক আছে, দুর্দান্ত নয় তবে ঠিক আছে Works


আপনার বর্তমান অ্যালগরিদম ব্যর্থ হওয়া কোনও ডেটা সিকোয়েন্সের প্লট পোস্ট করতে পারেন?
জিম ক্লে

উল্লেখযোগ্য আওয়াজ সত্ত্বেও এই ধরণের জিনিস করা বেশ কঠিন। জুয়াঞ্চোর ডিফারেন্টিটারের পরামর্শ সম্ভবত একটি ভাল।
ড্যানিয়েল আর হিক্স

উত্তর:


5

আপনার একটি ব্যান্ডিলিমিটেড ডিফারিয়েটর (একটি নিম্ন পাস ফিল্টার অনুসরণকারী ডিফরিনেটরের সমতুল্য) দিয়ে শুরু করা উচিত। ডিফারেন্টিটারটি কম ফ্রিকোয়েন্সি প্রবণতা সরিয়ে ফেলবে এবং আপনার শিখর এবং opালুতে তীব্র প্রতিক্রিয়া জানাবে। লো-পাসের উপাদানটি কাটঅফ ফ্রিকোয়েন্সি ছাড়িয়ে শব্দকে সরিয়ে ফেলবে।

আপনার কাটাফফ ফ্রিকোয়েন্সিটি ডিজাইন করা উচিত যাতে আপনার ঝালগুলির জন্য পরিষ্কার ডাল পান।

ইতিবাচক opাল ধনাত্মক ডাল হিসাবে ধীর হবে; নেতিবাচক ডাল হিসাবে নেতিবাচক opাল, এবং শীর্ষটি ধনাত্মক এবং নেতিবাচক মধ্যে শূন্য-ক্রসিংয়ের সাথে মিলবে।

এই ধরণের ফিল্টার সাধারণত একটি FIR ফিল্টার হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। আপনার ফিল্টারের জন্য নমুনার সংখ্যাগুলি আপনার রিয়েল-টাইম সীমাবদ্ধতাগুলি, কাট অফের ফ্রিক্যোয়েন্সিটির তীক্ষ্ণতা এবং নিজেই কাট অফের ফ্রিকোয়েন্সি উপর নির্ভর করবে।


আমি ডিএসপিতে খুব পারদর্শী নই। আপনি কি আমাকে একটি বাস্তবায়নের দিকে নির্দেশ করতে পারেন? আপনার উত্তর এবং আমার সীমিত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে আমি মনে করি লিঙ্কটি ( হোলোবোরডকো.প্যাভেল / নুমারিকাল-মথডসস / নুমারিকাল-এডিরিভেটিভ/… ) ঠিক তেমনটি করে। যদি আমি এই জাতীয় দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করি তবে আমি জানি না 1) আমার ফ্রিকোয়েন্সিগুলি কীভাবে নির্ধারণ করা যায়? 2) ফিল্টার সহগগুলি কীভাবে নির্বাচন করবেন?
কুটুনার

এছাড়াও নীচের লিঙ্কটি একই ধরণের সমস্যা সমাধান করে এবং এতে ভাল সংযোগের লিঙ্ক রয়েছে। dsprelated.com/showmessage/123740/1.php
কুট্টুনার
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.