Discussion :

[Vincent PETIT]

Bonjour,
Je débute avec Scilab et j'ai essayé ce script :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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// motif a trouver : rectangulaire
PatternLength=10000;
Pattern=ones(1,PatternLength);
 
// signal d'entrée avec deux répliques du motif
SignalLength=200001;
Signal=[1:SignalLength]*0;
 
PatternPosition1=40000;PatternAmplitude1=1;
Signal(PatternPosition1:PatternPosition1+PatternLength-1)=Pattern*PatternAmplitude1;
 
PatternPosition2=122300;PatternAmplitude2=0.5;
Signal(PatternPosition2:PatternPosition2+PatternLength-1)=Pattern*PatternAmplitude2;
 
// ajout bruit gaussien
NoiseLevel=0.5;
NoisySignal=Signal+grand(1,SignalLength,"nor",0,NoiseLevel);
 
// corrélation
Correlation=xcorr(NoisySignal, Pattern);
 
clf();
subplot(311);
plot(Signal);
subplot(312);
plot(NoisySignal);
subplot(313);
plot(Correlation);

Je fais une corrélation entre deux signaux, en gros je cherche un signal ou un motif que je connais (graphique du haut) qui serait caché/masqué dans un signal hyper bruité (graphique du milieu)



La corrélation fonctionne bien (graphique du bas) puisque je vois bien deux pics, donc il y a deux motifs du graphique du haut planqués dans le signal bruité du milieu.

Mais pourquoi mes deux pics sont autant décalés sur la droite ????? Ils devraient être en dessous des motifs que je cherche, c'est a dire qu'ils devraient me montrer où se trouve, temporellement parlant, les motifs.

Qu'est ce que j'ai loupé ? Il n'y a rien qui me saute aux yeux....

D'avance merci de votre aide.
Vincent

[Jerome Briot]

Je ne suis pas un spécialiste mais après une brève recherche, il faut a priori utiliser les deux arguments de sortie de xcorr :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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// motif a trouver : rectangulaire
PatternLength = 10000;
Pattern = ones(1,PatternLength);
 
// signal d'entrée avec deux répliques du motif
SignalLength = 200001;
Signal = [1:SignalLength]*0;
 
PatternPosition1 = 40000;
PatternAmplitude1 = 1;
Signal(PatternPosition1:PatternPosition1+PatternLength-1) = Pattern*PatternAmplitude1;
 
PatternPosition2 = 122300;
PatternAmplitude2 = 0.5;
Signal(PatternPosition2:PatternPosition2+PatternLength-1) = Pattern*PatternAmplitude2;
 
// ajout bruit gaussien
NoiseLevel = 0.5;
NoisySignal = Signal+grand(1,SignalLength, "nor", 0, NoiseLevel);
 
// corrélation
[Correlation, ind] = xcorr(NoisySignal, Pattern);
 
clf();
subplot(311);
plot(Signal);
subplot(312);
plot(NoisySignal);
a = gca()
db = a.data_bounds
subplot(313);
plot(ind, Correlation);
a = gca()
a.data_bounds(:,1) = db(:,1)

[Vincent PETIT]

Salut Jérôme,


C'est exactement ça merci.
Je vais me pencher sur les arguments de sorties de la fonction de corrélation xcorr pour comprendre ce que tu as fait car en tant que débutant j'ai utilisé ça naïvement et ça fonctionnait (qu'a moitié)

Merci encore.