roboforum.ru

=DeaD= писал(а):Нифига не понял, а что надо то? Разбить множество всевозможных сигналов на 2^32 класса...

Да.

=DeaD= писал(а):...с расстоянием между классами больше уровня шума?

Ну, по-моему, не факт...
"уровень шума" может зависеть от того, по каким параметрам разбивать, как считать "расстояние между классами".

=DeaD= писал(а):Так это нереально, в зоне отчуждения будет какой-то сигнал который не относится ни к одному классу => косяк.

Это в принципе допустимо, если таких образцов будет относительно немного и их можно будет отсеять
(пусть другой, более сложной напирмер, процедурой).

В любом случае должно выполняться:
(элемент из 1 класса + возможный шум) не принадлежит другому классу.

А значит для построения искомых классов нужно понимать характер шума - что может быть, а что нет. Иначе это некорректно поставленная задача.

Согласен.
Шум - белый. Усредняется довольно хорошо.
Тут, как бы это объяснить... Эмм...

Шум и сигнал здесь - понятия искуственные. Характер сигнала такой, что он может немного меняться...
Сам сигнал - шумообразный (то есть несет много информации - специально выбрана такая характеристика,
которая отличает один образец от другого)...

Ну (может быть не лучший пример, но по сути похож) например, мы снимаем отпечаток пальца,
каким-то образом выкидываем из него информацию характерную для "среднего человека".
Остается некий "шумоподобный сигнал", который характеризует именно этого человека.
Но он от измерения к измерению может меняться (палец не так приложил, кожа вспотела и т.п.)

Задача опознавать васю_пупкина, не проводя корреляцию со всеми людьми и ища лучшую,
а выдав по отпечатку код, который всегда соответствует именно васе_пупкину.

Допускается, что этот код соответствует не только васе_пупкину (если вероятность такого случая достаточно мала). Также допускается наличие какого-то вани_попкина, на котором алгоритм не работает, но которого можно отсеять, например, на этапе приема на работу (опять же если вероятность такого случая достаточно мала).

исходя из всего выше сказаного , при отсутствии известного эталоного сигнала( усредненого васи пупкина)
думаю следует смотреть в сторону обучаемых систем , или как посоветовал тов. Angel71 (нейроные сети) , или же обучить (вывести коррел. огибающую) для каждого объекта, что бы в дальнейшем применять ее как эталон , на соответствие с объектом ,
эти "эталоны" и пронумеровать цифровым кодом... ИМХО

Цель задачи как раз избежать этого.

Принципиально невозможно собрать базу "отпечатков пальцев" всех возможных объектов,
(или обучить сеть на всех возможных вариантах)
Технически нереально также при идентификации сравнивать объект с большим числом эталонов.

Должно быть можно во время отборов образцов сказать "этот вообще не подходит".
Должно быть можно при идентификации отобранных образцов сказать: "его код 123459876" БЕЗ сравнения с эталонами.

т.е. требуется сообразить некоторое преобразование из пространства поступающих данных в пространство кодов...

так слету - кажется нереальным...

2Michael_K: Не понял, а где входные данные для задачи то? Где характер шума? Кстати шумоподобность сигнала - это требование? Как его будешь проверять, если это требование? Т.е. какой критерий шумоподобности?

ИМХО для того что бы что либо идентифицировать , надо его с чем то сравнить ! если базы образцов не будет (т.е. неизвестно с чем сравнивать ) то и сравнивать не с чем , нет цифры .....

PS хотя в принципе , можно упростить все до предела....
тупо , появился образец , говорим что это 1 , следующий не похожий ! на предыдущий , значит 2 образец и т.д.
сравнение простая корреляция ( по вашим утверждениям она порядка 0.95) если превысит порог 0.85 значит тот же объект
... проще не придумаешь ... по моему....

Michael_K писал(а):специально выбрана такая характеристика,
которая отличает один образец от другого

От этой характеристики и надо плясать. А она известна только вам

=DeaD= писал(а):ИМХО для того что бы что либо идентифицировать , надо его с чем то сравнить !

это неверно.

blindman писал(а):От этой характеристики и надо плясать. А она известна только вам

Я уже писал - это шум. Примерно ровный. В полосе частот от нуля (ноль не включен) до в нексколько раз меньше дискретизации. Теперь она известна и вам

Michael_K писал(а):

=DeaD= писал(а):ИМХО для того что бы что либо идентифицировать , надо его с чем то сравнить !

это неверно.

Фигасе - я этого не писал!

Michael_K писал(а):

blindman писал(а):От этой характеристики и надо плясать. А она известна только вам

Я уже писал - это шум. Примерно ровный. В полосе частот от нуля (ноль не включен) до в нексколько раз меньше дискретизации. Теперь она известна и вам

Что значит примерно ровный? Определи условия нормально, типа интеграл модуля шума не превышает 5% или интеграл квадрата модуля шума не превышает 5% или еще как-то.
И при чем тут полоса частот? Он шум или нет? Или первая\вторая производная шума ограничена уже?

не не не, нейронки не предлогал, только мельком заофтопил. а так, мысли всё туда же. к вейвлетам, сегментациям сигнала и получения каких-то характеристик этих сегментом. вот на основе всего этого безобразия что-то и пытаться. хз, как в тех же отпечатках пальцев - наф не нужно вся картинка, её переводят в чб и пытаются найти небольшой набор точек и уже по относительному положению этих точек идентифицируют.
со звуком вот как-то так:

разбили, получили характеристики каждого сегмента или по каким-то критериям только некоторых сегментов - это и будет отпечаток/хэш (фиксированной или переменной длины).
а сравнивать каждый предьявляемый сигнал со всеми смысла нет - либо изначальный вариант, где используется только полученый хэш, либо мудрить какой-то алгоритм быстрого поиска.

=DeaD= писал(а):Фигасе - я этого не писал!

Сорри, что-то глюкануло - отвечал Romikgy

=DeaD= писал(а):2Michael_K: Не понял, а где входные данные для задачи то? Где характер шума? Кстати шумоподобность сигнала - это требование? Как его будешь проверять, если это требование? Т.е. какой критерий шумоподобности?

Нет. шумоподобнорсть сигнала - это данность.
Проверять его не надо - там по определению хорошее распределение.
Шум ограничен "по частотам" физикой измерения...

Характер шума... я не знаю, какие параметры вам нужны... Могу в принципе посчитать и интеграл квадрата модуля
(но не прямо сейчас - исходных данных сейчас под рукой нет), только надо же понять, зачем оно надо.

Ну скажу я вам: "интеграл модуля шума не превышает 7%" и что?
От цифры метод что ли зависит?

в звуке , по минимуму, идет сравнение с гармониками - синусоидами....

Примеры сигналов:






Добавлено спустя 7 минут 23 секунды:

Angel71 писал(а):алгоритм быстрого поиска.

Romikgy писал(а):в звуке ... идет сравнение

Так...
Забыли слова "сравнение" и "поиск"!!! ))