Sinyal işleme

Eigenvalue'ya benzer, boyutsallığı azaltmak için projeksiyon matrisini tahmin eden, ancak aynı sınıftaki orijinal veriler ölçek, kaydırma ve döndürmede biraz değişiyorsa, benzer vektörleri öklid mesafesinden çok uzakta yansıtmayan bir veri ayrıştırma yöntemi var mı? durum). y=Ex;y=Ex;y = E x; örneğin bir EKG sınıflandırma problemi örneği. Kardiyo sikluslarının süresi farklıdır. Ayrıca ölçek …

10 image-processing  algorithms 

Çok yavaş sürüklenmelerden kurtulmak için elektroensefalografik (EEG) veri kümeleri için yüksek geçirgen bir filtre yapmaya çalışıyorum. Bununla birlikte, bu verilerin hizmet verdiği araştırma için 0.3 Hz civarındaki frekanslar çok önemlidir. Matlab kullanıyorum ve çeşitli şeyler denedim. FIR filtreleri ile 3 dB'lik çok düşük bir dB zayıflaması iyi görünüyor. Örneğin şunu …

10 filters 

Bir dijital cihaz (PC, taşınabilir medya oynatıcı, vb.) Bir dijital ses dosyası (ogg, mp3, flac, vb.) Oynattığında, cihaz tipine / markasına bakılmaksızın ses sinyali çıkışı her zaman aynıdır, doğru mu? Bu nedenle ses kalitesi farklı olmamalıdır. Örneğin, mp3 dosyası çalan bir iPod'um var. Aynı dosyayı farklı bir marka medya oynatıcıda …

10 audio 

Düşük frekanslı sualtı iletişimleri için kullanılacak en iyi modülasyon türü hakkında genel düşünceler için DSP hivemind'e ping atmak istedim. Bu projeyi seçtim çünkü ondan çok şey öğrenebilirim. Bazı bağlamlar: <500 Hz'deki gibi düşük frekans (hem taşıyıcı hem de modüle edilmiş veriler için açıkça) Diyelim ki BPS, 200 Hz iyi olurdu. …

10 digital-communications  modulation 

Kademeli bir entegratör tarak (CIC) filtresiyle dar bantlı bir sinyali keserken , hangi FIR filtresi CIC frecuency yanıtını telafi etmek için daha uygundur?

10 filter-design 

Huffman kodlama, veri sıkıştırma için kullanılan entropi kodlamada yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir . Bir sinyalin istatistikleri hakkında tam bilgiye sahip olduğumuzu varsayar. Ancak, akış ortamı ile kullanılan ve muhtemelen sinyalin istatistikleri hakkında her şeyi bilemeyen Huffman kodlama sürümleri vardır. Bu uyarlanabilir Huffman kodlayıcılar nasıl çalışır?

10 compression 

Aşağıdaki makaleden bahsediyorum: Video görüntüleme ve kör kaynak ayırma kullanarak temassız, otomatik kardiyak nabız ölçümleri Yukarıdaki makalede, yazarlar RGB bileşenlerinden kardiyak nabız sinyali çıkarabilirler. Süreci aşağıdaki gibi görselleştirmeye çalışıyorum. R' = R + cardiac pulse G' = G + cardiac pulse B' = B + cardiac pulse R ', G' …

10 ica  source-separation 

Ders kitaplarından DTFT'nin u[n]u[n]u[n] tarafından verildi U(ω)=πδ(ω)+11−e−jω,−π≤ω&lt;π(1)(1)U(ω)=πδ(ω)+11−e−jω,−π≤ω&lt;πU(\omega)=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{1-e^{-j\omega}},\qquad -\pi\le\omega <\pi\tag{1} Ancak, en azından daha fazla veya daha az ses türetme gibi davranan bir DSP ders kitabı görmedim (1)(1)(1). Proakis [1], sağ tarafının sağ yarısını türetir. (1)(1)(1) ayarlayarak z=ejωz=ejωz=e^{j\omega} içinde ZZ\mathcal{Z}dönüşümü u[n]u[n]u[n]ve bunun dışında geçerli olduğunu söylüyor ω=2πkω=2πk\omega=2\pi k(tabii ki doğrudur). Daha …

10 discrete-signals  fourier-transform  dtft  proof 

Uyarlanabilir IIR filtreleri basit değildir ve kararsız olabilir. Birçok kişi adaptif IIR filtrelerinin FIR filtrelerinden daha az katsayı kullandığını söylüyor . Merak ettiğim şey, IIR kaç katsayı kurtarabilir? 32 derecelik FIR filtresinin transfer işlevini tahmin etmek için adaptif IIR filtreleri kullanmaya çalıştım. IIR filtresinin katsayıları olduğunu varsayın : . Tahmin …

10 infinite-impulse-response  fir  adaptive-filters 

Reddy Chatterji gazetesinde anlatıldığı gibi faz korelasyonunu kullanarak görüntü kaydı yapmaya çalışıyorum . Benim durumumda, görüntüler ölçeklenebilir ve birbirine göre çevrilebilir. Göreceli ölçeği bulma algoritması, anladığım kadarıyla, (bkz: kağıttan akış şeması ): F1 = DFT(I1) F2 = DFT(I2) H1 = Highpass(F1) H2 = Highpass(F2) L1 = LogPolar(Magnitude(H1)) L2 = LogPolar(Magnitude(H2)) …

10 image-processing  dft  opencv 

Bir kısmına odaklanan bir cep telefonu kamerası tarafından çekilen bir görüntüm var, bir yüz ya da her neyse. Odaklanılan alanı nerdeyse bilmek istiyorum. Örneğin, odaklanan alanın çevresinde bir sınırlayıcı kutu. misal :

10 image-processing  opencv  blur 

Bir sinyalin iki veya daha fazla kısmının, birbirlerine ait olduklarını yarı-formel olarak tanımlamak için ilişkili olduğu fikrine sık sık rastlarım. Örneğin görüntü işlemede, bir kenar özelliğindeki iki piksel ilişkilendirilme eğilimi gösterirken, bir 3D yapının, bir parçacık simülasyonundaki su damlacıklarını temsil eden iki bitişik parçası daha az ilişkilidir. Benim sorum bu …

10 statistics  correlation  terminology 

Birçok sinyal işleme kitabında, DFT'nin dönüştürülen sinyalin periyodik olduğunu varsaydığı iddia edilmektedir (ve bu, örneğin spektral sızıntının oluşmasının nedeni budur). Şimdi, DFT'nin tanımına bakarsanız, bu tür bir varsayım yoktur. Ancak, ayrık zamanlı Fourier dönüşümü (DTFT) hakkındaki Wikipedia makalesinde , Giriş veri dizisi periyodik olduğunda , Denklem 2 hesaplamalı olarak ayrı …

10 discrete-signals  signal-analysis  dft 

Bu yüzden Fourier dönüşümlerini kavrayacağım. Sezgisel olarak şimdi kesinlikle ne yaptığını anlıyorum ve yakında matematikle ilgili bazı dersleri takip edeceğim (böylece asıl konu). Ama sonra laplace dönüşümü hakkında okumaya devam ediyorum ve orada bir şekilde kaybediyorum. Bir sinyalin anı nedir? Fourier dönüşümü neden laplace dönüşümü için özel bir durum? Laplace …

10 fourier-transform  homework  z-transform  reference-request  laplace-transform 

Yani bu Yemek Kitabı ile ilgili ve belki yirmi yıl önce çözmeyi denedim, vazgeçtim ve çözülmemiş sorunu hatırlattı. Ama bu oldukça ileri, ama yine de muck. Bu rezonans frekansı ve rezonans ile basit bir Bandpass filtresidir (BPF) :Ω0Ω0\Omega_0QQQ H(s)=1QsΩ0(sΩ0)2+1QsΩ0+1H(s)=1QsΩ0(sΩ0)2+1QsΩ0+1 H(s) = \frac{\frac{1}{Q}\frac{s}{\Omega_0}}{\left(\frac{s}{\Omega_0}\right)^2 + \frac{1}{Q}\frac{s}{\Omega_0} + 1} Rezonans frekansında |H(jΩ)|≤H(jΩ0)=1|H(jΩ)|≤H(jΩ0)=1 |H(j\Omega)| …

10 audio  bandwidth  math  bilinear-transform