Разбить зашумленный сигнал на области с линейными значениями

[ipgmvq]

А это точно шум, а не несущая частота плюс модуляция?
Внешне похож на цифровой сигнал или Wi-Fi, или LTE (или какой-то проприентарный стандарт). Если известна частота, на которой он пойман, можно понять (если не проприетарный), что за сигнал и соответственно его модуляцию.

[ilghiz]

ipgmvq в сообщении #1547885 писал(а):

А это точно шум, а не несущая частота плюс модуляция?

Спасибо за комментарий. Да, верно, не белый шум, я же выше уже писал, что смесь нескольких частот обычно. Не WiFi. Основная проблема - автоматическое разделение, далее все уже работает, но вот автоматическое разделение не всегда работает.

Форма "шума" всегда различная. После успешного разделения я группирую эти регионы, помещая оцифрованный сигнал в виде столбцов матрицы, и делаю этой матрице сингулярное разложение, которое находит обычно только несколько самых ярких сингулярных векторов, которые мне нужны, а остальное я выбрасываю. Тут все работает как часики, но, с автоматическим разбиением бывают проблемы, достаточно хотя бы один регион не правильно отождествить, как результат сингулярного разложения становится очень плохим. Использовать этот факт я тоже пытался, такая "плохость" к сожалению, на лету не определяется, так как один не правильно заданный вектор портит конечно результат, но не катастрофично.

[Александрович]

ilghiz в сообщении #1547861 писал(а):

С верхней - да, один регион обычно (хотя по физике сигнала я даже это не могу гарантировать)

Для одного проще, сначала скользящая медиана, затем скользящее среднее, затем линейная регрессия и проверка гипотезы о равенстве угла наклона нулю.

[ilghiz]

Александрович в сообщении #1547925 писал(а):

Для одного проще, сначала скользящая медиана, затем скользящее среднее, затем линейная регрессия и проверка гипотезы о равенстве угла наклона нулю.

так правильно, я именно так и пробовал и в общем случае это не работает. Когда есть только одна пара регионов, то все идеально работает, а вот когда регионов много, то сложно оценить является ли большая невязка по линейной регрессии признаком конеца региона, или она такая сама по себе в этом регионе вдруг стала большой, ведь структура моего "шума" из региона к региону сильно отличается.

[Александрович]

ilghiz в сообщении #1547928 писал(а):

признаком конеца региона

Ни начала, ни конца, ни длины?

ilghiz в сообщении #1547928 писал(а):

ведь структура моего "шума" из региона к региону сильно отличается.

Но ведь вы шум сгладили скользящей медианой и средней.

[ASP]

Как вариант, если минимальная длина линейного участка известна, можно искать границы участков согласованным фильтром. В случае кусочно-постоянных регионов это по сути корреляция с «ступенькой» подходящей длины и амплитудой от -1 до 1. Экстремумы корреляции соответствуют возможным границам участков.

[ilghiz]

Спасибо большое, за интересные советы! Сколько не пытался это имплементировать, в полностью автоматическом режиме без подкручивания параметров решить эту задачу не получилось, хотя в огромном количестве частных случаев большинство обсуждаемых выше методов довольно хорошо работали. Поэтому сподвигся прикрутить синхронизацию в железо, которое этот сигнал оцифровывало, и теперь задача такой разбивки мне более не нужна. С одной стороны - классно, что задача решилась, с другой стороны, жалко, что не в общем случае численными методами.