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Encontrar una señal en una medición

Recibe algunos datos y desea saber si coinciden con un flujo más largo que ha medido. La correlación cruzada permite determinarlo, aunque los datos estén corrompidos por ruido.

Cargue al espacio de trabajo una grabación de un anillo girando sobre una mesa. Recorte un fragmento de un segundo y escúchelo.

load('Ring.mat')

Time = 0:1/Fs:(length(y)-1)/Fs; 

m = min(y);
M = max(y);

Full_sig = double(y);

timeA = 7;
timeB = 8;
snip = timeA*Fs:timeB*Fs;

Fragment = Full_sig(snip);

% To hear, type soundsc(Fragment,Fs)

Represente la señal y el fragmento. Resalte los puntos finales del fragmento como referencia.

plot(Time,Full_sig,[timeA timeB;timeA timeB],[m m;M M],'r--')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Clean')
axis tight

plot(snip/Fs,Fragment)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Clean')
title('Fragment')
axis tight

Calcule y represente la correlación cruzada de la señal completa y del fragmento.

[xCorr,lags] = xcorr(Full_sig,Fragment);

plot(lags/Fs,xCorr)
grid
xlabel('Lags (s)')
ylabel('Clean')
axis tight

El desfase en el que la correlación cruzada es más grande es el retardo temporal entre los puntos iniciales de las señales. Vuelva a representar la señal y superponga el fragmento.

[~,I] = max(abs(xCorr));
maxt = lags(I);

Trial = NaN(size(Full_sig));
Trial(maxt+1:maxt+length(Fragment)) = Fragment;

plot(Time,Full_sig,Time,Trial)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Clean')
axis tight

Repita el procedimiento, pero añada ruido por separado a la señal y al fragmento. No se puede distinguir el sonido del ruido.

NoiseAmp = 0.2*max(abs(Fragment));

Fragment = Fragment+NoiseAmp*randn(size(Fragment));

Full_sig = Full_sig+NoiseAmp*randn(size(Full_sig));

% To hear, type soundsc(Fragment,Fs)

plot(Time,Full_sig,[timeA timeB;timeA timeB],[m m;M M],'r--')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Noisy')
axis tight

El procedimiento encuentra el fragmento que falta pese al nivel de ruido elevado.

[xCorr,lags] = xcorr(Full_sig,Fragment);

plot(lags/Fs,xCorr)
grid
xlabel('Lags (s)')
ylabel('Noisy')
axis tight

[~,I] = max(abs(xCorr));
maxt = lags(I);

Trial = NaN(size(Full_sig));
Trial(maxt+1:maxt+length(Fragment)) = Fragment;

figure
plot(Time,Full_sig,Time,Trial)
xlabel('Time (s)')
ylabel('Noisy')
axis tight

Consulte también

xcorr

Temas relacionados

• Medir similitudes de señales