隔离信号中的“活动”部分

Question

我有一个数据集，其中包含来自按下按钮的信号。现在，在数据涵盖的整个时间段内，也存在噪音。数据本身只是一个向量，其中包含对应于正弦函数线性组合的数字。

我想隔离按下按钮的部分。所以我首先想到对噪声使用一定的阈值。噪声永远不会高于0.4，因此这将是一个很好的阈值。所以我的计划是创建新的向量，每个向量都包含按下单个按钮的时间段的数据，但我不知道如何做到这一点。

我认为我需要在向量上运行的代码来检查是否超过了 0.4 的阈值，然后将数据存储到新向量中，直到至少 x 许多条目再次低于阈值。

这个想法行得通吗？而且我不知道如何开始这项检查，感谢任何帮助。

仅供参考：最后我想使用fft提取正弦函数，但不使用signal processing toolbox。

编辑

我现在创建了（部分）工作代码：

z= [0 0.1 0.4 0.2 0.8 0.3 0.6 0.3 0.3 0.2 0.1 0.2 0.0 0.3 0.4 0.5 0.6 0.3 0.3 0.2 0.1 0.0];
zN = length(z);
y=[;];
m=0;
j=0;
i=1;
while i < zN
    if z(i) >= 0.4
        m=m+1;
        k=0;
        for j = i:zN
            k=k+1;
            y(m,k) = z(j);
            if z(j) <0.4 && z(j+1)<0.4 && z(j+2)<0.4
                i=i+j+3;
                break
            end
        end
    end
i=i+1;    
end

正如希望的那样，这会返回一个矩阵y=[0.4 0.2 0.8 0.3 0.6 0.3; 0.4 0.5 0.6 0.3 0 0]。但是，对我来说，这看起来很丑陋，可读性也不是很好。此外，我现在手动指定接下来的三个条目应低于0.4，但我想通过一个变量来管理它，这样我就可以轻松地将逻辑分配为接下来的三十个条目，而不是三个。此外，这创建了正确的向量，但它不会继续运行代码并创建新向量。

Answer 1

根据我对您所说的要求的理解，您的循环代码给出了错误的结果，即使对于给定的z。为给定的z 运行您的代码，我们得到：

y =
   0.40000   0.20000   0.80000   0.30000   0.60000   0.30000
   0.40000   0.50000   0.60000   0.30000   0.00000   0.00000

但是，至少在我的理解中，第一个“活动区间”应该是：

   0.40000   0.20000   0.80000   0.30000   0.60000   0.30000   0.30000   0.20000

在这里，满足三个连续值低于阈值的要求，而您的结果 y 则不是这种情况。

我不想更正您的 for 循环，并且由于您也要求使用一些不同的方法，因此下面将是我的解决方案。如果它是“可读”或“丑陋”，取决于读者。我试图评论每一行。此外，您可以检查所有中间结果以进一步了解想法和功能。

z = [0.0 0.1 0.4 0.2 0.8 0.3 0.6 0.3 0.3 0.2 0.1 ...
     0.2 0.0 0.3 0.4 0.5 0.6 0.3 0.3 0.2 0.1 0.0]; 

% Threshold
thr = 0.4;

% Successor threshold
nSucc = 3;

% Find indices, where z >= threshold ("overshoot")
idxOver = find(z >= thr);

% Calculate distances between these overshoots
distOver = diff(idxOver);

% Distances below successor threshold are considered to belong 
% to the same active interval; split active intervals where
% successor threshold is exceeded
idxSplitItv = find(distOver > nSucc);

% Determine starts and ends of the active intervals
idxActiveS = idxOver([1, idxSplitItv+1]);
idxActiveE = idxOver([idxSplitItv, numel(idxOver)]) + nSucc;
nActive = numel(idxActiveS);

% If end of last interval would exceed length of z, ignore
if (idxActiveE(end) > numel(z))
  x = 1:nActive-1;
else
  x = 1:nActive;
end

% Get all active intervals
yy = arrayfun(@(x) z(idxActiveS(x):idxActiveE(x)), x.', 'UniformOutput', false)

对于给定的z，我们得到：

yy =
{
  [1,1] =
     0.40000   0.20000   0.80000   0.30000   0.60000   0.30000   0.30000   0.20000

  [2,1] =
     0.40000   0.50000   0.60000   0.30000   0.30000   0.20000
}

由于“活动间隔”可以有不同的长度，我决定使用元胞数组作为输出。注意：arrayfun 只是伪装的循环，所以在这里循环最后一步也可以。

如果我们从z 中删除最后三个元素，这样就没有有效的第二个“活动间隔”（低于阈值的连续值少于三个），我们正确地得到：

yy =
{
  [1,1] =
     0.40000   0.20000   0.80000   0.30000   0.60000   0.30000   0.30000   0.20000
}

另一方面，如果我们设置nSucc = 10，即我们需要至少十个低于阈值的连续值，我们得到：

yy = {}(0x1)

也就是说，因为在给定的z 中没有这样的间隔。

希望有帮助！

免责声明：我使用 Octave 5.1.0 测试了代码，但我很确定它应该与 MATLAB 完全兼容。如果没有，请发表评论，我会尽力解决可能的问题。