Tôi có một số lượng lớn các mẫu đại diện cho các luồng bit được mã hóa của Manchester dưới dạng tín hiệu âm thanh. Tần số mà chúng được mã hóa là thành phần tần số chính khi nó ở mức cao và có một lượng nhiễu trắng nhất quán trong nền.
Tôi đã tự giải mã các luồng này, nhưng tôi tự hỏi liệu tôi có thể sử dụng một số loại kỹ thuật học máy để học các sơ đồ mã hóa hay không. Điều này sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian bằng tay nhận ra các chương trình này. Khó khăn là các tín hiệu khác nhau được mã hóa khác nhau.
Có thể xây dựng một mô hình có thể học cách giải mã nhiều hơn một sơ đồ mã hóa không? Một mô hình như vậy sẽ mạnh đến mức nào, và tôi muốn sử dụng loại kỹ thuật nào? Phân tích thành phần độc lập (ICA) dường như có thể hữu ích để cô lập tần số tôi quan tâm, nhưng tôi sẽ học sơ đồ mã hóa như thế nào?