给定原始数阈值的提取

Question

我试图通过分析捕获的I/Q样本来确定无线信道的条件。事实上，我有50000个数据样本，如附图所示，当通道上有活动（例如数据传输）时，图中会出现一些火花。我正在尝试计算数据值高于阈值的火花数。你知道吗

我需要有一个准确的阈值估计，然后我可以找到通道负载。附图中的阈值约为0.0025，应注意其随时间变化。所以，每次我采集50000个样本，我必须首先使用某种无监督学习来找到阈值。你知道吗

我尝试k-means（在python-scikit-learn中）对数据进行聚类并找到估计的聚类的质心，但是它不能很好地估计阈值（尤其是当通道上没有活动并且通道空闲时）。你知道吗

我想知道有没有人以前有过类似的经验？你知道吗

捕获的数据

Answer 1

由于空闲噪声似乎相对一致，并且与数据传输时非常不同，因此我可以想到几种简单的算法，它们可以以无监督的方式为您提供一个合理的阈值。你知道吗

最直接的方法是对值进行排序（可能首先将值分组到桶中），然后找到值的比例足够大（至少~5%）的最低值区域。在最高值（50%？）以上采取合理的裕度你应该可以走了。你知道吗

你需要稍微调整一下门槛。我会收集样本数据并调整值，直到我让它在100%的时间内工作，并且使用的值有意义。你知道吗