匹配数据的算法

Question

我有一个项目，我正在测试一个对噪音非常敏感的设备（电磁，无线电等......）。 该设备基于给定输入（音频）生成每秒5-6字节的二进制数据（对于未经训练的眼睛看起来像胡言乱语）。

根据噪音，设备有时会遗漏字符，有时它会插入随机字符，有时是两者的倍数。

我编写了一个应用程序，使用户能够即时查看它生成的错误（与主文件相比[例如，设备应在理想条件下输出的内容]）。 我的算法基本上取实时数据中的每个字节，并将其与已知主文件中相同位置的字节进行比较。 如果字节不匹配，我在当前位置两个方向都有一个10个字符的窗口，我会在附近寻找匹配。 如果匹配（加上验证或两个），我会直观地在UI中标记位置并注册错误。

这种方法工作得相当好，实际上，考虑到输入数据的速度，它也可以实时工作。 但是，我觉得我所做的并不是最优的，如果数据以更高的速率传输，那么这种方法就会崩溃。

我可以采取其他方法吗？ 是否有针对此类事物的已知算法？
我多年前读过NASA的数据收集装备（例如与太空和月球/火星上的工艺品交流的装备），尽管空间受到巨大干扰，但仍有0.00001％的数据丢失。

有任何想法吗？

Answer 1

我认为主要的兴趣是设备产生的信号？ 更重要的是什么？ 检测何时发生错误或使信号对此类错误“稳健”？ 我最近做了很多信号处理，并且对信号进行去噪是我常规的一部分，我基本上是在尝试估算真实信号并去除任何污染物。

我不知道设备产生的信号是如何被进一步使用的...如果它被记录到计算机上，那么你可以轻松地应用一些去噪，例如尝试小波去噪。 您将找到以您选择的多种语言执行此操作的软件包。