Tengo series de tiempo discretas que contienen señal con una frecuencia suavemente variable a lo largo del tiempo (llamada "barrido"). ¿Cómo puedo diseñar un filtro discreto (paso bajo o paso de banda en mi caso) de una longitud finita con frecuencia de corte linealmente variable a lo largo del tiempo y pendiente de corte constante?
EDITAR: la señal es la muestra "trace"
de la fuente sísmica, un vibrador sísmico, que envía las vibraciones de la frecuencia que varía lentamente por la tierra. La dependencia de la frecuencia a lo largo del tiempo (el barrido) es conocida (sea lineal, , pero existe el problema de que podría haber otros vibradores que operan por su cuenta, y la tarea es seguir el rastro de este vibrador evitando las señales no deseadas de otros."band-guard"
fuente
fi(ti)
en este momentoti
, no puede haber frecuencias superioresfi(ti)
en la traza registrada en el momentoti
. Es por eso que quiero diseñar un filtro de paso bajo con bordes constantemente variablesfi
.Respuestas:
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dechirping
es. ¿Es esta la conversión de una señal de tono variable a monotónica?chirp
es el sinónimo desweep
!Una técnica similar (¿o esa misma?) Que Jason describe se conoce como espectrometría de retardo de tiempo, basada en el trabajo original de Richard Heyser. También causó furor en las mediciones acústicas durante un tiempo y la AES publicó en realidad una antología sobre ella: http://www.aes.org/publications/anthologies/
La idea básica es medir excitando con un barrido complejo y usar filtros de seguimiento coincidentes (downmix y lowpass) para obtener las partes reales e imaginarias de la función de transferencia. En ciertas circunstancias, esto se puede reemplazar con un solo barrido.
El problema es que las relaciones entre resolución de frecuencia, resolución de tiempo, velocidad de barrido, ancho de banda del filtro de paso bajo, inclinación y respuesta de fase son muy complicadas y es bastante fácil terminar con alias de dominio de tiempo o frecuencia o simplemente difuminado. También es bastante sensible a pequeñas no linealidades y a pequeñas variaciones de tiempo, especialmente si son sinusoidales (por ejemplo, un micrófono que vibra en un soporte de micrófono).
Definitivamente hay métodos más robustos para medir las funciones de transferencia.
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