dizi elemanlarının periyodikliği

[ea]

Herkese iyi bayramlar..
Elimde n elemanlı  int veya float diziler var.. bazı dizilerin elemanları periyodik olarak tekrar ediyorlar bazıları ise analog sensorlerden gelen bi nevi rasgele veriler ile dolu... ben bu dizilerden periyodik olanlarını belirlemek istiyorum.. ornek olarak periyodik olarak giden veriler 1,2,3,1,2,3,1,2,3,... veya 10,10,20,20,30,30,10,10,20,20,30,30,... rasgele olan veriler ise 1.2325,1.2554,1.2356,1.0258,... gibi.. Bu dizilerden periyodik yani belirli kurala gidenleri nasıl bir yontemle belirlerim yardımcı olabilirmisiniz..
teşekkur ederim..

[Salih]

Aklıma geleni algoritma olarak söyleyeyim.
* Önce kaç tane ardışıklık varsa onların kurallarını tespit ederim.
* Serideki verilerin hangilerinin bu kurallara uyduğunu tespit ederim.

Örneğin senin verdiğin dizilere göre
* birer artan kuralı
* aynı değerde olanlar kuralı
...
Gibi

[ea]

Cevabınız için teşekkür ederim.
Bu şekilde her bir kurala özel olarak işlem değilde genel olarak her turlu çeşit periyodikligi yakalamam gerekli. Ben o şekilde örnek vermiştim sadece.. Yani daha farklı tipde periyodik diziler gelebilir bunlarıda yakalamam lazım..

[kimlenbu]

regex konusunu araştırmanı öneririm. bilinmeyen tekrarları bulmak gibi kompleks bir şekilde kullanmamıştım ama illa ki yapan birisi çıkmıştır.

[z]

Korelasyon  konusuna bak.

[hasankara]

elindeki diziyi komple fast fourier transform algoritmasına sokar isen, frekans domeninde yeni bir dizi çıkartır. en baskın gelen periyodiklikleri, frekans dizisinden takip edebilirsin.

mesela zaman domeninde ki cos(k*2*pi*t) fonksiyonunun grafiğini düşün. bu sinyalin frekansı  sadece k, yani k 1 ise fonksiyon 1 saniyede periyodu tamamlayacak veya k 2 ise 1/2 saniyede tamamlayacak. k ile periyot arasında ters orantı olduğunu görerek frekansının direk k değeri ne esit olduğunu görebiliriz. Bu fonksiyonun ft çıkışını düşünecek olur isek, 2 boyutlu eksen için, yatay eksende +k ve -k degerlerinde delta dirac görülür. Yani ft sayesinde, bu noktalardaki frekans değerleri sonsuz dur bilgisine ulaşmış oluruz.

iç içe geçmiş, periyodik birden fazla sinyal için bile bunları ayırt ederken ft önemli rol oynar. aynı ortamda bir çok kişi konuşurken ses tonları farklılığı sayesinde ortamda kaç kişinin konuştuğunu anlayabiliriz.

[ea]

Çok teşekkür ederim
Cevaplarınız çok faydalı başlangıçlar oldu.Araştırıyorum..

[berat23]

Korelasyon  konusuna bak.

+1

[ferdem]

Bir gelişme var mı sayın ea? Ben de FFT önereceğim ancak bu işlemin nerede, nasıl yapılacağı da önemli... Bu işlem bir mikrodenetleyicide gerçek zamanlı yapılmak da istenebilir, bir bilgisayarda kayıtlı veri üzerinde yapılmak da istenebilir. Denemeler için en kullanışlı ortam MATLAB olabilir.
Kaynaklar FFT ye müsait ise FFT ile periyodikliğin varlığı ve frekansı belirlenebilir sonra bu frekansın dizi içerisinde geçtiği yer belirlenebilir.

[ea]

Henuz bayram tatili sebebi ile bakmaya fırsatım olmadı ama fft ile yapılabilecegini dusunuyorum bende. Korelasyon konusu ise, benim bildigim korelasyon iki farklı değişken grubunun  birbiri ile ilişkisini belirleyen bir yontem.. bir değişken grubunun digerini etkileyip etkilemedigi ve hatta nasıl etkiledigini soyluyordu.. bu yontem ile nasıl yapılabilir bilmiyorum..  Elle tutulur bi sonuc elde edersem paylaşırım  burada.