pfg21, вы правы во всём, кроме того, что выбирать среди набора сэмплов где наличествует плохо оцифрованная синусоида это не задача получения частоты.
Сперва нужно определить какие сэмплы хорошие чтобы потом из них получить частоту.
Нельзя по частоте определять качество сэмплов.
Поэтому нейросети вместо человеческого отбора в первой части задачи единственное решение.
Т.к. больше мне ничего не предложили для определения синусоидальности сигнала. Ведь с этого начался ваш ответ.
И как итог до меня действительно дошло что главный параметр качества сэмпла это его близость к известной форме.
Форма сигнала это то что является препятствием для правильного разложения на спектр для задачи получить из него частоту.
Напомню что отношение сигнал шум в широких пределах.
И именно параметр сигнал/шум является критерием отбора. А так как частота не может быть априори таким критерием им является форма сигнала, которая определяется "на глаз"
Сергей П, он похож на синусоиду потому что я заранее знаю что это синусоида.
Сейчас посмотрел у меня идеального сэмпла не осталось..
Это нужно стенд собирать и глазами выбирать сэмплы с хорошей синусоидой.
Времени сейчас не очень много.
Вам для чего смотреть на синусоиду?
Если она идеальная то там ничего необычного вы не увидите как из гугла
mayton2019, размерность можно уменьшить только с потерей данных например с помощью децимации (как это было в древнем риме)
А фурье не приводит к потери данных значит "площадь картинки" останется прежней. Хотя длина и высота векторов может поменяться
Иерокопус Таманский, Василий Банников, интересно попробовать нейросети как мне кажется распознавание формы сигнала отличный старт для такого, а не скучноватое распознавание рукописных букв.
Василий Банников, покупки наверняка строже контролируются чем ссылки на покупку где покупатель ничего не "открывает" из функционала товара. И т.е. возврат средств в случае чего делается исключительно по доброй воле, а не по причине что in app не понравился
Сергей П, вот вы увидели "ровные палки" там где должны были быть округлые.. мб такие палки считать.. и если линейного вектора мало то значит будет меньше ошибок
Сергей П, у меня же много записей одного и того же сигнала и некоторые из них визуально более похожи на синусоиду. Если бы была возможность без помощи человека выбирать сигнал который больше похож на синус то если сделать частотное разложение по фурье то будет без ошибок.
Еще недавно я не знал о существовании такого метода как бпф не исключаю что есть и метод определения формы сигнала.
Сергей П, средства измерения можно забыть там всё впорядке.
В библиотеке стоит цифра 400
Может вы имеете в виду глубину битности а не дискретизацию?
Сигнал сырой и занимает малую часть доступного диапазона. Он без каких либо усилений, преобразований.
Единственное вначале вырезается кусок, когда после старта всплеск по питанию идёт и данные абсолютно бесполезны. Но это вроде учитывается в разметке графика(в шкале времени в миллисекундах)
Сергей П, вполне может быть ошибка в библиотеке. Задаешь одну частоту дискретизации а по факту другая. Недоверие какое то присутствует :)
Как будто черный ящик. Единственое в чем можно быть уверенным что частота источника сигнала 67 кгц
Сергей П, тонкость в том, что питон запрашивает не выборку за секунду, а количество точек. Поэтому наверное было бы верным считать время за которое эти 400к точек поступят кнам от ацп что сделать не так то просто
Сперва нужно определить какие сэмплы хорошие чтобы потом из них получить частоту.
Нельзя по частоте определять качество сэмплов.
Поэтому нейросети вместо человеческого отбора в первой части задачи единственное решение.
Т.к. больше мне ничего не предложили для определения синусоидальности сигнала. Ведь с этого начался ваш ответ.
И как итог до меня действительно дошло что главный параметр качества сэмпла это его близость к известной форме.
Форма сигнала это то что является препятствием для правильного разложения на спектр для задачи получить из него частоту.
Напомню что отношение сигнал шум в широких пределах.
И именно параметр сигнал/шум является критерием отбора. А так как частота не может быть априори таким критерием им является форма сигнала, которая определяется "на глаз"