Trích xuất dữ liệu thẻ từ nhị phân từ WAV thô

Tôi phải đối mặt với một thách thức khó khăn: Để trích xuất dữ liệu nhị phân từ đầu đọc thẻ từ của iPhone . Đây là những gì từ tính trên thẻ trông như sau:

_Nguồn

Đây là .WAV iPhone nhận được khi bạn quẹt thẻ (đừng hy vọng quá nhiều, đó là thẻ khách hàng thân thiết;)). Đó là ba lần vuốt, với tốc độ khác nhau. Đây là kết xuất SInt16 thô cho thao tác vuốt tôi đang sử dụng.

Ai đó dường như đã thực hiện nó ở đây nhưng dữ liệu thực tế tôi thu được không đặc biệt dễ xử lý.

Việc đọc bắt đầu (và kết thúc) với số lượng "số không" không xác định - lưu ý rằng sóng chỉ lặp lại sau khi 2 ZEROS được thu thập, điều này thể hiện NS theo sau là SN:

.

Điều này sẽ cho phép một thuật toán xác định dấu tích đồng hồ.

Từ trường đảo ngược trên mỗi tích tắc đồng hồ. Ngoài ra đối với nhị phân 1, từ trường đảo ngược chính xác ở giữa tích tắc:

Chuỗi luôn bắt đầu bằng một lệnh bắt đầu 1101 + 0 (bit chẵn lẻ). Bạn có thể chọn ra điều này trong cả ba bài đọc trong biểu đồ trên. Nó được chỉ ra rõ ràng hơn trong bài viết cosmodro tôi liên kết ở đầu câu hỏi.

Dưới đây là một ví dụ về sự xuống cấp từ tính (được thực hiện thêm trong phần đọc thẻ dưới):

Tôi đang cố gắng tìm ra một cách hợp lý để chuyển đổi dạng sóng này thành chuỗi nhị phân tương ứng của nó.

Tôi đã tìm thấy một bản PDF đi sâu vào một số chi tiết, nhưng tôi không thể tìm ra thuật toán họ đang sử dụng.

PDF này chứa một hình ảnh thú vị:

Nếu tôi có thể trích xuất các đường màu đỏ và màu xanh theo sơ đồ này, tôi có thể sử dụng một trong số chúng để trích xuất dữ liệu, nhưng tôi không thể tìm ra logic đằng sau cấu trúc.

Vì vậy, đây là câu hỏi của tôi: Làm thế nào để tôi trích xuất chuỗi nhị phân?

Tái bút Lưu ý rằng tốc độ vuốt sẽ không đổi. Vì vậy, một khi đồng hồ đã được xác định, cần phải liên tục điều chỉnh từ một đánh dấu sang tiếp theo.

PPS. Autocorrelation sẽ bắt cặp bọ ve? (xem như bọ ve sẽ thay thế NS SN ...)

EDIT (12 tháng 6): Tôi cần rất nhiều sự giúp đỡ về vấn đề này, nhưng cuối cùng tôi đã hoàn thành một trình đọc vững chắc ( http://www.magstripedecoder.com/ ). Cảm ơn mọi người đã giúp đỡ! Tôi khuyên bạn nên #musicdsp trên kênh efnet của IRC cho bất kỳ ai đủ tâm huyết để thực hiện thử thách nắm bắt toán học - thực sự rất khó!

Đây được gọi là mã đánh dấu biphase và bạn phải tập trung vào các điểm giao nhau bằng 0 thay vì biên độ xung. Tuy nhiên, bạn có nhiều điểm giao nhau bằng 0 cho mỗi xung do các bộ lọc cắt thấp vốn có của đầu thu và đầu vào mic của điện thoại. Bạn thả xa hơn thế này giữa các lần chuyển tiếp và chéo không:

Bạn có thể khôi phục hình dạng lung linh hơn bằng cách sử dụng bộ lọc tăng cường thấp:

và sau đó đo độ dài xung bằng khoảng thời gian họ sử dụng trên ngưỡng nào đó. Có lẽ một ý tưởng tốt hơn là phân biệt đầu vào để thực hiện các chuyển đổi thành các gai lớn, lấy giá trị tuyệt đối và phát hiện chúng khi chúng vượt quá ngưỡng nào đó:

Sau đó đo thời gian giữa các xung và khi thời gian giữa hai xung gần bằng hai xung cuối cùng thì đó là 0, khi đó là khoảng một nửa so với giữa hai xung cuối, đó là 1.

Sự xuống cấp từ tính mà bạn nói đến phải dễ dàng loại bỏ bằng bộ lọc thông thấp.

Đây là một thử thách lớn. Tôi đã thử ít nhất bốn phương pháp trước khi bẻ khóa nó. Đây là cách tôi đã làm nó:

Tôi bắt đầu bằng cách làm mịn dữ liệu ( lần đọc đầu tiên ) bằng một ...

x_new = 0.9 * x_prev + 0.1 * x_in

... Bộ lọc IIR. Tôi làm điều này theo cả hai hướng ( đọc thứ hai ). Điều này được loại bỏ tất cả các nhiễu mờ, tuy nhiên nó tạo ra sự không liên tục quay trở lại với sự báo thù trong các dẫn xuất.

Sau đó tôi nhận được tất cả các công cụ phái sinh lên đến lần thứ tư ( lần đọc thứ ba và thứ tư đại diện cho công cụ phái sinh thứ ba và thứ tư) và tạo ra một chức năng mới:

g(x) = f'''(x)^2 + k*f''''(x)^2

Tại sao? bởi vì tôi nhận thấy rằng vào thời điểm chúng ta có được đạo hàm thứ ba, những gì chúng ta có thực sự là một hình sin bên trong một phong bì:

... và mọi người đều biết từ thời trung học rằng:

sin^2 + cos^2=1 

và tội lỗi và cos phân biệt với nhau:

Do đó, phong bì ngụ ý có thể được phục hồi.

Tại sao dẫn xuất 3 và 4? về cơ bản mỗi đạo hàm cao hơn làm sạch tín hiệu. Đó là hình sin vẫn là hình sin (chỉ chuyển pha 90 ° nên sin-> cos, v.v.) trong khi đó không biến mất.

Tôi muốn sử dụng 11 & 12 hoặc một cái gì đó điên rồ, nhưng các công cụ phái sinh sụp đổ khá nhanh, 4 là mức cao nhất tôi có thể nhận được trước khi mọi thứ trở nên rắc rối, ngay cả khi các dòng phái sinh nhỏ mà bạn nhìn thấy trong hình được làm mịn rất nhiều.

Điều này tạo ra một vết sưng nhỏ tuyệt vời trên mỗi lần chuyển đổi thông lượng ( lần đọc thứ năm ).

Tiếp theo tôi đi qua các bước ngoặt, từ chối những người siêng năng ( đọc lần thứ sáu ) ..

Cuối cùng tôi đi qua cực đại ( lần đọc thứ bảy ), đánh giá xem mỗi lần bỏ qua là một nửa bước hay toàn bộ bước, và sau đó xây dựng lại nhị phân.

Yay!

EDIT: Bây giờ là vài tháng kể từ khi tôi hoàn thành dự án này. thách thức khó khăn nhất là xây dựng một số biến đổi để cô lập các chuyển đổi từ thông; về mặt kỹ thuật, 'lấy đường bao biên độ'. điều này được thực hiện bằng cách xây dựng tín hiệu dịch pha π / 2 từ gốc (đây còn được gọi là tín hiệu cầu phương). thì E (t) ^ 2 = S (t) ^ 2 + Q (S (t)) ^ 2.

Để có được tín hiệu cầu phương, tôi chỉ cần thực hiện một FFT và xoay mỗi thùng một phần tư lượt, sau đó kết hợp lại các thành phần phổ đã sửa đổi.

Có rất nhiều thuật ngữ lạm dụng khó hiểu trong lĩnh vực này; từ khóa là 'tín hiệu phân tích', 'biến đổi Hilbert' ... Tôi đã tránh sử dụng những từ khóa đó vì các ngành khác nhau gán nghĩa khác nhau cho chúng.

Có một cách thông minh hơn để đạt được đường bao biên độ này bằng các bộ lọc kỹ thuật số, do đó tránh được biến đổi Fourier. Điều này cho phép thuật toán chạy trên các vi điều khiển có công suất rất thấp.

Quá trình này tạo ra một dạng sóng nên có một vết sưng duy nhất trên mỗi lần chuyển đổi thông lượng.

Giải mã dạng sóng này thành một chuỗi nhị phân vẫn là một nhiệm vụ không cần thiết. sự phức tạp và thành phần này là thuật toán chứ không phải toán học; khó khăn là tương đương.

Tất cả trong tất cả điều này là một vấn đề cực kỳ khó khăn. Tôi đã mất phần tốt nhất trong ba tháng để đạt được thuật toán hiệu suất của họ. Tôi sẽ hoàn thành tài liệu về cách tiếp cận của mình và tạo ra một công cụ giải mã có sẵn công khai.