Menghapus noise dari sinyal F2F

(Pertanyaan ini berkaitan dengan Ekstraksi Data Kartu Binary Magnetic-Strip dari WAV mentah )

Saya mengekstrak urutan biner dari strip magnetik pada kartu kredit.

masukkan deskripsi gambar di sini

Seperti yang Anda lihat, sinyal terdegradasi dengan jelas di satu tempat. juga ada degradasi kecil tepat di sebelah kiri gambar.

Hanya menggunakan IIR (yaitu ) melicinkannya, tetapi sinyal yang dihasilkan tidak secara matematis halus; jika saya membedakan sinyal beberapa kali, suara itu kembali dengan sepenuh hati: $X_{\rm out} = 0.9X_{\rm out_{last}} + 0.1X_{\rm in}$

masukkan deskripsi gambar di sini

Pertanyaan saya adalah: bisakah saya menghilangkan kebisingan sedemikian rupa sehingga turunan keluar bersih?

Jika ya, bagaimana caranya?

EDIT: Ini adalah tampilan dekat beberapa gelombang yang rusak:

masukkan deskripsi gambar di sini

EDIT (2): Beberapa pendekatan yang saya pertimbangkan:

Pertama saya bisa membuat pendekatan taylor dari sinyal di kedua sisi sektor yang rusak, dan menggabungkan pendekatan bersama.
Kedua saya bisa FFT, menghapus komponen frekuensi tinggi dan membalikkan FFT. Saya akan mencoba pendekatan kedua sekarang ...

fft noise

— P i
sumber

Anda menggunakan pembeda untuk mencabut fitur frekuensi tinggi dalam sinyal (yaitu transisi tajam). Artefak yang Anda coba hapus serupa, dalam artian bahwa itu adalah transisi tajam yang akan memiliki karakteristik jalan pintas yang serupa. Mereka mungkin sulit dihilangkan dengan filter lowpass linier. Pendekatan yang berbeda (tidak ada pelesetan yang dimaksudkan) mungkin lebih tepat.

— Jason R

Maaf, kesalahan saya karena memposting tangkapan layar yang menyesatkan. Saya telah menyertakan close-up bagian sampel yang rusak.

— P

Filter lowpass harus berfungsi. Masalahnya adalah bahwa frekuensi yang menarik berubah ketika orang tersebut mengubah kecepatan geseknya.

— endolith

Benar. Namun, nilai dasar ini tidak akan berubah secara besar-besaran dari satu gelombang ke yang berikutnya. Jadi saya mungkin dapat menyaring saat saya pergi (yaitu diberi panjang gelombang adalah k pada titik tertentu, filter depan dalam sinyal diperkirakan 2 panjang gelombang, ambil blip berikutnya, bilas dan ulangi). Dalam hal ini, apa yang akan menjadi filter yang bagus? Saya perlu melestarikan turunannya ...

— P

Tampaknya sinyal Anda diwakili oleh serangkaian "wavelet" yang sangat khas yang menggambarkan transisi biner. Saya pikir Anda harus mengekstrak satu wavelet yang berbeda dan menghasilkan "korelasiogram" dengan menghubungkan wavelet dengan data mentah. Posisi kemiripan maksimum akan diidentifikasi sebagai puncak yang kuat, sedangkan kekurangan bentuk gelombang hanya akan menjadi gangguan kecil. Metode ini banyak digunakan dalam seismik. Tolong berikan seri "nilai waktu" dari data mentah Anda dalam bentuk seperti spreadsheet, jadi saya bisa menggambarkan ide saya.

— mbaitoff

Untuk menghapus "noise" frekuensi tinggi tanpa menghapus transisi yang tajam, Anda mungkin harus mencoba semacam proses penyaringan non-linear.

Contoh acak mungkin menerapkan (memudar silang ke) filter median hanya ketika jarak ke maksima lokal N terdekat (atau minimum, dan di luar beberapa ambang kebisingan) berada di bawah beberapa ambang batas jarak (di mana jarak ini, N dan lebar filter median , dikalibrasi dengan periode "kebisingan" yang diduga).

— hotpaw2
sumber