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Ragazzi ho un altro piccolo problema.

Ho un certo segnale che varia nel tempo di cui sono interessato a calcolare il rapporto segnale/rumore.

In effetti ho due vettori che hanno la stessa dimensione, che vado a plottare:

segnale=[1,2,1.3,0.8,1,1.1]
tempo=[0,1,2,3,4,5]

Quini di questo segnale che varia nel tempo e possibile calcolare il rapporto segnale rumore. Se si mi dite come.

Ciao e grazie.

Se sei sicuro che il tuo segnale sia ad ampezza costante, attraverso gli scostamenti
riscontrati, dovresti poter valutare l'ampiezza del disturbo.

Ciao è grazie della risposta.

Allora, purtroppo il mio segnale non è ad ampiezza costante. E' un segnale variabile nel tempo la cui ampiezza non è costante.

Pensa ad esempio ad un segnale sinusoidale.

Per "costante" non intendevo "in continua":intendevo come contenuto armonico
(l'ampiezza si riferiva ai moduli).
Esaminando con Fourier la forma d'onda ricevuta, si dovrebbero distinguere
le armoniche del segnale (ammesso che il distrurbo sia un rumore "bianco")

Puoi farmi un esempio con i valori forniti al primo post.

ciao

Con solo 8 valori e' difficile fare un'analisi di Fourier!
Metti di averne 1024. Con la funzione FFT di MathCad
ne ricavi lo spettro, da cui dovrebbe apparire evidente
la composizione armonica del segnale e quello che invece
puo' considerarsi "rumore".

Consiglio la lettura del cap.29 (Segnali e disturbi)

Ciao.
Solo adesso leggo il tuo messaggio e ti ringrazio per questo.

Volevo dirti che effettivamente il mio segnale è costituito da più di 1000 valori.

Come dicevo io ho due vettori:
sig=[1,2,3,4,......,1000]
temp=[1,2,3,4,.....,1000]

Ho scaricato anche un piccolo programma per fare la FFT e ricavare la compsizione armonica del segnale, ma il risultato non è quello che speravo. Cioè non capisco ne la composizione armonica ne il rumore.

Ti posto il risultato, caricando l'imagine.



Ciao

Il campionamento e' in ms (?
E ci sono 1024 "campioni" ( cioe' valori del segnale)?

Se e' cosi', la FFT dovrebbe risultare (praticamente) in Hz
e mostrare alcune frequenze con moduli decisamente
superiori alla media (composizione armonica del segnale).
Se questo non succede, si dovrebbe concludere che anche
il segnale e' "casuale", quindi non distinguibile dal "rumore".

Non hai la minima idea di come in realta' dovrebbe essere
il segnale d'ingresso?

Ciao g.schgor,
il mio segnale è composto da 1153 valori. Il periodo di osservazione è di circa 9-10 secondi.

Inoltre quando il segnale è stato acquisito la frequenza di campionamento era di 128.

Il segnale in ingresso non so che forma possa avere visto che si tratta di una semplice sollecitazione. Posso dirti che però che sicuramente si tratta di un segnale casuale, visto che rappresenta la traduzione in digitale di una forza applicata.

Volevo comunque chiederti perché non è possibile distinguere il rumore quando il segnale è casuale.

Ho letto il capitolo 29 che mi hai consigliato. Ti chiedo: se aplico una forma d'onda sinusoidale in ingresso, applicando una FFT, lo spettro che ottengo a meno del rumore è quello delle immagini presenti nello sesso capitolo, ma io se volessi capire quale è l'armonica fondamentale come faccio?

Ciao e mille grazie.

Scusa, ma per chiarire devo fare un passo indietro.

L'armonica denominata fondamentale nell'analisi di Fourier
e' quella che si ricava dal periodo di osservazione (se ad es.
raccogli i dati per 1s, la fondamentale e' 1Hz) e tutte le
frequenze calcolate, saranno multipli di questa.
Il numero di queste "armoniche" calcolate, e' la meta' dei
campionamenti effettuati nel periodo di osservazione (se
in 1s sono 128, le armoniche "calcolabili" sono 63).

Sei d'accordo su questi punti (soprattutto sul fatto che la fondamentale
non c'entra niente con il segnale osservato, ma ne fissa solo la scala)?

Per fissare meglio i concetti, ecco un esempio di spettro ricavato
in MathCad:
segnale 10Hz con terza armonica al 30%.
Periodo di osservazione 1s con 128 campionamenti.


Dovrebbe essere quindi chiaro che il contenuto armonico del segnale
primo, deve esistere (se no e' assimilabile ad un disturbo)
secondo, essere contenuto nel campo dello spettro (se il segnale
dell'esempio fosse stato 100Hz non avrebbe potuto essere rilevato
per insufficienza di campionamento)