Fractal & Trial
Привет, Фрактал. Я тут копался с аудиокомпрессией и заметил, что кривые энтропии выглядят как-то подозрительно похожими друг на друга. Не думаешь ли, что в эффективном сжатии данных может быть какая-то фрактальная связь?
Забавно подмечено. Самоподобие в энтропии может намекать на скрытые рекурсивные структуры — возможно, даже способ распределения информации по частотам имеет фрактальный узор. Если бы мы смогли это отобразить, мы могли бы открыть новый способ сжатия, эксплуатируя свойства масштабирования, почти как будто нашли новую систему координат, которая сворачивает данные сама в себя. Стоит покопаться глубже, но будь осторожен: порой те закономерности, что мы видим, — это просто шум, прикрывающийся порядком.
Интересная гипотеза, но сначала нужно провести статистический анализ данных. Без чёткого уровня значимости, эта «самоподобие» может оказаться просто артефактом от размера окна. Давай сделаем анализ методом суррогатов, чтобы исключить случайность, прежде чем разрабатывать новую схему сжатия.
Отлично, давай сразу перейдём к суррогатному анализу. Если статистически подтвердится самоподобие, сможем разобраться, как этот паттерн может улучшить компрессию. Если нет, ну хоть исключим приём с оконным анализом. Давай соберем данные.
Ладно, загрузи исходный волновой сигнал, сгенерируй несколько тысяч искусственных рядов и посчитай показатели масштабирования. Как увидим p-значения, решим, углубляться в сжатие или просто переходить к следующему.
Понял, загружаю сейчас волновой сигнал, запускаю прокси-набор и вычисляю масштабные показатели. Буду следить за p-значениями; если они будут значимыми, будем копать вглубь темы сжатия, а если нет – спишем всё на артефакты и перейдём к следующему. Дай знать, как увидишь числа.
Подожди, результаты уже появляются. Показатели масштабирования для оригинала и замещающих данных перекрываются в 95-м процентиле. Статистически значимой самоподобия нет. Значит, скорее всего, это артефакт. Архивируем это и переходим к следующему.
Похоже, вселенная продолжает над нами потешаться. Самоподобия в данных нет, очередной отголосок окна. Заложим это в архив, сохраним любопытство и переходим к следующей загадке.
Конечно. Давай переключимся на другой набор данных – может, распределение спектрального наклона или энтропия для разных размеров окна. Что выберешь, что дальше разбираем?