这称为双相标记代码，您必须关注过零而不是脉冲幅度。但是，由于拾音器和手机的麦克风输入固有的低切滤波器，每个脉冲都有多个过零。你的在转换之间下降得比这更远，并且越过零：

您可以通过使用低增强滤波器来恢复更脉冲的形状：

然后通过它们花费超过某个阈值的时间来测量脉冲长度。也许更好的想法是区分输入以使转换变成大尖峰，取绝对值，并在它们超过某个阈值时检测它们：

然后测量脉冲之间的时间，当两个脉冲之间的时间与最后两个脉冲之间的时间大致相同时，它是 0，当它大约是最后两个脉冲之间的一半时，它是一个 1。

您所说的磁退化应该很容易用低通滤波器去除。

这是一个相当大的挑战。在破解它之前，我至少尝试了四种方法。我是这样做的：

我首先用一个简单的...平滑数据（第一次阅读）

x_new = 0.9 * x_prev + 0.1 * x_in

... IIR 滤波器。我在两个方向都这样做（二读）。这消除了所有的模糊噪音，但它会产生不连续性，这些不连续性会在导数中带来报复。

然后，我得到所有四阶导数（三阶和四阶读数代表三阶和四阶导数），并创建一个新函数：

g(x) = f'''(x)^2 + k*f''''(x)^2

为什么？因为我注意到，当我们得到三阶导数时，我们所拥有的实际上是一个信封内的正弦曲线：

......每个人都从高中就知道：

sin^2 + cos^2=1 

并且sin和cos相互区分：

因此可以恢复隐含的包络。

为什么是导数 3 和 4？基本上每个更高的导数都会净化信号。正弦的仍然是正弦的（只是将相位移动 90°，所以 sin->cos 等），而不是的则消失。

我想使用 11 和 12 或者一些疯狂的东西，但是导数很快就崩溃了，4 是我在事情变得混乱之前能得到的最高值，即使你在图片中看到的小导数线也被严重平滑了。

这会在每个通量转换（第五读）上产生一个美妙的小凸起。

接下来我走过转折点，拒绝无用（第六读）..

最后，我遍历最大值（第七次阅读），评估每个跳过是半步还是整步，然后重建二进制文件。

耶！

编辑：我完成这个项目已经几个月了。最困难的挑战是构建一些隔离通量转换的转换；从技术上讲，“检索幅度包络”。这是通过从原始信号（也称为正交信号）构造 π/2 相移信号来完成的。那么 E(t)^2 = S(t)^2 + Q(S(t))^2。

为了获得正交信号，我简单地进行了 FFT，并将每个 bin 旋转四分之一圈，然后重新组合修改后的频谱分量。

这个领域有很多令人困惑的滥用术语；关键字是“分析信号”、“希尔伯特变换”……我避免使用这些关键字，因为不同的学科赋予它们不同的含义。

有一种更智能的方法可以使用数字滤波器实现这个幅度包络，从而避免傅立叶变换。这允许算法在功率非常低的微控制器上运行。

这个过程会产生一个波形，该波形应该在每个通量转换上都有一个独特的凸起。

将此波形解码为二进制序列仍然是一项艰巨的任务。复杂性和这个组件是算法而不是数学；难度是可比的。

总而言之，这是一个极其困难的问题。我花了三个月的时间来实现他们的性能算法。我将及时记录我的方法并制作一个公开可用的解码器引擎。