Sinyal işleme

Ben googling ve wikipedia-ing denedim, ama 'Giriş sinyalinin frekansı iki kutu arasında oturuyor çünkü' ötesinde herhangi bir cevap almadım. Bunun nedeni olduğunu anlıyorum, ancak anlayamadığım şey, sızıntının neden sadece bir bitişik çöp kutusu yerine birkaç bitişik kutuya kadar uzandığı. Neden bahsettiğimi göstermek için bazı simüle veriler (yazının sonundaki kod): Yukarıda, …

18 fft  frequency-spectrum 

Ortalama bir filtreye nasıl doğrusal filtre, medyan bir filtreye doğrusal olmayan filtre denir? Ortalama ve medyan bir filtrenin nasıl çalıştığını anlıyorum, ancak doğrusal ve doğrusal olmayan terim ile ilişki kuramadım. Lütfen bana bir örnek verin.

18 image-processing  filters  discrete-signals  signal-analysis  filtering 

Birkaç ay önce dinamik sistemlerin kontrolü alanında aktif olarak yer almaya başladım. Çoğu durumda, belirli bir dinamik sistem için bir kontrolör tasarlamak, özellikle sinyal filtreleri alanında dijital sinyal işleme tekniklerinin kullanılmasını gerektirir. Kontrol mühendisliğinde bir arkaplanım olmadığından, herhangi birinizin bana sinyal filtreleriyle ilgili sesli ders kitaplarının önerilerini biraz ayrıntılı olarak …

18 filters  filter-design  reference-request  control-systems 

Sadece SURF hakkında çalıştım ve uygulanmasına gidiyorum, ancak neden tanımlayıcıları kullandığımızı hala anlamadım. Anahtar noktaların ne olduğunu ve amaçlarını anlıyorum, ancak anahtar noktaları çıkardığımızda neden tanımlayıcıları kullanmamız gerekiyor? Tanınmadaki önemi ve rolü nedir?

18 image-processing  computer-vision  opencv 

Gördüğüm çoğu örnekte ve FFT kodunda, ileri DFT işleminin çıkışı (frekans büyüklükleri) N tarafından ölçeklendirilir - yani her bir frekans bölmesinin büyüklüğünü vermek yerine, size N kat büyüklüğünü verir. Operasyonel olarak bunun nedeni, DFT'nin sinyalin iç çarpımını her bir temel sinüsle (yani normalleştirilmemiş korelasyon) alarak hesaplanmasıdır. Ancak, bu , çıktıyı …

17 fft  dft  magnitude  normalization 

Aşağıdaki sol resimde gösterildiği gibi bir radyal degradenin merkezi olan görüntülerdeki noktaları bulmak istiyorum. Bir Hough dönüşümü veya başka bir bilgisayar görme yöntemini nasıl kullanabileceğim hakkında bir fikrin var mı? Teşekkürler örnek arama resmi:

17 image-processing  computer-vision  gradient 

Verileri filtrelemek için bir Wiener veya hata tahmin filtresinin doğru kullanımı etrafında başımı sarmaya çalışıyorum. Bana öyle geliyor ki, sadece bir beyazlatma filtresi, bu yüzden kurtarmak istediğiniz veriler bir AWGN sinyali olmadığında nasıl kullanılır? Örneğin, birkaç belirgin parazit sinyali olan bir sinyalim var - onları bir PSD'de görebiliyorum, ancak bunların …

17 adaptive-filters 

Kalman filtreleriyle (görsel) izleme için sezgisel bir açıklamayı çok takdir ediyorum. ne biliyorum: Tahmin adımı: Dinamik sistem durumu : t zamanında hedef yerxtxt\mathbf x_tttt Ölçüm : zaman indeksindeki görüntü t (??)ztzt\mathbf z_tttt Görüntülere / ölçümlere dayanarak x t durumunu tahmin etmek istiyorum ? (dinamik denklemi kullanarak) Bu doğru mu?1 → …

17 computer-vision  kalman-filters  tracking 

Tamam, spektral düzlük (Wiener entropisi olarak da adlandırılır), bir spektrumun geometrik ortalamasının aritmetik ortalamasına oranı olarak tanımlanır. Wikipedia ve diğer referanslar güç spektrumunu söylüyor . Fourier dönüşümünün karesi değil mi? FFT bir "genlik spektrumu" üretir ve sonra bunu bir "güç spektrumu" almak için kare? Temel olarak bilmek istediğim, eğer spectrum …

17 fft  frequency-spectrum  power-spectral-density 

Benim sistemim şu. Bir nesneyi izlemek için mobil cihazın kamerasını kullanıyorum. Bu izlemeden, ekranda iki adet 3D nokta almak için yansıttığım dört tane 3D nokta alıyorum. Bu 8 değer algılama nedeniyle biraz gürültülü, bu yüzden hareketi daha pürüzsüz ve daha gerçekçi hale getirmek için filtrelemek istiyorum. İkinci bir ölçüm olarak, …

17 filters  kalman-filters  state-space 

Daha sonra bağımsız bir bileşen analizi (ICA) gerçekleştirmek için dalga formlarımı önceden işlemek için uygun adımlar nelerdir ? Nasıl olduğunu anlıyorum, bununla ilgili daha fazla açıklama acı vermiyor, ama nedeniyle daha fazla ilgileniyorum.

17 preprocessing  ica 

Ben xxxxx^x , yani kare süper kök (ssrt) işlevinin tersine bir yaklaşım uygulamak gerekir . Örneğin, ssrt(2)≈1.56ssrt(2)≈1.56\mathrm{ssrt}(2) \approx 1.56 , anlamına gelir 1.561.56≈21.561.56≈21.56^{1.56} \approx 2. Güç serilerini kullanan daha basit yaklaşımların aksine, seçeneklerimin ne olduğunu anladığım kadarıyla belirli bir doğruluk / bit derinliği ile ilgilenmiyorum. Wolfram Alpha , Lambert W …

17 approximation 

Parks-McClellan algoritmasını kullanarak belirli frekans alanı kısıtlamalarına uyan enterpolasyon filtrelerini kolayca tasarlayabiliriz . Ancak, zaman alanı kısıtlamalarının nasıl uygulanacağı hemen anlaşılamamıştır; özellikle Nyquist filtreleri üretmekle ilgileniyorum. Eğer bir faktörle aşırı örnekleme yapıyorsam N, filtrenin sıfır kNolmayan tamsayı için sıfır geçişe sahip olmasını istiyorum k(bu, enterpolatörüm için giriş örneklerinin çıkış sırasında …

17 filters  parks-mclellan  interpolation 

SNR'nin sinyal gücünün gürültü gücüne oranı olduğunu anladım. Görüntüler açısından, orijinal görüntünün eklenen parazitten nasıl etkilendiği. PSNR'de, görüntüdeki tepe değerinin karesini alırız (8 bitlik bir görüntüde, tepe değeri 255'tir) ve ortalama kare hatasına böleriz. SNR ve PSNR, rekonstrüksiyondan sonra bir görüntünün kalitesini ölçmek için kullanılır. SNR veya PSNR ne kadar …

17 image-processing 

Bir NNN inci sipariş Butterworth alçak geçiren filtre kesici frekansı arasında ωcωc\omega_c dağıtarak tasarlanabilir NNN ilgili parametre ile eşit direkleri 0&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10 < \alpha <1 , bir s-düzlemi parametre eğrisinin f(α)=ωcei(π/2+πα)f(α)=ωcei(π/2+πα)f(\alpha) = \omega_c e^{i(\pi/2+\pi\alpha)} , yarım daire şeklindedir: Şekil 1. 6. sıradaki Butterworth filtresinin kutupları (CC BY-SA 3.0 Fcorthay) Normalleştirilmemiş transfer …

17 filter-design  butterworth