Кодирование обучающего сигнала

У меня есть большое количество выборок, которые представляют битовые потоки, закодированные в Манчестере, в виде аудиосигналов. Частота, на которой они кодируются, является основной составляющей частоты, когда она высокая, и на заднем плане присутствует постоянный уровень белого шума.

Я вручную декодировал эти потоки, но мне было интересно, смогу ли я использовать какую-то технику машинного обучения для изучения схем кодирования. Это сэкономило бы много времени, распознавая эти схемы вручную. Сложность в том, что разные сигналы кодируются по-разному.

Можно ли построить модель, которая может научиться декодировать более чем одну схему кодирования? Насколько надежной была бы такая модель и какие методы я бы хотел использовать? Независимый компонентный анализ (ICA) может оказаться полезным для выделения частоты, которая меня интересует, но как мне узнать схему кодирования?

Я предлагаю использовать скрытые марковские модели с двумя возможными состояниями: (1) высокий уровень и (0) низкий уровень.

Эта техника может быть полезна для декодирования вашего сигнала. Вероятно, вам понадобится определенный HMM для каждой кодификации.

Если шум является проблемой, КИХ-фильтр с оконной функцией Блэкмена-Харриса позволит вам выделить интересующую вас частоту.