Posso acrescentar outra tarefa interessante da mesma natureza: - trazer os dados para a mesma escala - somar - dividir as tarefas e obter os sinais originais
Acho que o que se quer dizer é o seguinte: um ponto de partida é selecionado. A partir deste ponto, começa a compressão das informações. Isto é, 1, 2, 3, 4, 5 etc. barras são tomadas. A quantidade de informações após a compressão é mostrada como um gráfico. Talvez... haverá curvas interessantes em alguns pontos do gráfico
Você escolhe algum algoritmo para obter informações dos que foram demonstrados. Fixar uma constante de informação. Então, em algum momento, realize as seguintes iterações
(1) Você está na "barra atual". A partir desta "barra atual" você sucessivamente pega segmentos (aumenta o comprimento da janela no histórico) e para cada segmento conta a quantidade de informações de acordo com o algoritmo adotado. Assim que você encontrar um segmento com <constante> +/- <delta> - você escreve o comprimento desta janela para a leitura atual.
(2) Você passa para a próxima barra e repete a busca.
Como resultado, você recebe uma série com comprimentos de barras BP, para as quais a condição - uma constante de informação fixa (convencionalmente - "canal") é atendida. Coletar estatísticas sobre esses "canais", pois enquanto se vai às cegas, coletar tudo o que será coletado (RMS, ACF, etc.).
Em seguida, você precisará investigar os "canais" resultantes. Por exemplo, escolha um modelo(regressão linear, modelos de correlação, etc., pelo menos TA) e veja como a futura BP é relativa à barra atual neste modelo (para começar).
Acho que o que se quer dizer é o seguinte: um ponto de partida é selecionado. A partir deste ponto, começa a compressão das informações. Isto é, 1, 2, 3, 4, 5 etc. barras são tomadas. A quantidade de informações após a compressão é mostrada como um gráfico. Talvez... haverá curvas interessantes em alguns pontos do gráfico
Entendi, obrigado. A implementação de tal método exigiria muito mais recursos computacionais do que o método cujos resultados foram apresentados.
Estou vendo, obrigado. O trabalho preparatório (compressão) deste tipo de método é muito demorado. Vou tentar assim que houver recursos computacionais suficientes disponíveis.
hrenfx: Entendido, obrigado. A implementação de tal método exigiria muito mais recursos computacionais do que o método cujos resultados foram apresentados.
Você precisa de um ponto de partida (da linha vertical) e de uma janela - quanto contar. Se você definir uma janela pequena - então os cálculos não são grandes. Um exemplo está anexado.
jartmailru: Fácil :-D Junte duas freqüências, 440 Hz e 500. Colocá-lo em Fourier. Fourier deu dois picos. Gerou dois componentes separados que dão o original.
hrenfx: Estou vendo, obrigado. O trabalho preparatório (compressão) deste tipo de método é muito demorado. Vou tentar assim que houver recursos computacionais suficientes disponíveis.
Se você chegar lá - tente por algumas constantes, você não sabe "quantas".
jartmailru: Você precisa de um ponto de partida (de uma linha vertical) e de uma janela - quanto contar. Se você definir uma pequena janela, os cálculos são pequenos.
O tamanho da janela cresce o tempo todo. E o que a regressão linear tem a ver com a compressão, neste caso?
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Posso acrescentar outra tarefa interessante da mesma natureza:
- trazer os dados para a mesma escala
- somar
- dividir as tarefas e obter os sinais originais
Acho que o que se quer dizer é o seguinte: um ponto de partida é selecionado. A partir deste ponto, começa a compressão das informações.
Isto é, 1, 2, 3, 4, 5 etc. barras são tomadas. A quantidade de informações após a compressão é mostrada como um gráfico.
Talvez... haverá curvas interessantes em alguns pontos do gráfico
Eu não entendo o método.
Você escolhe algum algoritmo para obter informações dos que foram demonstrados. Fixar uma constante de informação. Então, em algum momento, realize as seguintes iterações
(1) Você está na "barra atual". A partir desta "barra atual" você sucessivamente pega segmentos (aumenta o comprimento da janela no histórico) e para cada segmento conta a quantidade de informações de acordo com o algoritmo adotado. Assim que você encontrar um segmento com <constante> +/- <delta> - você escreve o comprimento desta janela para a leitura atual.
(2) Você passa para a próxima barra e repete a busca.
Como resultado, você recebe uma série com comprimentos de barras BP, para as quais a condição - uma constante de informação fixa (convencionalmente - "canal") é atendida. Coletar estatísticas sobre esses "canais", pois enquanto se vai às cegas, coletar tudo o que será coletado (RMS, ACF, etc.).
Em seguida, você precisará investigar os "canais" resultantes. Por exemplo, escolha um modelo(regressão linear, modelos de correlação, etc., pelo menos TA) e veja como a futura BP é relativa à barra atual neste modelo (para começar).
De repente, algo vai aparecer.
Acho que o que se quer dizer é o seguinte: um ponto de partida é selecionado. A partir deste ponto, começa a compressão das informações.
Isto é, 1, 2, 3, 4, 5 etc. barras são tomadas. A quantidade de informações após a compressão é mostrada como um gráfico.
Talvez... haverá curvas interessantes em alguns pontos do gráfico
Posso ter algum exemplo disso?
Junte duas freqüências, 440 Hz e 500. Colocá-lo em Fourier.
Fourier deu dois picos.
Gerou dois componentes separados que dão o original.
Entendido, obrigado. A implementação de tal método exigiria muito mais recursos computacionais do que o método cujos resultados foram apresentados.
Se você definir uma janela pequena - então os cálculos não são grandes. Um exemplo está anexado.
Fácil :-D
Junte duas freqüências, 440 Hz e 500. Colocá-lo em Fourier.
Fourier deu dois picos.
Gerou dois componentes separados que dão o original.
Estou vendo, obrigado. O trabalho preparatório (compressão) deste tipo de método é muito demorado. Vou tentar assim que houver recursos computacionais suficientes disponíveis.
Você precisa de um ponto de partida (de uma linha vertical) e de uma janela - quanto contar.
Se você definir uma pequena janela, os cálculos são pequenos.