Существует ли стандартный подход к подсчету повторений в колебательном сигнале?

Question

Я собираю данные датчика от повторяющегося физического процесса (например, лифт движется вверх и вниз).Это пример того, как выглядит сигнал.Ось Y отражает наш эквивалент высоты, а ось X - просто время.Возможно, неудивительно, что это конкретное изображение отражает 5 повторений рассматриваемого процесса.

Хотя этот конкретный пример является довольно регулярным, это не всегда такиногда с небольшими пробелами в данных, скачками или повышенным шумом.Существует ли стандартный машинный метод обучения или статистический подход для подсчета количества повторений для данного ряда сигналов / данных?Пока что наши рукописные методы достигают максимума с точностью около 80%.Мы также попробовали подход LSTM, также с ограниченным успехом.

Answer 1

Сначала вы можете попробовать использовать автокорреляцию, чтобы найти совпадающие повторения в сигнале;и затем передает результаты автокорреляции в алгоритм ML для определения порога любых найденных пиков корреляции выше уровня шума.

Answer 2

Посмотрите на функцию scipy find_peaks.С его помощью вы можете указать некоторый порог для обнаруживаемых пиков и расстояние между ними.Должно работать очень хорошо для того, что вы ищете.

Это, конечно, если фактический повторный сигнал, который вы надеетесь обнаружить, всегда присутствует в виде пика.Если вы просто пытаетесь обнаружить потенциально любой паттерн, который повторяется в сигнале, возможно, вы могли бы взять свертку и вместо этого искать пики этого.