Discussion :

[gossetad]

Bonjour,

voilà j'ai dans 2 vecteurs mon signal réel mesuré dans le temps par mon capteur et dans le second le modèle théorique. Ces deux signaux sont légèrement décalés et je cherche donc à les recaler. Pour ce faire, j'utilise la convolution et je relève l'indice du maximum de convolution. Voici mon algorithme:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for i=1:nb_jour
    data(i,:) = donnee(start:stop,1); % données sur 1 journée
    ref(i,:) = reference(start:stop,1); % modèle théorique sur 1 journée
    c(i,:) = cconv(data(i,:),ref(i,:),1440); % calcul de la convolution circulaire
    m = max(c(i,:)); % détection du maximum de convolution
    id = find(c(i,:) == m); % recherche de l'indice du maximum de convolution
    start = start + 1440;
    stop = stop + 1440;
end

Maintenant que j'ai l'indice du maximum de convolution, je sais de combien d'échantillon il faut que je décale mon signal pour qu'il soit correctement calé par rapport à la courbe théorique. Mon problème: comment faire ce décalage circulairement, je veux dire que si je décide de décaler mes données de 3 échantillons vers la "gauche" (du vecteur), les 3 premiers échantillons se retrouvent à la fin du vecteur mais toujours dans le bon ordre?

Voici un exemple de courbes que je dois recaler:


merci par avance de votre aide,
Adrien

[Invité]

Bonjour,

Tu peux utiliser la fonction doc circshift.

Remarque:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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m = max(c(i,:)); % détection du maximum de convolution
    id = find(c(i,:) == m);

peut être remplacé par

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

[m id] = max(c(i,:));

Voir la Comment trouver la valeur minimale (ou maximale) avec sa position ? pour plus de détails

[gossetad]

merci, j'ai réussi à le faire fonctionner .
Au final j'ai préféré utiliser la corrélation croisée xcorr() pour effectuer la comparaison plutôt que cconv() ou conv().

Maintenant mon problème est que lorsque mon signal réel est très semblable à la cloche de référence, je retrouve correctement le décalage entre les 2 courbes. En revanche, dès qu'il y a un peu trop de différences (par exemple une demi cloche), cette méthode ne marche absolument pas...

Avez-vous d'autres idées à me proposer pour que je puisse correctement recaler mes données par rapport au modèle? D'autres méthodes à part la corrélation et la convolution auxquelles je n'aurais pas pensé? Vu la quantité de données que j'ai à traiter, j'aimerai autant "automatiser" cette tâche plutôt que devoir traiter "manuellement" ces données une par une et les affichant et les recalant à vue...