(Esta pregunta se refiere a la extracción de datos binarios de tarjetas de banda magnética de WAV sin procesar )
Estoy extrayendo la secuencia binaria de la tira magnética en una tarjeta de crédito.
Como puede ver, la señal se degrada claramente en un lugar. También hay una degradación menor justo a la izquierda de la imagen.
Simplemente usando IIR (es decir, ) lo suaviza, pero la señal resultante no es matemáticamente suave; Si distingo la señal un par de veces, el ruido vuelve con fuerza:
Mi pregunta es: ¿puedo eliminar el ruido de tal manera que los derivados salgan limpios?
¿Si es así, cómo?
EDITAR: Aquí hay un primer plano de algunas olas dañadas:
EDITAR (2): un par de enfoques que estoy considerando:
- En primer lugar, podría hacer una aproximación taylor de la señal a cada lado del sector dañado y combinar las aproximaciones.
- En segundo lugar, podría FFT, eliminar componentes de alta frecuencia e invertir FFT. Voy a intentar ese segundo enfoque ahora ...
Está utilizando un diferenciador para extraer características de alta frecuencia en la señal (es decir, transiciones bruscas). Los artefactos que está tratando de eliminar son similares, ya que son transiciones bruscas que tendrán características similares de paso alto. Pueden ser difíciles de eliminar con un filtro lineal de paso bajo. Un enfoque diferente (sin juego de palabras) podría ser más apropiado.
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Jason R
Lo siento, es malo por publicar capturas de pantalla engañosas. He incluido primeros planos de muestras de secciones dañadas.
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P i
Un filtro de paso bajo debería funcionar. El problema es que las frecuencias de interés están cambiando a medida que la persona cambia su velocidad de deslizamiento.
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Endolith
Correcto. Sin embargo, esta tasa base no va a cambiar masivamente de una ola a la siguiente. Por lo tanto, puedo filtrar a medida que avanzo (es decir, dada la longitud de onda es k en un punto particular, filtrar por delante en la señal unas 2 longitudes de onda estimadas, recoger el siguiente blip, enjuagar y repetir). En este caso, ¿cuál sería un buen filtro? Necesito preservar los derivados ...
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P i
Parece que su señal está representada por la serie de "wavelets" muy distintivas que describen las transiciones binarias. Creo que debería extraer una wavelet distintiva y producir un "correlograma" correlacionando la wavelet con los datos sin procesar. Las posiciones de máxima similitud se identificarán como picos fuertes, mientras que los defectos de la forma de onda se convertirán en un ruido menor. Este método es ampliamente utilizado en sísmica. ¿Podría proporcionar una serie de "valor de tiempo" de sus datos en bruto en una forma similar a una hoja de cálculo, para que pueda ilustrar mi idea.
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mbaitoff