Как найти повторения в последовательности?

Question

[Андрей]

Имеются данные с датчиков, пример:

в нем, каждое повторение размечено серой линией вручную. Но данных очень много, чтобы размечать их вручную. Так же колебания имеют самую разную форму (но повторы очень схожи между собой).
Каким образом можно программно определить границы каждого повтора?
Поможет любой совет, любые алгоритмы. А если имеются уже готовые библиотеки, то это великолепно!

Comments

[Stalker_RED]

А по каким критериям вы определяете, что произошло "повторение"?

[Сергей]

Вам поможет преобразование фурье (спект сигнала).

[Андрей]

Stalker_RED: Во время сбора данных, человеком выполняются физические действия. Каждое действие фиксируется вручную. И нет возможности знать, что например, у каждого вида действий повтор начинается в какой-то конкретной вершине (на примере видно что оранжевые верхушки это начала-конец повторения). Но в теории их можно выявить для каждого упражнения отдельно. Например для действия типа 1 это оранж верхушки, а для действия типа 2 это могут быть зеленые впадины.

[Stalker_RED]

Андрей: Ваша нынешняя разметка вручную не совпадает ни с максимумами оранжевого графика ни с минимумами синего.

И вообще, желательно понимать физическую природу происходящего процесса.

Предположим, что синий датчик привязан к ноге, а оранжевый к руке, человек бежит на тренажере и машет рукой примерно в такт с ногами. Мы привязываем алгоритм к этим пикам, и все прекрасно работает. Завтра этот человек начинает махать руками в полтора раза быстрее, а алгоритм насчитывает вдвое меньше шагов, потому что на каждом втором шаге синий и оранжевый в противофазе, и он их не учитывает. Или учитывает и синий и оранжевый отдельно и получаем 5 шагов вместо трех.

[Андрей]

Stalker_RED: Здесь три датчика (оси x, y, z) с одного устройства, которое на руке. Разметка в ручную неиделаьна, поэтому серая линия не всегда на оранжевом пике. То есть проблемы противофазы быть не должно.

[Stalker_RED]

Андрей: можно флипнуть все точки в верхнюю часть например (взять значения по модулю)

как-то так

Просуммировать показатели со всех трех осей, и уже на эти пики ориентироваться.

[ThunderCat]

Stalker_RED: имхо так будет точнее всего.

[chupasaurus]

FFT порвет как грелку любое распознавание картинок, как в точности, так и в скорости.

[Александр Скуснов]

Один из примеров анализа сигналов (выделение особенностей).

Answer 1

[xmoonlight]

1. Берём нужный нам временной диапазон.
2. На нём находим экстремумы max и min для пиковых значений показателей (по вертикальной оси).
3. Делим пополам ((max-min)/2) и получаем горизонтальное осевое значение конкретно для этого показателя/графика.
4. Затем берём отрезок пересечения этой оси: из положительной зоны в отрицательную (и наоборот) и внутри этой зоны ищем max и min значения по вертикальной оси, в зависимости от направления пересечения.
5. Найденные значения укажут разделение через временной показатель.

Каждый 2-й - и будет искомой серой линией.

Answer 2

[Androniy]

Строите быстрое преобразование фурье и ищете в нем максимум. Это будет частотой повторения f. Далее ищете точку, которая вам нравится (экстремум, например) и с периодом 1/f разделяете данные. Еще можно через автокорреляцию, но по сути дела она в быстром исполнении сведется к тому же самому.

Answer 3

[Boris Köln]

Не усложняйте задачу без необходимости. Где X переходит через 50 вниз - там и граница. Если очень надо совпасть именно с серой линий - сдвинуть на константу.