Discussion :

[accessbeginner]

Bonjour à tous,

Je traite actuellement un signal don't voice une vue



Comme on le voit, il ya un pic d'amplitude supérieure aux autres en début de signal. SOn amplitude negative descend a quasiment -24.

Mon but est d'écrire une function pouvant détecter ce genre de pics parasites, les dissocié des autres pics et dire le temps t auquel se trouve ce pic.

La difference entre ce pic et les autres cest que contrairement aux autres pics, il est créer par un seul point (voir 2) qui a une valeur soudainement supérieure aux autres points. En effet, dans les pics dis "normaux", on a une pente avec plusieurs points (au minimum 3) qui decrivent cette pente.

J'ai donc penser passer par la derive du signal et chercher les points avec une forte valeur de derive mais ma function me détecte plusieur points (notamment les point de tres faibles amplitudes dans le bruit ). surement que mes criteres de recherches ne sont pas assez sévères. en plus avec cette method, je suis obliger de prendre des criteres arbitraire qui ne sont valables que pour ce signal en particulier...

est ce que quelqu'un aurait une idée à me conseiller pour arriver à mes fins??

Merci d'avance

[gpcbitnik38]

si tu es absolument certain que ce pic fait 2 points ou moins et que les autres pic font 3 pic ou plus pour moi le plus simple est d'utiliser un operateur top hat (pour les pic positif) et bot hat (pour les pic négatif)

[Nebulix]

Tu es "obligé de prendre des critères arbitraires". Considère cela comme un signal d'alarme : ce que tu fais est dangereux et peut conduire à des erreurs graves. Es-tu sûr qu'il s'agit d'un artefact ? Est-ce si gênant ? Pourquoi ?

[accessbeginner]

Tu es "obligé de prendre des critères arbitraires". Considère cela comme un signal d'alarme : ce que tu fais est dangereux et peut conduire à des erreurs graves. Es-tu sûr qu'il s'agit d'un artefact ? Est-ce si gênant ? Pourquoi ?

je cherche justement à limiter au plus possible les risques. Oui sur et certain qu'il s'agit d'un artifact, cela à cause du nombre de points qui decrivent la pente. S'il s'agissait d'une mesure, on aurait une tendance avec plusieurs points, là il s'agit d'un saut du capteur (disfoctionnement peut etre d'origine electronique), d'ou le fait qu'on a un seul point qui cré cette pente. il n'est pas possible que la mesure monte d'un cout à cette valeur, sans points intermediaire. ce saut est encore plus remarquable quand on trace la derive du signal. regarde ci dessous




Cest genant car ce signal sert a conduire des banc dessais et de tells valeurs peuvent soit au meilleur des cas donner une reponse abherente du banc, au pire des cas faire sauter le banc lui meme

[accessbeginner]

si tu es absolument certain que ce pic fait 2 points ou moins et que les autres pic font 3 pic ou plus pour moi le plus simple est d'utiliser un operateur top hat (pour les pic positif) et bot hat (pour les pic négatif)

top hat et bot hat?? peut tu m'en dire plus stp?? ce sont des fonctions MATLAB???

[gpcbitnik38]

ce sont des opérateurs de morphologie mathématique. leur fonction est de faire ressortir des pics <= à une taille définis.
dans ton cas tu vas utiliser

Code matlab :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
se=strel('line',2,0);
imtophat(I,se));
imbothat(I,se);

avec I ton vecteur (que l'on considère ici comme une image 1*m)
attention a bien avoir ton vecteur en ligne (ou a utiliser se=strel('line',2,90)).


sinon envoie nous un .mat avec 2 - 3 acquisition, on pourra te proposer des choses plus abouti

[accessbeginner]

ok jessaye ça et te tiens au courant

[Nebulix]

Je viens de poster sur :https://www.developpez.net/forums/d1...erche-methode/
La seule raison valable pour éliminer un point est qu'il soit manifestement aberrant. Le critère doit être fondé sur la réalité de ton système. Une façon de l'implémenter est de comparer à la médiane des points environnants : si la valeur est au delà de n ( à déterminer) fois le quartile, ...
Si tu as absolument besoin de mettre un point à la place, tu peux mettre la valeur précédente, la suivante, la médiane précédemment calculée, mais n'oublie pas qu'elle est arbitraire.
Quant au lissage, c'est pratiquement toujours une mauvaise idée. Ca transforme des artefacts en signaux et c'est trompeur sur la précision des résultats.

Le point qui te gêne n'est pas si aberrant que cela et un critère objectif sera difficile à trouver. La question est quelle information tu veux tirer de ces données. Selon le cas il y a des méthodes permettant de limiter l'effet des points aberrants.

[gpcbitnik38]

Le point qui te gêne n'est pas si aberrant que cela et un critère objectif sera difficile à trouver. La question est quelle information tu veux tirer de ces données. Selon le cas il y a des méthodes permettant de limiter l'effet des points aberrants.

je pense qu'il a été assez claire en faite... un pic de moins de 3 points de long est physiquement impossible. En plus c'est un critère relativement simple de discrimination

[souviron34]

LA solution classique fiable mathématiquement ET physiquement consiste à :

• calculer la moyenne et l'écart-type (Ecart type (Wiki))
  
  
• éliminer les points au dessus de X sigma (en général on considère 2.5 sigma, ici on peut facilement mettre 5).

3 étapes :

• calculer la moyenne
  
  
• pour chaque point calculer l'écart entre la moyenne et le point. Sommer le carré. Calculer l'écart-type
  
  
• repasser en éliminant les points au delà de X sigma...

[tbc92]

- Est-ce que tu dois traiter les données au fil de l'eau ou a posteriori ? ( En d'autres mots, quand tu traites la donnée (t, f(t)) pour dire si elle est valide, est-ce que tu connais déjà les données suivantes, ou bien tu dois te contenter des données passées ?
- Est-ce que tu peux faire des processus itératifs / coûteux ou alors tu dois cracher un résultat très vite ?
- Dans ton premier dessin, tu as combien de points, et peux-tu nous dire à la louche combien de points doivent être considérés comme faux.

[gpcbitnik38]

LA solution classique fiable mathématiquement ET physiquement consiste à :

• calculer la moyenne et l'écart-type (Ecart type (Wiki))
  
  
• éliminer les points au dessus de X sigma (en général on considère 2.5 sigma, ici on peut facilement mettre 5).

3 étapes :

• calculer la moyenne
  
  
• pour chaque point calculer l'écart entre la moyenne et le point. Sommer le carré. Calculer l'écart-type
  
  
• repasser en éliminant les points au delà de X sigma...

ces pics ne sont pas aberrant en terme de valeur (enfin pas tous) en faisant ça soit il est trop restrictif et n'élimine que les point très fort (qui du coup sont éliminable avec un simple seuil sur la valeur) et si il est trop large il va supprimer du signal, en plus tu sous entend un distribution normale des valeurs ce qui n'est pas évident a voir a priori. regarde sa première image, certain pic de signal sont équivalent en intensité au pic de "bruit".

tbc92 a raison egalement, le contexte va pas mal limité tes options.
le mieu serait de nous envoyer des data

[accessbeginner]

- Est-ce que tu dois traiter les données au fil de l'eau ou a posteriori ? ( En d'autres mots, quand tu traites la donnée (t, f(t)) pour dire si elle est valide, est-ce que tu connais déjà les données suivantes, ou bien tu dois te contenter des données passées ?
- Est-ce que tu peux faire des processus itératifs / coûteux ou alors tu dois cracher un résultat très vite ?
- Dans ton premier dessin, tu as combien de points, et peux-tu nous dire à la louche combien de points doivent être considérés comme faux.

Excusez mon délai de réponse les gars, jai passé la semaine concentrer sur le programme et je ne suis pas revenue ici.
Alors voilà ou j'en suis,

J'ai fais en gros deux critères pour déceler ces pics.

Un premier critère basé sur un mélange des function don't gpcbitnik38 a parlé. soit strel, imtophat, imbothat. Je calculi les résultat en utilisant imtophat, imbothat et par la suite je cherche les valeurs de ces résultats qui sont supérieures à 3 fois l'écart type du signal.

Un second critère ou je calculé la derivée seconde du signal. Ces piques étant détactables pas la valeur de la pente entre 2 points, plus la derive est élevée plus on a de chances detre sur un pic indésirable. Ainsi en calculant la derive seconde j'augmente encore plus la distinction entre les valeurs des pentes sur le signal et je peux ainsi mettre le doigt sur des pics dis "à risque".

Pour te repondre tbc, jai accès à toutes mes données directs, ce n'est pas un flux. Jaimerais avoir un resultat en 15 seconds max...En gros j'ai à peut près 20000 points et on en a max une dizaine de mauvais.

Pour les valeurs désolé les gar cest pas que je veux pas vous les transmettre, mais je ne peux pas. confidentialité oblige.