[Dr.Drew 4]

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).

[rkit 1]

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.

[Dr.Drew 4]

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.

[rkit 1]

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.

[khach 33]

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.

[Dr.Drew 4]

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?

[rkit 1]

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

[Dr.Drew 4]

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.

[Cach 0]

On 5/21/2020 at 2:43 PM, Dr.Drew said:

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?

Делается связка ЭВМ-синтезатор-измеритель с использованием питона. Тогда измерения будут производиться без участия человека