roboforum.ru

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

Ну вот допустим ты сказал "интеграл модуля шума не превышает 1%", это значит на участке 1/32 может сконцентрироваться не более 30% колебание шума. Это значит я могу кодировать 32-битное обычными уровнями min/max и 100% вся информация не будет побита шумами

Dead, у меня сейчас нет исходных данных - только отчет... Выше - картинки из этого отчета.

Корреляция разных измерений одного и того же образца не хуже 0.95 - вот пока все что могу сказать.
Шум более менее равномерный.

Тогда я не понял что надо то?

Ну есть у тебя образы какие-то - замерил новый с шумом, сравнил корреляцию с имеющимися - большая - значит что что-то другое, маленькая? Значит старый образ.

Надо получить из образца код (хэш, сигнатуру) не сравнивая.

Важно, чтобы один и тот же образец всегда (независимо от шумов) выдавал одну и ту же сигнатуру.
В принципе не обязательно, чтобы сигнатура принадлежала ТОЛЬКО одному образцу (но понятно, что распределение образцов по сигнатурам должно быть более-менее равномерным).
В принципе можно какие-то "неподходящие" образцы выкинуть совсем (если их относительно немного, ну скажем треть или четверть допустимо выкинуть), но нужно иметь критерий "подходящести"

Так, либо рассказывай что за задача нормально, либо ставь условия. Что за глум?
Подавай ему хэш функцию защищающую неизвестные никому образы от неизвестного никому шума

Треть или четверть в каком смысле выкинуть? Треть от 128^32?

Добавлено спустя 1 минуту 25 секунд:
Я же говорю пример хэш-фукнции - берешь и делишь образ на 32 фрагмента, на каждом считаешь интеграл, если он больше 50% - это 1, иначе 0.

Выкидываем все образы которые рядом с серединой идут. Чем не подходит то?

Задача исследовательская, физика достаточно сложная (я и сам там физику не везде понимаю),
раскрывать детали не хотелось бы (там всякие ученые с патентами - ну их нафиг )
Образцы естественного происхождения... ну как песчинки, например, или березовые листики.

=DeaD= писал(а):берешь и делишь образ на 32 фрагмента, на каждом считаешь интеграл...

Ну, это первое, что и мне пришло в голову... Это не очень подходит, потому что отсеивать слишком много приходится (в ЛЮБОМ бите близко к середине - выкидываем)

Да как же можно кодировать образцы, если не известен характер шума и образцов?????????????????

Я так понимаю задача обнаруживать одинаковые образы из замеров - так?

Добавлено спустя 9 минут 8 секунд:
Если задача реальная, а не теоретическая - можно замутить кластеризатор какой-нибудь автоматический, но часть образов всё равно придется хранить и перебирать их для сверки.
Или по времени не пройдёт?

без образцов/эталонов задача бесмыслена, и что либо получить без сравнения не получится
еще как вариант можно предложить (обратно же) сравнивать образы БПФ или БПХ

я же писал - требуется прямое преобразование... но как организовать - ума не приложу... возможно выделить несколько признаков, и по их совокупности генерить код ...

И как ты сможешь гарантировать, что эти признаки будут устойчивы к шуму неизвестного характера???

=DeaD= писал(а):Да как же можно кодировать образцы, если не известен характер шума и образцов?

Ну, что значит "неизвестен" - на предыдущей странице, на первой картинке вполне реальные сигналы.

=DeaD= писал(а):Я так понимаю задача обнаруживать одинаковые образы из замеров - так?

Задача идентифицировать образцs. С удовлетворительной вероятностью.

Задача вполне реальная.
С базой и сравнением по корреляции, естественно, все работает.
Долго (база большая), противно, на компе, но работает.

Но нужно сделать на МК, чтобы сам датчик ("считыватель, анализатор")
выдавал уже какой-то идентификационный код. Без огромной памяти, без огромного времени.
Он должен их обрабатывать с приличной скоростью...

Вы ж поймите, Dead.

Допустим мы посчитали интеграл по какому-то участку (одному из 32-х)
Допустим у нас шум по амплитуде не превышает +-0.01 при возможных значениях сигнала от 0 до 1.
Допустим мы берем порог 0.5
Соответственно, на этапе отбора мы должны выкинуть все образцы, которые показали значения от 0.48 до 0.52.
Это 4% всех образцов. То есть осталось 96%.

Таких битов у нас 32. И они независимы (из графика видно что автокорреляция резко падает)
Cоответственно (0.96)³² = 0.27
То есть из трех образцов нам подходит только один... Это мало.

насколько большая база ?
и надо всетаки надо определятся со свойствами сигналов\образцов и свойствами шума ....

База теоретически бесконечная
Практически - фиг знает...
Статистика собиралась на 10000 образцах,
потом еще на 200 образцах исследовалась возможность идентификации.
(ну они там что-то посчитали, чтобы выборки были статистически достоверные)
Это что-то связанное с объемными голограммами... в физику до конца не врубался.
Я делал электронику... ну и софт маленько со стороны компа.

Повторяю в который раз: задача сравнения с "эталонами" НЕ СТОИТ!

хорошо , тогда встречный вопрос , по каким критериям определять соответствие цифровому коду?

Соответствие не нужно определять.
Цифровой код нужно ПОЛУЧИТЬ.
По каким крпитериям - в этом-то задача и состоит - найти критерии