Rauschen aus dem F2F-Signal entfernen

(Diese Frage bezieht sich auf das Extrahieren von binären Magnetstreifen-Kartendaten aus rohem WAV. )

Ich extrahiere die Binärsequenz aus dem Magnetstreifen auf einer Kreditkarte.

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Wie Sie sehen können, wird das Signal an einer Stelle deutlich verschlechtert. Außerdem gibt es rechts links im Bild eine geringfügige Verschlechterung.

Nur die Verwendung von IIR (dh ) glättet es, aber das resultierende Signal ist mathematisch nicht glatt; Wenn ich das Signal ein paar Mal unterscheide, kommt das Rauschen mit aller Macht zurück: $X_{\rm out} = 0.9X_{\rm out_{last}} + 0.1X_{\rm in}$

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Meine Frage ist: Kann ich das Rauschen so entfernen, dass die Derivate sauber herauskommen?

Wenn das so ist, wie?

EDIT: Hier ist eine Nahaufnahme einiger beschädigter Wellen:

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EDIT (2): Einige Ansätze, die ich in Betracht ziehe:

Erstens könnte ich eine Taylor-Annäherung des Signals auf beiden Seiten des beschädigten Sektors vornehmen und die Annäherungen miteinander mischen.
Zweitens könnte ich FFT, Hochfrequenzkomponenten entfernen und FFT umkehren. Ich werde jetzt diesen zweiten Ansatz versuchen ...

fft noise

— P i
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Sie verwenden ein Unterscheidungsmerkmal, um hochfrequente Merkmale im Signal (dh scharfe Übergänge) herauszuzupfen. Die Artefakte, die Sie entfernen möchten, sind insofern ähnlich, als es sich um scharfe Übergänge handelt, die ähnliche Hochpasseigenschaften aufweisen. Es kann schwierig sein, sie mit einem linearen Tiefpassfilter zu entfernen. Ein anderer Ansatz (kein Wortspiel beabsichtigt) könnte angemessener sein.

— Jason R

Sorry, mein schlechtes für das Posten irreführender Screenshots. Ich habe Nahaufnahmen von Proben beschädigten Abschnitten beigefügt.

— P i

Ein Tiefpassfilter sollte funktionieren. Das Problem ist, dass sich die interessierenden Frequenzen ändern, wenn die Person ihre Wischgeschwindigkeit ändert.

— Endolith

Richtig. Diese Basisrate wird sich jedoch nicht massiv von einer Welle zur nächsten ändern. So kann ich möglicherweise filtern, während ich gehe (dh wenn die Wellenlänge an einem bestimmten Punkt k ist, filtern Sie im Signal geschätzte 2 Wellenlängen voraus, nehmen Sie den nächsten Blip auf, spülen Sie und wiederholen Sie). Was wäre in diesem Fall ein guter Filter? Ich muss die Derivate bewahren ...

— P i

Es scheint, dass Ihr Signal durch die Reihe sehr charakteristischer "Wavelets" dargestellt wird, die die binären Übergänge beschreiben. Ich denke, Sie sollten ein bestimmtes Wavelet extrahieren und ein "Korrelogramm" erstellen, indem Sie das Wavelet mit den Rohdaten korrelieren. Die Positionen mit maximaler Ähnlichkeit werden als starke Spitzen identifiziert, während die Wellenformfehler nur zu einem geringfügigen Rauschen werden. Diese Methode ist in der Erdbeben weit verbreitet. Würden Sie bitte eine "Zeitwert" -Serie Ihrer Rohdaten in einer Tabellenkalkulationsform bereitstellen, damit ich meine Idee veranschaulichen kann?

— Mbaitoff

Um hochfrequentes "Rauschen" zu entfernen, ohne scharfe Übergänge zu entfernen, müssen Sie möglicherweise einen nichtlinearen Filterprozess ausprobieren.

Ein zufälliges Beispiel könnte das Anwenden (Überblenden) eines Medianfilters nur dann sein, wenn der Abstand zu den nächsten N lokalen Maxima (oder Minima und über einen Rauschschwellenwert hinaus) unter einen Entfernungsschwellenwert (wobei dieser Abstand N und die Medianfilterbreite liegen) fällt , sind auf den Zeitraum des vermuteten "Rauschens" kalibriert).

— hotpaw2
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