আমি কীভাবে ডুবো সোনারটির জন্য একটি অভিযোজিত প্রান্তিকতা অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করব


10

আমি পানির নীচে সোনার রিসিভারের মাধ্যমে প্রাপ্ত ফিল্টারিং ডেটার জন্য ম্যাটল্যাবে একটি অভিযোজিত থ্রেশহোল্ডিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করতে চাই। প্রাপ্ত ডেটাটির মধ্যে একটি ইন্টারেক্টিভ শব্দের উপাদান রয়েছে যা পানির নীচে শব্দ এবং বিশিষ্ট প্রতিবিম্বের ফলে ঘটে। সিএফএআরডি পদ্ধতিটি নিকটবর্তী, তবে এটি আমার উদ্দেশ্যটি কার্যকর করে না। আমার ডেটাটি চিত্রিত করতে হবে যাতে আমি সোনার স্ক্যান্ডেপথের অভ্যন্তরে ডুবে থাকা একটি পর্দায় অবজেক্টটি দেখতে সক্ষম হয়েছি। যে কোন সাহায্য সাদরে গৃহীত হবে।


সম্পাদনা করুন:

এটি একটি ডুবো পরিবেশ। আমি একটি সংকেত প্রান্তিক করার চেষ্টা করছি যা একটি সোনার ট্রান্সডুসারের কাছ থেকে এটি একটি শক্ত লক্ষ্য দ্বারা প্রতিফলিত হওয়ার পরে প্রাপ্ত হয়েছিল, যা ট্রান্সডুসার হিসাবে একই পরিবেশে অবস্থিত। সমস্যাগুলি আন্ডারওয়াটার অ্যাকোস্টিক ইমেজিং সোনার ডোমেনের অন্তর্গত । সমস্যাটি হ'ল, আমি ভূগর্ভস্থ পরিবেশের গোলমালের মডেল করতে পারিনি। এই বিষয়টি সম্পর্কে আমি এখনও অবধি যা পড়েছি তা থেকে শব্দটি মডেল একটি বিতরণ অনুসরণ করেK। এছাড়াও পরিবেশগত গোলমাল প্রকৃতির সংযোজন নয়, বরং এটি ইন্টারেক্টিভ। সুতরাং প্রান্তিক মান অভিযোজিত হতে হবে। আমি আমার প্রশ্নে সিএফএআরডি পদ্ধতিটিও উল্লেখ করেছি। এটি রাডার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সিগন্যাল প্রসেসিংয়ের জন্য দরকারী কারণ আমরা উচ্চমাত্রায় শক্তি সম্পন্ন একটি বৃহত অঞ্চলে একটি মাত্র পয়েন্ট সন্ধান করতে আগ্রহী। ডুবো জলছবি ইমেজিং সোনার সম্পর্কে একই কথা বলা যায় না, যেখানে আমরা ভিডিও হিসাবে পর্দায় লক্ষ্যটি প্রদর্শন করার চেষ্টা করি। আমি আশা করি আমি এটি আরও পরিষ্কার করে দিয়েছি।


4
হ্যালো, যদিও আপনার প্রশ্নটি এই সাইটের জন্য আকর্ষণীয় এবং বিষয়বস্তুতে রয়েছে, আমরা আপনার কাছ থেকে আরও তথ্য চাই। আপনি কি আপনার পরিবেশের মডেলটি বর্ণনা করতে পারেন, এটি কী যে আপনি প্রান্তিকতার চেষ্টা করছেন এবং আপনি এখন পর্যন্ত কীভাবে এটিকে কাছে পৌঁছেছেন? এই সাইটটি ল্যাটেক্সকে সমর্থন করে, যাতে আপনি দুজনের মধ্যে গণিত প্রবেশ করতে পারেন $
Lorem Ipsum

আচ্ছা, আপনি কি চেষ্টা করেছেন? এটি মূলত একটি গবেষণা প্রকল্প এবং আপনার প্রশ্নটি মূলত আমাদের পরিবেশের মডেল করতে এবং আপনার জন্য অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন করতে চায় ... আপনি এখনও আমার প্রথম মন্তব্যে পয়েন্টগুলি সম্বোধন করেন নি।
Lorem Ipsum

আপনি আপনার সমস্যাটিকে সাধারণ রাডার সনাক্তকরণ সমস্যার সাথে তুলনা করেন তবে আপনি কী দেখতে প্রত্যাশা করছেন তা আমি সত্যিই জানি না (উদাহরণস্বরূপ আপনি যে প্রান্তিকের প্রান্তিক প্রান্তটি দেখতে চান তা কী? আপনি থ্রেশোল্ডিং করে কীভাবে বাইরে বেরোনোর ​​চেষ্টা করছেন?) ক কোনও ধরণের ছবি সাহায্য করবে। এছাড়াও, "ইন্টারেক্টিভ" শব্দের অর্থ কী? গুণনশীল?
জেসন আর

@ সৌরভ এটি খুব আকর্ষণীয়, আপনি দয়া করে অন্যরা যেমন জিজ্ঞাসা করেছিলেন তেমন আরও তথ্য সরবরাহ করতে পারেন?
স্পেসি

জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নগুলির প্রতিক্রিয়া না থাকায় আমি ডাউন-ভোটিংয়ের মতো অনুভব করছি। আপনি কি সিগন্যালে শৃঙ্গগুলি সনাক্ত করতে চান, বা কেবল তখনই যখন সিগন্যাল একটি নির্দিষ্ট প্রান্তিকের উপরে থাকে? (
একধরণের

উত্তর:


2

আপনার প্রশ্নটি খুব কম অবদান পেয়েছে, সম্ভবত কোনও সামগ্রীর অভাবে রয়েছে। সাম্প্রতিক একটি সম্মেলনের সময়, আমি পিএইচডি থিসিসটি পেরিয়ে এসেছি: ডিটেকশন এন এনভায়রনমেন্ট নন গাউসিয়ান ( একটি গাউসিয়ান পরিবেশে সনাক্তকরণ )। যেহেতু এটি ফরাসি ভাষায়, তাই আমি এখানে বিমূর্তটি পুনরুত্পাদন করি:

দীর্ঘদিন ধরে, পরিবেশের অনেকগুলি বস্তুর (গোলমাল) সংক্রমণিত সংকেতের বিভিন্ন রিটার্ন থেকে আগত রাডার প্রতিধ্বনিগুলি গাউসিয়ান ভেক্টর দ্বারা একচেটিয়াভাবে মডেল করা হয়েছে। সম্পর্কিত সর্বোত্তম সনাক্তকরণ পদ্ধতিটি তখন শাস্ত্রীয় মিলিত ফিল্টার দ্বারা সম্পাদিত হয়েছিল। তারপরে, রাডার সিস্টেমগুলির প্রযুক্তিগত উন্নতি দেখিয়েছিল যে খঞ্জের প্রকৃত প্রকৃতি আর গাউসিয়ান হিসাবে বিবেচনা করা যায় না। যদিও এই জাতীয় ক্ষেত্রে মিলে যাওয়া ফিল্টারটির সর্বোত্তমতা আর বৈধ নয়, তবে এই ডিটেক্টরের জন্য সিএফএআর কৌশলগুলি (কনস্ট্যান্ট ফলস অ্যালার্ম রেট) প্রস্তাব করা হয়েছিল যাতে বিশৃঙ্খলার একাধিক স্থানীয় পরিবর্তনের সাথে সনাক্তকরণের দোরের মানটি অভিযোজিত হয়। তাদের বিভিন্নতা সত্ত্বেও, এই প্রযুক্তিগুলির কোনওটিই এই পরিস্থিতিতে মজবুত বা অনুকূল হতে পারে নি। নন-গাউসিয়ান জটিল প্রক্রিয়াগুলি যেমন এসআইআরপি (গোলকভাবে ইনভেরিয়েন্ট র্যান্ডম প্রসেস) দ্বারা বিশৃঙ্খলার মডেলিংয়ের সাথে সুসংগত সনাক্তকরণের অনুকূল কাঠামো পাওয়া গেছে। এই মডেলগুলি কে-ডিস্ট্রিবিউশন বা ওয়েইবুল আইনগুলির মতো অনেকগুলি গাউসিয়ান আইন বর্ণনা করে এবং অনেক পরীক্ষামূলক পরিস্থিতিতে প্রাসঙ্গিক উপায়ে মডেল করার জন্য সাহিত্যে স্বীকৃত হয়। মডেলটির কোনও পরিসংখ্যান ছাড়াই তাদের বৈশিষ্ট্যযুক্ত উপাদানটির (যেমন টেক্সচার) আইন শনাক্ত করার জন্য, আমরা এই থিসিসে বায়েশিয়ান পদ্ধতির মাধ্যমে সমস্যাটি মোকাবেলার প্রস্তাব রাখি। টেক্সচার আইনের দুটি নতুন অনুমানের পদ্ধতিটি এই প্রস্তাব থেকে উদ্ভূত হয়: প্রথমটি একটি প্যারামিট্রিক পদ্ধতি যা প্যাডের আনুপাতিক উত্সের মুহুর্তের ভিত্তিতে এবং দ্বিতীয়টি মন্টো কার্লো অনুমানের ফলাফল। এই অনুমানগুলি রেফারেন্স বিশৃঙ্খলা সংক্রান্ত তথ্যের উপর পরিচালিত হয় এবং দুটি নতুন অনুকূল সনাক্তকরণ কৌশলকে যথাক্রমে পিইওডি (প্যাডের অনুমানের সর্বোত্তম আবিষ্কারক) এবং বর্ডার (বায়সিয়ান অপটিমাম ডিটেক্টর রাডার) নামে নিয়ে যায়। "অ্যাসিপটোটিক বর্ডার" নামে পরিচিত বর্ডারের অ্যাসিপটোটিক এক্সপ্রেশন (আইনে রূপান্তর) এর আইনের সাথে একত্রে প্রতিষ্ঠিত হয়। এই শেষ ফলাফলটি অ্যাসিপটোটিক বর্ডারের সর্বোত্তম তাত্ত্বিক পারফরম্যান্সগুলিতে অ্যাক্সেস দেয় এবং ডেটা রিলেশন ম্যাট্রিক্স অ-একবচন থাকলে বর্ডারেও প্রয়োগ হতে পারে। বর্ডার সনাক্তকরণের পারফরমেন্সগুলি এবং অ্যাসিম্পটোটিক বর্ডারগুলির পরীক্ষামূলক গ্রাউন্ড ক্লটার ডেটাতে মূল্যায়ন করা হয়। আমরা এমন ফলাফল পেয়েছি যা বিশৃঙ্খলার জন্য এসআইআরপি মডেলের প্রাসঙ্গিকতা, বর্ডারের অনুকূলতা এবং কোনও প্রকারের পরিবেশের সাথে তার অভিযোজ্যতা উভয়কেই বৈধ করে তোলে।

গণিতটি পাঠযোগ্য be যদি এটি কোনও সহায়তার হয় তবে আপনি লেখক বা পিএইচডি থিসিস কমিটির দ্বারা ইংরেজী রেফারেন্স ট্র্যাক করতে পারেন।

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.