Détection de paliers

Bonjour à tous,
je cherche à effectuer une détection de paliers sur un signal bruité et ayant parfois des accidents.
j'utilise une logique "terrain" pour détecter mes changements de paliers et créer une séparation.

edit : suppression

Pour faire cela, n'ayant aucune connaissance particulière en traitement de signal, je teste la valeur absolue du delta de (n - n+1) supérieure au bruit de mon signal pour supprimer les valeurs incohérentes, et ensuite une autre passe pour détecter le changement de palier. Mes changements de paliers c'est le remplacement d'une valeur par une valeur de détection qui ne doit pas apparaître dans le signal.


Pièce jointe 573907
Auriez vous des conseils, des avis, besoins de plus de précision ?

Merci

Bonjour,
En effet, le calcul d'une dérivée est une bonne manière de détecter des variations (montée, descente, palier).

Pente = (Valeur_n+1 - Valeur_n) / (n+1 - n)

Pente > 0 le signal augmente
Pente = 0 le signal est sur un palier
Pente < 0 le signal descend

Le bruit ou les accidents devraient pouvoir être détectés au travers de la valeur de "Pente" en faisant un tri et en mettant à 0 les plus petites valeurs selon un seuil qu'il t'appartient de choisir. Il ne devrait rester que les grandes variations et un palier c'est ce qui se trouve entre 2 variations.

Je vois que prend la valeur absolue de la pente, ça revient au même, si ce n'est que tu perds le sens de la variation (ça monte ou ça descend) mais cette information ne 't'intéresse peut être pas.

Bonjour,

effectivement je n'utilise pas le sens de la variation, car la logique de mon signal est d'avoir des paliers montants et descendants avec une sollicitation plus ou moins symétrique. D'où ma vérif en valeur absolue. Ensuite cela alourdissait le traitement pour la détection des paliers en fonction du sens de la pente.

Ayant un pas de mesure à la seconde le /(n+1 - n) n'est plus utile, mais effectivement c'est une dérivée, que je traite en delta. je l’applique une première fois pour supprimer mes valeurs fausses. Comme le pic du premier palier (100) qui est causé par le démarrage de la sollicitation. Ensuite je détecte et marque mes paliers pour le traitement ultérieur. Je ne sais pas si c'est approprié de mettre du code ici, mais voici celui que j'e tente d'affiner pour le traitement du signal.

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

#Recuperation des valeurs pour detection separation des paliers avec paliers_mark = -0.03 #Valeur pour marquer la séparation des paliers def sep_values(sv): seuil = 0.021 #seuil de détection des changements de paliers sensibilite = 0.001 #seuil de nettoyage #valuesc = [0]*len(sv) nb_values = len(sv) values_sep = []#Donne brute avec identification des étages nb_remplacement = 1 for i in range(nb_values-nb_remplacement): if abs(sv[i]-sv[i+1])>sensibilite: sv[i]=sv[i-nb_remplacement] else: sv[i]=sv[i] for i in range(nb_values-1): if abs(sv[i]-sv[i+1])>seuil: values_sep.append(paliers_mark) else: values_sep.append(sv[i]) return values_sep

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Le traitement et la détection est plus propre, Pièce jointe 574058, j'ai corrigé certaines erreurs depuis le premier post.

Je suis quand même un peu gêné car je fais une espèce de moyenne mobile, un écrêtage du signal qui le dénature un peu. Comme dans un des traitements qui suivent je calcule un eecartype^^, il est un peu biaisé. Je vais tenter de regarder à l'augmenter un peu.

Je ne sais pas si d'autre méthode ou algo existant pouvait avoir un intérêt pour ce traitement, s'il n'y a pas de méthode plus efficace je vais continuer sur cette base.

Merci

Bonjour,
Pour retirer le bruit / accidents / artefacts, je ne vois pas d'autres méthodes que le filtrage tel que tu le fais ici (une moyenne quelle qu'elle soit est un filtre pas bas). Ensuite l'application d'un filtre engendre nécessairement la perte d'information, ça dénaturera la signal forcément.

Merci,
je vais donc bosser sur le code et essayé de mieux gérer ma sensibilité avec quelques moyenne de delta de plusieurs signaux.

Merci