(이 질문은 원시 WAV에서 이진 자기 띠 카드 데이터 추출 과 관련이 있습니다 )
신용 카드의 자기 띠에서 이진 시퀀스를 추출하고 있습니다.
보시다시피, 한 곳에서 신호가 선명하게 저하됩니다. 또한 이미지 왼쪽에 약간의 성능 저하가 있습니다.
IIR (즉, )을 사용하면 평활화되지만 결과 신호는 수학적으로 매끄럽지 않습니다. 신호를 두 번 구별하면 노이즈가 복수로 돌아옵니다.
내 질문은 : 파생 상품이 깨끗하게 나오는 방식으로 노이즈를 제거 할 수 있습니까?
그렇다면 어떻게?
편집 : 다음은 일부 손상된 파도의 근접 촬영입니다.
편집 (2) : 내가 고려하고있는 몇 가지 접근법 :
- 먼저 손상된 섹터의 양쪽에서 신호의 테일러 근사를 만들고 근사값을 혼합 할 수 있습니다.
- 두 번째로 FFT를 수행하고 고주파수 구성 요소를 제거하고 FFT를 되돌릴 수 있습니다. 나는 이제 두 번째 접근 방식을 시도 할 것입니다 ...
차별화 요소를 사용하여 신호에서 고주파수 기능을 제거합니다 (예 : 급격한 전환). 제거하려는 아티팩트는 유사한 고역 통과 특성을 갖는 예리한 전환이라는 점에서 유사합니다. 선형 저역 통과 필터로는 제거하기 어려울 수 있습니다. 다른 접근 방식 (pun 의도하지 않은)이 더 적합 할 수 있습니다.
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Jason R
스크린 샷을 잘못 게시 한 점에 대해 죄송합니다. 샘플 손상된 섹션의 클로즈업을 포함 시켰습니다.
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P i
저역 통과 필터가 작동해야합니다. 문제는 사람이 스 와이프 속도를 변경함에 따라 관심 주파수가 변경된다는 것입니다.
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endolith
옳은. 그러나이 기본 요율은 한 물결에서 다음 물결로 크게 변하지 않을 것입니다. 따라서 내가 갈 때 필터링 할 수 있습니다 (즉, 특정 지점에서 파장이 k 인 경우 신호에서 2 개의 파장을 미리 필터링하고 다음 번의 립을 헹구고 헹구고 반복하십시오). 이 경우 좋은 필터는 무엇입니까? 파생 상품을 보존해야합니다.
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P i
신호는 이진 전이를 설명하는 매우 독특한 일련의 "웨이블릿"으로 표시됩니다. 하나의 고유 한 웨이블릿을 추출하고 웨이블릿을 원시 데이터와 상관시켜 "상관도"를 생성해야한다고 생각합니다. 최대 유사성의 위치는 강한 피크로 식별되는 반면 파형 결함은 작은 노이즈 만됩니다. 이 방법은 내진에서 널리 사용됩니다. 스프레드 시트와 같은 형식으로 원시 데이터의 "시간-가치"시리즈를 제공하여 아이디어를 설명해 주시겠습니까?
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mbaitoff 2012 년