Trừ đi đầu ra cảm biến có sự tự cảm lẫn nhau giữa chúng

Bối cảnh: Phần mềm mà tôi sử dụng để giải phóng tín hiệu của mình là MATLAB. Tôi có hai tín hiệu âm thanh được ghi bằng hai cảm biến từ. Hãy gọi một cảm biến A và một cảm biến khác B. A và B có độ tự cảm lẫn nhau giữa chúng.

Trong khi các cảm biến A và B đang hoạt động, tôi muốn trừ đi thông tin nhận được trong cảm biến A do độ tự cảm lẫn nhau từ cảm biến B.

Tôi đã cố gắng trừ tín hiệu B khỏi tín hiệu A, bằng cách viết bằng matlab (AB), nhưng nó cho tôi một câu trả lời sâu sắc hơn. Tôi nghĩ rằng nó xuất phát từ một sự thay đổi mà tôi có trong giai đoạn. Thời gian ghi âm bắt đầu của hai bản nhạc là như nhau, và do đó tôi nghĩ rằng đó không phải là thời gian trễ.

Tôi muốn biết làm thế nào để thực hiện quá trình trừ này trong lý thuyết, và nếu có ai có bất kỳ lời khuyên nào để thực hiện nó dễ dàng trong MATLAB tôi muốn biết.

Tôi sẽ thực sự đánh giá cao bất kỳ sự giúp đỡ.

Cảm ơn trước.

Dưới đây tôi đính kèm hình ảnh của các biểu đồ tín hiệu. Trong ảnh đầu tiên, bạn có thể thấy các tín hiệu nhận được từ cảm biến A và cảm biến B. Trong ảnh thứ hai, tôi vẽ cảm biến A màu đỏ và cảm biến B có màu xanh lam, trong phạm vi 2,12: 2,16 và phóng to hơn nữa.

Điều đó có vẻ như một vấn đề nói chuyện thẳng về phía trước. Bạn không thể đơn giản trừ tín hiệu trực tiếp vì khớp nối từ tính khác nhau ở mọi tần số (về biên độ và pha).

Giả sử bạn có hai tín hiệu âm thanh xa (t) và xb (t) và hai tín hiệu cảm biến ya (t) và yb (t). Vì có sự ghép nối giữa các cảm biến, bạn sẽ có được cuộc trò chuyện chéo và chúng ta có thể viết trong miền tần số

Ya(w) = Haa(w)*xa(w) + Hba(w)*xb(w)
Yb(w) = Hab(w)*xa(w) + Hbb(w)*xb(w)

Trong đó Hxy (w) là hàm truyền từ tín hiệu "x" sang tín hiệu cảm biến "y". 4 hàm truyền tạo thành ma trận 2x2 và để khôi phục hoàn toàn các tín hiệu gốc, bạn cần đảo ngược ma trận và áp dụng các hàm truyền ma trận ngược cho tín hiệu cảm biến nhận được.

Vì cuộc trò chuyện chéo của bạn nhỏ, bạn chỉ cần đo trực tiếp chức năng truyền Hba (w) và trừ đi như sau: Đo chức năng chuyển từ tín hiệu A sang cảm biến B khi tín hiệu B bằng 0. Tạo bộ lọc từ chức năng truyền này ( FIR hoặc IIR, tùy thuộc vào hình dạng của nó). Bây giờ bạn có thể đo và trừ một phiên bản được lọc khỏi tín hiệu cảm biến A từ tín hiệu cảm biến B:

yb(t)' = yb(t)-hab(t)**ya(t)

trong đó hab (t) là đáp ứng xung của bộ lọc đàm thoại chéo của bạn và ** toán tử tích chập.

Bộ lọc đàm thoại chéo thể hiện biên độ và dịch pha như là một hàm tần số của khớp nối cảm biến cụ thể của bạn và nó đảm bảo rằng tín hiệu chính xác sẽ bị trừ.

Điều này nghe có vẻ như tách nguồn mù . Nói chung, bạn không thể trộn lẫn các thứ sau khi chúng được trộn lẫn. Nếu bạn có hai bản ghi khác nhau của hai nguồn với một số nguồn trong mỗi bản ghi, đôi khi bạn có thể sử dụng phân tích thành phần độc lập để tách chúng.

Tôi có một ví dụ Python ở đây . Ngoài ra còn có FastICA cho MATLAB . Nếu chúng là tín hiệu âm thanh, được chọn từ tính, có lẽ không có độ trễ đáng kể nào giữa chúng. ICA hoạt động tốt trong trường hợp này.