Jump to content

    

Задачка про побор алгоритма управления синтезатором СВЧ

В соседнем разделе по технике СВЧ разработчики по-всякому стараются сгенерить спектрально чистый сигнал с перестройкой его частоты. Другими словами это называется синтезом частоты. Это когда из сигнала генератора электрических колебаний одной частоты получают колебание другой частоты из огромного набора, а выбор конкретной частоты определяется внешней цифровой командой. Устройство (черный ящик), которое это позволяет делать и есть синтезатор частот.

Один из показателей качества синтезатора - это качество формы (или спектра) выходного сигнала, когда сигнал в любой момент времени должен иметь одну и ту же частоту без (или с минимальными) микроскопических периодических колебаний и дрейфов. Конечно, есть вопрос случайных колебаний частоты, про который я пока умолчу, так как он более-менее решаем.

Так вот, черный ящик характеризуется формулой вида y=k*x, связывающей входную и выходную частоты. А бывают случаи, когда в формулу входят несколько дополнительных параметров y=k*A*B*x/C  (целых чисел, некоторые параметры зависят от величины выходной частоты, а некоторые могут быть изменены) и черный ящик начинает характеризоваться уже набором из формул. Получается, одна и та же выходная частота может быть получена несколькими комбинациями параметров, но величина и свойства ее микроскопических колебаний будут разными. Качество мы оцениваем по картинке на экране измерителя. Заранее просчитать комбинации мы не можем - система сильно нелинейная, подобрать - уйдут месяцы (и без гарантии, что полученная модель будет полностью состоятельной, так как частот миллиарды и все мы проверять не станем).

Возникает мысль задействовать машину, но возникает вопрос в выборе подхода. Задача животрепещущая, так как есть реальное железо, которое может быть намного лучше (по моему убеждению).

Share this post


Link to post
Share on other sites

С условиями "максимальная точность" и "подбирать нельзя" никаким машинным обучением и не пахнет.  С ростом точности таких моделей резко растет вычислительная сложность, и весь принцип их обучения построен на подборе.

Share this post


Link to post
Share on other sites
В 14.05.2020 в 00:24, rkit сказал:

С условиями "максимальная точность" и "подбирать нельзя" никаким машинным обучением и не пахнет.  С ростом точности таких моделей резко растет вычислительная сложность, и весь принцип их обучения построен на подборе.

Хорошо бы подробнее объяснить смысл замечания.

Возможен такой подход - обнаружить закономерности между поведением качества сигнала и свойствами параметров. Например, обогащение сигнала помехами когда дробная часть параметра близка к нулю или единице. И т.п.

Формулирую задачу, как могу.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Опять таки, задача  не для неройсетей и машинного обучения. Это просто черные коробки. Скормил данные - получил результат. Внутри происходит черти что, и никаких дробных частей параметра извлечь нельзя.

Share this post


Link to post
Share on other sites

В свое время для поиска спуров и артефактов синтеза просто крутили фурье оцифрованного 24 битным аудио-ацп сигнала управления ГУН синтезатора. Спуры, если попадали в полосу ФНЧ, были хорошо видны на этом спектре. А нейроподобный алгоритм использовался для поиска спуров, т.к по маске это не очень работало- в зависимсоти от рабочей частоты шумовая часть спектра "дышала". Но это работало для узкополосного ФНЧ синтеза- при мегагерцовых полосах надо было городить целый встроенный анализатор спектра ФШ на FPGA, так что от идеи отказались.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Воздействие и желаемые параметры отклика известны. Проблема в том, что внутренняя структура не ясна. Могу построить грубый начальный алгоритм, который даст отклик в виде требуемой частоты, но без гарантии качества спектра самого сигнала. Чтобы качество гаранировать, нужо алгоритм уточнять. Либо я сажу человека на несколько месяцев перебирать комбинации, либо - машину. Если не машинное обучение, то что тогда?

Share this post


Link to post
Share on other sites

Может быть, генетический алгоритм. Может быть. Без гарантии, что не просидит над ним человек месяц, потом он полгода проработает, и не даст результата.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Хуже, чем есть, уже не будет. Уверен, улучшить можно и - нужно. Пределы улучшения - не устанавливаю. Готов обсуждать детали с заинтересованными здесь, через личку или еще как.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now