Задача.

=DeaD=

Michael_K писал(а):

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...

Ну наконец-то, на 3-й странице стала более менее ясна задача

Такой вопрос - верно ли что на самом деле вам нужно не 100% идентификация, а:
1. Идентификация с некоторой достаточной вероятностью;
2. Достаточно указать небольшой список возможных значений хэш-функции в которых надо искать, чтобы не перебирать тупо всё подряд.

Возьмите тогда в качестве хэш-функции все стабильные относительно шума величины и создайте из них вектор.

Величина №1 - Средневзвешенное значение функции;
Величина №2 - Среднеквадратичное отклонение;
Величина №3 - Интеграл модуля производной после сглаживания гауссом;
Величина №4 - Центр тяжести функции;
Продолжать?

Michael_K

=DeaD= писал(а):

Ну наконец-то, на 3-й странице стала более менее ясна задача

Ну, сорри... :pardon:

сами понимаете - чужие мозги - это темный лес.

=DeaD= писал(а):

верно ли что на самом деле вам нужно не 100% идентификация, а:
1. Идентификация с некоторой достаточной вероятностью;

Эмм...
Образец должен выдавать _всегда_ _стопроцентно_ одинаковый код.
Но этот код может генерироваться также и другим образцом.
Называете ли вы это стопроцентной идентификацией - не знаю.

=DeaD= писал(а):

2. Достаточно указать небольшой список возможных значений хэш-функции в которых надо искать, чтобы не перебирать тупо всё подряд.

не понял вопроса.

=DeaD= писал(а):

Возьмите тогда в качестве хэш-функции все стабильные относительно шума величины

Вот в этом направлении я и думаю.

Пока ориентируюсь на разложение на некоррелирующие меандры
(не помню как это преобразование называется

- что-то между фурье и вейвлетами),
но возможны варианты.

Проблема тут в том, что сам "полезный сигнал" - тоже шумоподобный...
Соответственно, если в результате какого-то преобразования (ну например интегрирования)
уменьшается шум, то и динамический диапазон полезного сигнала - тоже уменьшается.

Попробую добыть экспериментальные данные - надо повозиться.

=DeaD=

Michael_K писал(а):

Попробую добыть экспериментальные данные - надо повозиться.

Так а я о чем глаголю уже черти сколько?

Надо понимать характер образов, по которым строить хэш-фукнцию содержательную.

Michael_K

Но я почти уверен, что никаких особых "фич" там нет.
Скорее всего нормальное распределение (гауссово) и в сигнале, и в шуме.
По крайней мере по графикам примерно так выходит :pardon:

Параметры я давал - может быть их недостаточно для оценки, но пока это то что есть.
Разные измерения одного и того же образца из 10000 измерений ни разу не показали корреляцию хуже 0.95
Попарные корреляции 200 разных образцов ни разу не показали корреляцию лучше 0.31
(ставилась задача определить статистические границы достоверности).

=DeaD=

В каком же месте оно гауссово, если такие жесткие границы между классами?

Michael_K

жесткие границы - между двумястами образцами - это гораздо меньше, чем нужно классов.
(хочется классов получить как минимум 10000 - 100000, а лучше миллионы, почему про 32 бита разговор)

=DeaD=

Нафиг? Вам же скорость надо получить - для этого надо просто хэш-функцию сокращающую перебор.

Michael_K

Не совсем. Принципиально - не сокращать перебор, а отказаться от перебора.
Пусть даже ценой менее строгой идентификации.
(а строгой она никогда не будет, так как считается что образцов бесконечно много)

Angel71

2=DeaD=

это, если предпологается кроме передачи идентификатора передавать ещё и сам сигнал.

Виталий

Цитата:

Образец должен выдавать _всегда_ _стопроцентно_ одинаковый код.

Этого _никогда_ _стопроцентно_ не будет.

=DeaD=

Michael_K писал(а):

Не совсем. Принципиально - не сокращать перебор, а отказаться от перебора.
Пусть даже ценой менее строгой идентификации.

Так вроде не бывает. Какая причина категорического отказа от перебора?

Romikgy

если задача в поиске критерия.... тогда без мат анализа вопроса все решения будут либо однбоки либо не дееспособны... ИМХО

Michael_K

=DeaD= писал(а):

Какая причина категорического отказа от перебора?

Например, объем базы данных.
Кроме этого есть еще причины... тут уж поверьте на слово

Добавлено спустя 4 минуты 56 секунд:

Виталий писал(а):

Этого _никогда_ _стопроцентно_ не будет.

Почему вы так думаете?

Добавлено спустя 2 минуты 13 секунд:

=DeaD= писал(а):

Michael_K писал(а):

не сокращать перебор, а отказаться от перебора.

Так вроде не бывает.

Хмм... А обосновать можно?

Добавлено спустя 9 минут 46 секунд:

Angel71 писал(а):

кроме передачи идентификатора передавать ещё и сам сигнал.

именно этого и хочется избежать.

Duhas

Michael_K, а сколько вам за это платят? ))) мне просто интересно )) ибо задача я бы сказал архисложная...

Michael_K

Duhas писал(а):

Michael_K, а сколько вам за это платят?

Недостаточно

roboforum.ru

Задача.

Кто сейчас на конференции