আমি জানি এই প্রশ্নটি বরং পুরানো, তবে সম্প্রতি আমাকে জিরো ক্রসিং বাস্তবায়ন করতে হয়েছিল। আমি ড্যানের পরামর্শ মতো করে প্রয়োগ করেছি এবং ফলটিতে সন্তুষ্ট। আমার পাইথন কোডটি এখানে রাখুন, যদি কেউ আগ্রহী হন। আমি প্রকৃতপক্ষে একটি মার্জিত প্রোগ্রামার নই, প্লিজ আমার সাথে বহন করবে।
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
sample_time = 0.01
sample_freq = 1/sample_time
# a-priori knowledge of frequency, in this case 1Hz, make target_voltage variable to use as trigger?
target_freq = 1
target_voltage = 0
time = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
data = np.cos(2*np.pi*time)
noise = np.random.normal(0,0.2, len(data))
data = data + noise
line, = ax.plot(time, data, lw=2)
candidates = [] #indizes of candidates (values better?)
for i in range(0, len(data)-1):
if data[i] < target_voltage and data[i+1] > target_voltage:
#positive crossing
candidates.append(time[i])
elif data[i] > target_voltage and data[i+1] < target_voltage:
#negative crossing
candidates.append(time[i])
ax.plot(candidates, np.ones(len(candidates)) * target_voltage, 'rx')
print('candidates: ' + str(candidates))
#group candidates by threshhold
groups = [[]]
time_thresh = target_freq / 8;
group_idx = 0;
for i in range(0, len(candidates)-1):
if(candidates[i+1] - candidates[i] < time_thresh):
groups[group_idx].append(candidates[i])
if i == (len(candidates) - 2):
# special case for last candidate
# in this case last candidate belongs to the present group
groups[group_idx].append(candidates[i+1])
else:
groups[group_idx].append(candidates[i])
groups.append([])
group_idx = group_idx + 1
if i == (len(candidates) - 2):
# special case for last candidate
# in this case last candidate belongs to the next group
groups[group_idx].append(candidates[i+1])
cycol = cycle('bgcmk')
for i in range(0, len(groups)):
for j in range(0, len(groups[i])):
print('group' + str(i) + ' candidate nr ' + str(j) + ' value: ' + str(groups[i][j]))
ax.plot(groups[i], np.ones(len(groups[i])) * target_voltage, color=next(cycol), marker='o', markersize=4)
#determine zero_crosses from groups
zero_crosses = []
for i in range(0, len(groups)):
group_median = groups[i][0] + ((groups[i][-1] - groups [i][0])/2)
print('group median: ' + str(group_median))
#find index that best matches time-vector
idx = np.argmin(np.abs(time - group_median))
print('index of timestamp: ' + str(idx))
zero_crosses.append(time[idx])
#plot zero crosses
ax.plot(zero_crosses, np.ones(len(zero_crosses)) * target_voltage, 'bx', markersize=10)
plt.show()
পিএলএস দ্রষ্টব্য: আমার কোড চিহ্নগুলি সনাক্ত করে না এবং সময়-প্রান্তিকতা নির্ধারণ করতে লক্ষ্য ফ্রিকোয়েন্সিটির সামান্য পূর্ব-পূর্ব জ্ঞান ব্যবহার করে। এই থ্রেশহোল্ডটি একাধিক ক্রসিং (ছবিতে বিভিন্ন বর্ণের বিন্দু) গোষ্ঠী হিসাবে ব্যবহার করা হয় যা থেকে মধ্যবর্তী দলের মধ্যবর্তীতমটি বেছে নেওয়া হয়েছে (ছবিতে নীল ক্রস))
