Markata - нейросетевая обработка сигналов от датчиков

Markata - программа для обработки сигналов от датчиков.

Мы имеем оцифрованный сигнал, то есть последовательность действительных чисел, полученных с известной частотой дискретизации. Например, это сигнал от датчика.

Как создать образ этого сигнала, то есть небольшой набор чисел для подачи на входной слой нейросети? Очевидно, что подавать кусок сигнала – нерационально, так как этот кусок, скорее всего, слишком велик (тысячи или миллионы чисел). А входной слой нейросети обычно содержит только десятки или сотни узлов. Поэтому нужно сначала выделить из сигнала какие-то его численные характеристики. Чаще всего для этого вычисляют его спектральные характеристики или вероятностные параметры (дисперсия и т.п.).

Markata использует другой подход – построение по наблюдаемым данным дифференциального уравнения. За основу берется уравнение определенного типа и подгоняются его коэффициенты. Получившийся набор коэффициентов и является образом сигнала.

В качестве нейросети используется многослойный персептрон, который обучается с учителем. В программном приложении реализована возможность выбирать количество и архитектуру слоев, выбирать разные функции активации для выходного и остальных слоев, использовать алгоритм Dropout.

Таким образом, общий алгоритм обучения и распознавания состоит из 2-х этапов. Сначала - подгонка коэффициентов уравнения по некоторому отрезку сигнала, затем – обработка образа нейросетью.