우주의 여러 위치에서 시간이 지남에 따라 소리를 측정하는 마이크가 있습니다. 녹음되는 사운드는 모두 공간의 동일한 위치에서 발생하지만 소스 포인트에서 각 마이크까지의 경로가 다르기 때문에 발생합니다. 신호는 (시간) 이동되고 왜곡됩니다. 사전 지식은 가능한 한 양호한 시간 시프트를 보상하기 위해 사용되었지만 여전히 데이터에 일부 시간 시프트가 존재합니다. 측정 위치가 가까울수록 신호가 더 유사합니다.
피크를 자동으로 분류하는 데 관심이 있습니다. 이것은 아래 그림에서 두 개의 마이크 신호를 "보고"두 개의 주요 사운드가있는 위치와 파형에서 "인식"하고 시간 위치를보고하는 알고리즘을 찾고 있음을 의미합니다.
sound 1: sample 17 upper plot, sample 19 lower plot,
sound 2: sample 40 upper plot, sample 38 lower plot
이를 위해 각 피크 주변에서 체비 쇼프 확장을 계획하고 체비 쇼브 계수 벡터를 군집 알고리즘 (k- 평균?)의 입력으로 사용하려고했습니다.
예를 들어 다음은 두 개의 피크 (파란색 원) 주위의 9 개 샘플 (빨간색)에 대해 5 개의 체비 쇼프 계열에 의해 근사 된 두 개의 가까운 위치 (파란색)에서 측정 된 시간 신호의 일부입니다.
근사치는 꽤 좋습니다 :-).
하나; 상단 그림의 체비 쇼프 계수는 다음과 같습니다.
Clu = -1.1834 85.4318 -39.1155 -33.6420 31.0028
Cru =-43.0547 -22.7024 -143.3113 11.1709 0.5416
그리고 더 낮은 줄거리에 대한 체비 쇼프 계수는 다음과 같습니다.
Cll = 13.0926 16.6208 -75.6980 -28.9003 0.0337
Crl =-12.7664 59.0644 -73.2201 -50.2910 11.6775
Clu ~ = Cll 및 Cru ~ = Crl을 보려고했지만 이것이 사실이 아닌 것 같습니다.
이 경우에 더 적합한 또 다른 직교 기반이 있습니까?
진행 방법에 대한 조언이 있습니까? (나는 Matlab을 사용하고 있습니다)?
답변에 미리 감사드립니다!
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체비 쇼프 다항식 계수의 벡터 공간에서 표현 될 때 피크의 "모양"이 연속적이라고 가정하는 것 같습니다. 즉 피크의 한 부분 모양의 작은 변화는 작은 변화에 영향을 미칩니다 계수에서). 이것이 사실이라고 믿을만한 이유가 있습니까? 문제를 해결하지 않고 도구를 선택한 것처럼 들립니다.
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Jason R
분명히, 당신은 어떤 방식으로 피크를 "분류"하려고합니까? 동일한 피크에 해당하는 다양한 센서의 측정 값을 연결하려고합니까? 선험적 으로 상대적인 시간 지연을 측정 한 다음 해당 정보를 분류에 사용할 수있는 다른 방법이 있습니까?
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Jason R
Jason R. 안녕하세요. 질문을 좀 더 명확하게하기 위해 업데이트했습니다.
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Andy
실제로는 "지진 지형 분류를 통한 자동화 된 구조 해석"(Borgos et al) 논문의 단계를 재현하려고합니다. 더 일반적인 용어로 문제를 설명하려고했습니다.
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Andy
@Andy이 계수가 여기에 표시된 빨간색 선과 어떻게 일치하는지 설명해 주시겠습니까? 상관 관계가없는 것 같습니다 ...
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Spacey