Eğriler arasındaki anlaşma nasıl ölçülür?

Ölçülen RSSI değerlerimle karşılaştırmak istediğim zaman içinde beklenen RSSI değerlerinin değerleri (aşağıda gösterilmiştir) var. Aradığım şey, parametreleri değiştirebilmem ve farklı yaklaşımları karşılaştırabilmem / kıyaslayabilmem için ölçmenin bir yoluydu.

Zihnimde zor bir problem çünkü sinyalleri nasıl karşılaştıracağımı bilmiyorum ve yine de sinyalin büyük ölçekli (genel şekli) ve küçük ölçekli (bireysel dalgalanmalar) dikkate almam.

Örneğin, bir sinyal kümesinin grafiği:

Görüntüde kırmızı ölçüm sinyalinin kabaca modeli takip ettiğini görebiliyorum, ancak aynı zamanda modelin bazı sinüzoidal niteliklerini (bazı yerlerde) simüle etmek için iyi bir iş çıkarıyor. Düşüncesi olan var mı?

Pichenettes'in (makul görünen) yorumlarına yanıt olarak, iki değerin bir farkını aldım ve abs (fft (diff)) çizdim ve bunu aldım:

Bununla ne yapacağımı bilmiyorum. Gerçek bir frekansımız olmadığından, ekseni nasıl ölçekleyeceğimizden emin değilim ve eğer yapsaydım, hangi metriği kullanırdınız?

Sinyaller hizalı değilse, yine de az çok aynı şey anlamına geldiklerine veya benzer verilere atıfta bulunduğuna dair bir ipucunuz varsa, daha iyi bir yazışma elde etmek için dinamik zaman atlama (DTW) algoritmasını kullanabilirsiniz (daha sonra değeri aynı konumda). Bu yazışmaları kullanarak RMS, MSE veya istediğinizi ölçebilirsiniz. DTW için şunları kontrol etmek isteyebilirsiniz: http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping

Bu fikri ayrıntılandırmanın iyi bir yolu, sinyalleri bir uzaklık ölçüsü olarak hizalamaya getirmek için en az çabayı hesaplayan Earth Mover Distance'da (EMD) kullanılır. Merck burada sunulmaktadır: http://ai.stanford.edu/~rubner/emd/default.htm

Merck size daha fazla analiz için kullanabileceğiniz doğrudan bir mesafe verir.

Bir ölçü olarak hata vektörü RMS kullanıyorum. Karmaşık modülasyon şemalarıyla uğraştığım için EVM'yi de bir ölçü olarak kullanıyorum.

Muhtemelen birkaç yaklaşımı birleştiririm. İlk olarak, büyük ölçekli varyasyonları kaldırmak için her iki dalga formunu da düzleştirebilirim veya spline enterpolasyonu yaparım. Onları hizalamak için çapraz korelasyondan sonraki bir adımı birleştirmek isteyebilirsiniz, zaman yanlılığının sizin için önemli olmadığını varsayalım. Çapraz korelasyon zirvesine ulaştıktan sonra, bu tepe noktasını bir parabol şeklinde enterpole edebilir ve sonra bir dalga formunu diğerine uyacak şekilde yeniden örnekleyebilirsiniz. O noktada iki dalga formu arasında RMSE'yi hesaplar ve yavaşça değişen deltayı gösteren bir metrik üretirim.

Bundan sonra, küçük zaman ölçeklerindeki sapmaların normalleşmesi için enterpolasyonlu değeri orijinalden çıkarırım. Oradan, ihtiyacınız olan şeye ve gerçekte ne denediğinize bağlı olarak, yavaşça değişen dalga formu hakkında ne kadar "gürültü" olduğuna dair bir fikir edinmek için, bunları birbirine karşı RMSE yapmaya çalışabilir veya hatta her birinin varyansını hesaplayabilirsiniz. ölçmek.