我正在从信用卡上的磁条中提取二进制序列。
如您所见，信号在一处明显衰减。
只需使用IIR（即$ X _ {\ rm out} = 0.9X _ {\ rm out_ {last}} + 0.1X _ {\ rm in} $）使之平滑，但所得信号在数学上并不平滑；如果我多次区分信号，则噪声会以复仇的方式返回：出来干净吗？
如果这样，怎么办？
编辑：这是一些损坏的波浪的特写：
> EDIT（2）：
我正在考虑几种方法：
首先，我可以对受损扇区两侧的信号进行泰勒近似。 ，然后将这些近似值混合在一起。
其次，我可以进行FFT，去除高频分量并进行反向FFT。我现在要尝试第二种方法...
评论
您正在使用微分器来提取信号中的高频特征（即尖锐过渡）。您要删除的工件是相似的，因为它们是尖锐的过渡，将具有相似的高通特性。用线性低通滤波器很难去除它们。另一种方法（无双关语）可能更合适。抱歉，我不好发布令人误解的屏幕截图。我提供了样品损坏部分的特写镜头。
低通滤波器应该起作用。问题在于，随着人改变其滑动速度，感兴趣的频率也在变化。
正确。但是，此基本费率不会从一次波动到下一波发生很大变化。因此，我可能会随即进行过滤（即给定特定点处的波长为k，在信号中过滤大约2个波长，拾取下一个斑点，冲洗并重复）。在这种情况下，什么是好的过滤器？我需要保留衍生物...
您的信号似乎由描述二进制转换的一系列非常独特的“小波”表示。我认为您应该提取一个独特的小波并通过将小波与原始数据相关联来生成“相关图”。最大相似度的位置将被识别为强峰值，而波形缺陷将仅成为较小的噪声。该方法广泛用于地震中。请以类似电子表格的形式提供原始数据的“时间值”系列，以便我说明我的想法。