Loại bỏ nhiễu từ tín hiệu F2F

(Câu hỏi này liên quan đến Trích xuất dữ liệu thẻ từ nhị phân từ WAV thô )

Tôi đang trích xuất chuỗi nhị phân từ dải từ trên thẻ tín dụng.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Như bạn có thể thấy, tín hiệu bị suy giảm rõ ràng ở một nơi. cũng có một sự xuống cấp nhỏ ở bên trái của hình ảnh.

Chỉ cần sử dụng IIR (tức là ) làm mịn nó, nhưng tín hiệu kết quả không mượt mà về mặt toán học; nếu tôi phân biệt tín hiệu một vài lần thì tiếng ồn trở lại với sự báo thù: $X_{\rm out} = 0.9X_{\rm out_{last}} + 0.1X_{\rm in}$

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Câu hỏi của tôi là: tôi có thể loại bỏ tiếng ồn theo cách mà các dẫn xuất đi ra không?

Nếu vậy thì thế nào?

EDIT: Dưới đây là cận cảnh một số sóng bị hỏng:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

EDIT (2): Một vài cách tiếp cận tôi đang xem xét:

Đầu tiên tôi có thể tạo ra một xấp xỉ tín hiệu của hai bên của khu vực bị hỏng và trộn các xấp xỉ lại với nhau.
Thứ hai, tôi có thể FFT, loại bỏ các thành phần tần số cao và đảo ngược FFT. Tôi sẽ thử cách tiếp cận thứ hai ngay bây giờ ...

fft noise

— Số Pi
nguồn

Bạn đang sử dụng bộ phân biệt để loại bỏ các tính năng tần số cao trong tín hiệu (tức là chuyển đổi sắc nét). Các tạo phẩm mà bạn đang cố gắng loại bỏ là tương tự nhau, trong đó chúng là các chuyển tiếp sắc nét sẽ có các đặc điểm đường cao tương tự. Chúng có thể khó xóa bằng bộ lọc thông thấp tuyến tính. Một cách tiếp cận khác (không có ý định chơi chữ) có thể phù hợp hơn.

— Jason R

Xin lỗi, xấu của tôi để đăng ảnh chụp màn hình sai lệch. Tôi đã bao gồm cận cảnh các phần bị hư hỏng mẫu.

— P i

Một bộ lọc thông thấp nên hoạt động. Vấn đề là tần suất quan tâm đang thay đổi khi người đó thay đổi tốc độ vuốt.

— endolith

Chính xác. Tuy nhiên, lãi suất cơ bản này sẽ không thay đổi ồ ạt từ sóng này sang sóng khác. Vì vậy, tôi có thể lọc khi tôi đi (nghĩa là bước sóng là k tại một điểm cụ thể, lọc trước tín hiệu 2 bước sóng ước tính, chọn lấy đốm sáng tiếp theo, rửa sạch và lặp lại). Trong trường hợp này, bộ lọc tốt là gì? Tôi cần bảo toàn các dẫn xuất ...

— P i

Dường như tín hiệu của bạn được thể hiện bằng một loạt các "bước sóng" rất đặc biệt mô tả các chuyển đổi nhị phân. Tôi nghĩ bạn nên trích xuất một wavelet đặc biệt và tạo ra một "biểu đồ tương quan" bằng cách tương quan wavelet với dữ liệu thô. Các vị trí tương tự tối đa sẽ được xác định là các đỉnh mạnh, trong khi các lỗ hổng dạng sóng sẽ chỉ trở thành một nhiễu nhỏ. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong địa chấn. Bạn có vui lòng cung cấp một chuỗi "giá trị thời gian" của dữ liệu thô của bạn ở một số dạng giống như bảng tính, để tôi có thể minh họa ý tưởng của mình.

— mbaitoff

Để loại bỏ "nhiễu" tần số cao mà không loại bỏ các chuyển đổi sắc nét, bạn có thể phải thử một số quy trình lọc phi tuyến tính.

Một ví dụ ngẫu nhiên có thể được áp dụng (mờ dần cho) bộ lọc trung vị chỉ khi khoảng cách đến cực đại cục bộ N gần nhất (hoặc cực tiểu và vượt quá ngưỡng nhiễu) đi theo một khoảng cách nào đó (trong đó khoảng cách này, N và độ rộng của bộ lọc trung vị , được hiệu chỉnh theo thời gian của "tiếng ồn" bị nghi ngờ).

— hotpaw2
nguồn