Сергей П, можно посчитать количество точек в сэмпле и там действительно около 400 тысяч в секунду. Точнее сказать можно если измерить частоту сэмпла. Если частота сэмпла будет сильно меньше 67 кгц значит частота дискретизации вполне может быть и 300 кгц
Сергей П, откуда такой чудовищный шум- нагрев кварца ацп как минимум
А в целом не могу знать. pfg21, неудачность экземляра определяется как сильное отклонение визуально от синусоиды а как ещё?
Сергей П, килогерц 400 опечатка)
Эти прямолинейности присутствуют в сыром сигнале без использования каких то параметров преобразования например усиление итд.
Т.е. это сырой сигнал
Показометры показывают на пиках фурье нужную частоту не в нужном пике, как я понял из общения с сообществом параметр сигнал/шум не в пользу сигнала это частотное разложение для картинки выше
Это довольно хороший сэмпл в выборке. Бывает что попадаются очень четкие синусоиды но это я на глаз вижу а для питона они видятся все одинаково.
Как вы думаете есть функция которая может определить "синусоидальность" сигнала чтобы по ней фильтровать хорошие сэмплы от плохих?
pfg21, рассматриваю вариант когда один из сэмплов вообще может не получиться и тогда усреднение с этим сэмплом будет сильно уводить итог.
Поэтому предполагаю что нужно применять фурье сразу к набору массивов. Именно к набору и нельзя "склеить" массивы потому что фаза начала и конца в этих массивах точно не совпадает
Сергей П, как выпосчитали 7.5 кгц?
Для такой частоты должно быть 7.5 экстремума за миллисекунду, а тут за десятую долю примерно столько.
Какой библиотекой и функцией лучше воспользоваться на питоне для фурье спектра?
Это картинка от одного массива (сэмпла со значениями) а у меня набирается количество таких массивов для избавления от шума.
Какая логика вычисления для набора сэмплов?
Среднее считать делением суммы частот на количество как мне кажется не вариант. Нужно как то агрегировать массивы в одну вычислительную функцию которую мне пока не подсказали. Про математическую функцию упомянули все а реализацию в питоне не упомянули.
Частота дискретизации 400 кгц
Максим Припадчев, как изначально указал в вопросе сэмплов с сигналом несколько. Частота сигнала по данным из сэмпла разная, источник частоты стабилен, функция F стабильна
Максим Припадчев, вы все верно вначале поняли.
частота = F(наши данные) + E.
Задача решаема многими способами.
Вы написали что нужно собрать данные которые видны через призму ацп и далее эта задача регрессии которую в том числе можно решить с помощью нейронок.
В моем понимании основная проблема не в шуме (E) а в функции ухода от частоты в зависимости от температуры (F)
Не очень понятно как нейронки применить к этой задаче, но очень интересно.
В моем представлении для "обучения" нейросети нужно вручную разметить датасет. Однако, вручную посчитать какая частота в сэмплах я не умею.
А проблема одновременно детерменистическая и стохастическая.
Так как с одной стороны существует зависимость "ухода частоты" от температуры (кстати, к этому параметру нет доступа) а с другой стороны имеются искажения
Виктор, к примеру если синусоида будет "превращаться" в пилообразный сигнал -это является отклонением от синусоиды и является причиной возникновения более высокочастотных пиков на спектре?
Виктор, продолжая поиск решения..
Перечитал ваш ответ.
Правильно я понимаю что если принятый сигнал очень сильно отклоняется от синусоиды то после преобразования фурье на спектре может возникнуть пик, который по уровню будет выше чем пик который указывает на частоту "неидеальной" синусоиды?
Griboks, перечитал ваше предыдущее сообщение..
Переосмыслил так сказать..
Не сразу понял что можно делать выборку в [fft(полезный сигнал)]
Потому что вроде как в моем случае функция fft выдала массив с частотным распределением.
Как я это понял это список
Частота: количество
И мне тут не понятно как из [спектра сигнала] (который результат fft(сигнал)) получить выборку [а,б]
Чтобы потом ее преобразовать обратно
