roboforum.ru

Так не надо исключать из постановки задачи условие о возможных мертвых зонах, иначе задача не решается


1. Зависит от того как масштабируется шум от пространства образов;
2. Исходя из ограничений на шумы мы будем в любом случае из гауссова распределения вырезать полосы одинаковой ширины. Для деления этого распределения на равные зоны мы один фиг полосы будем вырезать из самой жирной части. Иначе кодирование будет бессмысленным - когда в 99% вероятность в одном секторе, а в 1% в другом.
3. Абсолютно необоснованное утверждение. Есть хоть один контр-пример, где мой метод хуже другого?


Треллис-коды, БЧХ-коды и прочее явно из другой оперы - мы там сами формируем образы, сколько там % выкидывается на мертвые зоны вы считали?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

2 Alex080969: А где я говорил, что она ДОЛЖНА быть?
Почему бы вам не почитать по какому поводу я это написал?
БД использовалась для сбора статистики и проверки предположений, только и всего.
2 Dead:
1. А как вы собрались шум отдельно от пространства маштабировать?
Шум будет пропорционально масштабироваться, это по-моему, очевидно... Разве нет?
2. В принципе - да. Но не самую же серединку и не огромным перекрестком.
3. Ну, я не знаю, как вам объяснить еще...
Нужно разбить пространство (допустим равномерное) на большое число одинаковых (потому что равномерное) зон.
И при этом минимизировать площади поверхности этих зон. Плохим решением будет разбить пространство на длинные загогулистые загогулины (большая площадь, маленький объем), хорошим решением будет разбить его на что-то близкое к шару (маленькая площадь при большом объеме)... Куб... ну это простая, конечно, но не самая оптимальная форма.
4. Про треллис-коды итп... Задачи эти, как мне представляется, похожи.
Мы здесь тоже разбиваем пространство произвольно, там они тоже хотят запихать как можно больше информации в свое пространство и обеспечить защитные зоны (задача-то в принципе обеспечить помехоустойчивость)...
Единственное отличие - они работают с "точками" в этом пространстве, а мне нужен некоторый объем рабочий вокруг точки (общая задача - больше "кодов" запихать при заданных расстояниях между ними).
Задачи эти, как мне кажется, идентичны (различие только в ширине защитных зон и распределении информации в пространстве).

Они годятся для отчётов, но не для того что бы опробовать алгоритм.

Как раз с нормированной амплитудй работать то легче.

Ну это уже кой-чего.

Ещё меня интересует длина сигнала, хоть в секундах хоть в тактах АЦП.
Интересует разрядность АЦП
А ещё, раз всётаки БД есть хотелось бы иметь4 сигнала- 1 от одного объекта, 3 от другого.

зачем?
Затем что хочу построить спектры и сравнить их.


P.S.

Ну незнаю в какой раз вы это говорите, но я то это понял из вашего первого поста

Добавлено спустя 5 минут 44 секунды:
Без образцов трудно обкатать алгоритм.
Кстате каков срок выполнения данной задачи??

Добавлено спустя 8 минут 51 секунду:
Фактически стоит задача однозначного определения образа сигнала,в соответствии которому по некоему алгоритму ставится некий код.
Сигнал у нас одномерный. Лично мне кажется что через спектр - это то самое.

_________________
Первая заповедь радиотехника - почисти контакты!

(в самом первом сообщении темы написано - 128 восьмибитных значений).

Я все же настоятельно рекомендую прочитать тему,
тогда будет понятно, что любая линейная композиция из шумообразного сигнала с гауссовым распределением
(а фурье - это именно она) даст тоже шумообразный сигнал с гауссовым же распределением...
У меня такой уже есть, смысла вычислять "шило из мыла" нету никакого.

искренне желаю вам победить данную проблему)

_________________
Первая заповедь радиотехника - почисти контакты!

1. Ну тогда странно расстраиваться масштабированию мертвых зон
2. Покажите контрпример в котором есть более эффективное разбиение
3. Минимизировать надо не площади поверхности, а вес мертвых областей.
4. Мне представляется они настолько же похожи, как кванторы всеобщности и существования - вроде бы тема одна, а смысл прямо противоположный в стандартной задаче кодирования "вес" выбранного пространства всегда нулевой - множество точек, а вам в задаче формирования хэш-функции "почти всюду" надо максимальный вес набрать.

Добавлено спустя 2 минуты 25 секунд:
3. Иначе действительно множество точек - идеальное для вас решение - у него 0 площадь поверхности

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Dead,
вот мне кажется, что по первым трем вопросам вы просто почему-то исходите из заданного "куба".
И из-за этого у вас появляется и масштабирование и бинарные деления...

Я же исхожу скорее из "шара"... и мне идея масштабирования что-то совсем не нравится
И я бы честно, делил его на многогранники (я уже писал) с плотной упаковкой. В центр один - поменьше.
Вокруг него ну скажем 12 (если трехмерное пространство брать) пошире... итд.

В принципе, такую примерно модель я сделал, (именно трехмерную - сгруппировал "признаки" по три)
хотя моя текущая реализация и не совсем корректна... (там концентрические сферы разбиты на "призмы"),
В принципе решение не лучше кубов, но оно хорошо масштабируется и лучше снижает мерность пространства...

Я понимаю, что это далеко оптимальный способ... так что пока в поиске...

По поводу треллис кодов, я понял в чем мы с вами расходимся - я рассматриваю задачу _декодирования_ этих кодов.
Потому что именно в декодировании нужно соотнести некий сигнал (с шумом) с определенной точкой.

Так если мы берем многомерные параметры каждый от -X до X, то получается многомерный куб со стороной 2Х, где я не прав? Плотность куба конечно разная будет, ну пусть считаем, что она по Гауссу.

Многогранники уже обсуждали - эффективны когда надо минимизировать площадь поверхности. У вас такой задачи не стоит. Или вы что-то очень сильно не договариваете. У вас стоит задача выкинуть как можно меньшего веса мертвые зоны оставив как можно большего веса N кластеров, минимальные расстояния между которыми не менее возможного размера шума.

Давайте еще раз поставим задачу - нужно найти деление куба переменной плотности на N кластеров расстояние между которыми внутри куба не менее D, при этом максимизировать надо суммарный вес N кластеров и все кластеры должны быть примерного одного веса. Так?

Добавлено спустя 2 минуты 13 секунд:

Вы так и не поняли при построении треллис и прочих кодов задача не захватить пространство максимального веса, оставив между ними границу шириной не менее D, а напихать как можно больше сфер в заданную фигуру.

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Задача абсолютно верная.
Да (ну понятно, что "куб" - это на самом деле сильно многомерное "пятно" гауссово)

Блин, я тоже хочу "напихать как можно больше"... тут просто есть некие критерии, заходить за которые
нецелесообразно... Ну например, мне выкидывать больше трети (ну, это очень условно) не хотелось бы...

Выкидывать больше трети - понятно, это же реально изготовленные образы придется выкидывать

Я думаю фиг чего получится оптимизировать от куба указанного мной. Может кстати уже какие-то эксперименты провести? С моим методом и какими-то другими...

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Эксперименты, конечно, надо проводить - там есть специально обученные студенты-аспиранты, которые будут пихать их по 10000 раз )

хм... ну тоды может они вручную и кореляцию будут по базе делать аспирант для профессора - что солдат стройбата для командира части))

_________________
Первая заповедь радиотехника - почисти контакты!

Michael_K, получается, что вы хотите идентифицировать шумоподобный сигнал плюс ещё скрытый под шумами, при чём принцип работы генератора шума априори неизвестен?
Вам не кажется, что если о законе формирования шума ничего не известно, выделить информационную составлюющую невозможно? Это как структурная скрытность, да знаем, что сигнал есть, но пока структура не раскрыта ничего сказать о нём не можем.
Есть у этих сигналов какие-то закономерности, может есть какой-то период повторения?

2Ito: Задача простая по сути - шум конечно неизвестен, но небольшой и ограничен. А образы надо не все раскидать, а часть можно выкинуть.

Например, есть пространство образов - числа от 0 до 1. распределенные равномерно. Известно что при измерении добавляется шум не более 0.1 по модулю. Можно сопоставить числам от 0 до 0.45 значение хэш-функции = 0, а числам от 0.55 до 1 значение хэш-функции 1. А образы от 0.45 до 0.55 придется выкинуть

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

=DeaD=, мне почему-то кажется, что если мы будем брать какую либо хэш-функцию от шумоподобного сигнала, то на достаточно большом количестве реализаций этого сигнала мы получим равномерное распределение хэш функции. Хэш функцию надо считать от информационной составляющей, а что б её выявить нужен закон генерации шума.