«continuous-signals» etiketlenmiş sorular

Sürekli bir sinyal veya sürekli zaman sinyali, alanı genellikle zaman olan bir süreklilik olan değişken bir niceliktir (bir sinyal).

6
Konvolüsyon ve çapraz korelasyon arasındaki sinyal analiz bakış açısından fark
Konvolüsyon ile çapraz korelasyon arasındaki farkı anlamaya çalışıyorum. Bu cevabı anladım . Ayrıca aşağıdaki resmi de anlıyorum. Ancak, sinyal işleme açısından, (hakkında çok az şey bildiğim bir alan ..), İki sinyal verilmiş (veya belki bir sinyal ve bir filtre?), Ne zaman evrişim kullanacağız ve ne zaman çapraz korelasyon kullanmayı tercih …

2
Bilinear dönüşümüne alternatifler var mı?
Analog bir filtreye dayalı bir dijital filtre tasarlarken genellikle bilinear dönüşümü kullanırız . Ayrı bir transfer fonksiyonu yaklaştığı analog (sürekli) transfer fonksiyonu A ( ler ) biz yerineDa(z)Da(z)D_a(z)A(s)A(s)A(s) z=1+sT/21−sT/2z=1+sT/21−sT/2z = \frac{1+sT/2}{1-sT/2} burada örnekleme dönemidir. Alternatif olarak, kesintisiz bir transfer fonksiyonu yaklaştığı A bir ( ler ) ayrı ayrı transfer fonksiyonu …

3
Daha yüksek dereceli filtreler için basamaklı biquad bölümleri nasıl çalışır?
Ben bir 8. sipariş IIR filtre uygulamaya çalışıyorum ve okuduğum her uygulama notu ve ders kitabı ikinci sipariş bölümleri olarak 2'den fazla sipariş herhangi bir filtre uygulamak en iyi olduğunu söylüyor. tf2sosMATLAB'da beklediğim gibi bana 4 saniyelik bölümler için 6x4 katsayı veren ikinci dereceden bölümlerin katsayılarını almak için kullandım . …
20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

3
Kutupların frekans tepkisi ile ilişkisi
Kısa bir süre önce frekans 1'de sonsuz yanıt olduğu için s = 1 kutbunu düşünerek hataya düştüm . Yine de, yanıt sadece 1 idi. Şimdi, kutuplar göz önüne alındığında, frekans cevabını türetebilir misiniz? İkincisi, teori, kutupların sol s-düzlemindeyken bir sistemin kararlı olduğunu ve böylece zamanla bozulduğunu söylüyor. Fakat bekle. "Kutup" …

2
Bir sinyalin daha yüksek örnekleme oranına sahip olmanın avantajları nelerdir?
İşaret işlemeyan bir fen bilgisi öğrencisi olarak, kavramlar hakkında sınırlı bilgiye sahibim. ve frekanslarında örneklenmiş sürekli periyodik rulman arızalı sinyali (zaman genlikleri ile) var . Arızalı sinyalleri arızalı olmayan sinyallere sınıflandırmak için bazı makine öğrenme tekniklerini (Konvolüsyon Sinir Ağı) kullandım. 48 kHz12 kHz12 kHz12\textrm{ kHz}48 kHz48 kHz48\textrm{ kHz} kullanırken sınıflandırma …

2
Dijital uygulamalarda sürekli ayetler ayrık dalgacık dönüşümü kullanma
Dalgacıkların arkasındaki matematiksel arka planın çoğunu tanıyorum. Bununla birlikte, dalgacıklara sahip bir bilgisayara algoritmalar uygularken, sürekli veya ayrık dalgacıklar kullanmam gerektiğinden emin değilim. Tüm gerçeklikte, bilgisayardaki her şey elbette ayrıktır, bu nedenle ayrık dalgacıkların dijital sinyal işleme için doğru seçim olduğu açıktır. Bununla birlikte , wikipedia'ya göre , öncelikle (dijital) …

12
Gauss Çekirdeği Bulanık 1D Sinyallerinin Geri Dönüşümü
Bir Gaussian ile rastgele bir sinyal çaldım ve gürültülü bir sinyal oluşturmak için gürültü (bu durumda Poisson gürültüsü) ekledim. Şimdi, aynı Gaussian'ı kullanarak orijinal sinyali çıkarmak için bu gürültülü sinyali deconvolve etmek istiyorum. Sorun ben 1D dekonvolüsyon işini yapan bir koda ihtiyacım var. (2B'de zaten bazılarını buldum ama asıl amacım …


3
Fourier Dönüşüm Kimlikleri
Aşağıdakileri biliyoruz, F{x(t)}=X(f)(1)(1)F{x(t)}=X(f) \mathscr{F}\big\{x(t)\big\}=X(f) \tag{1} F{x(−t)}=X(−f)(2)(2)F{x(−t)}=X(−f) \mathscr{F}\big\{x(-t)\big\}=X(-f) \tag{2} F{x∗(t)}=X∗(−f)(3)(3)F{x∗(t)}=X∗(−f) \mathscr{F}\big\{x^*(t)\big\}=X^*(-f) \tag{3} Şimdi, eğer bir sinyal için x(−t)=x∗(t)(4)(4)x(−t)=x∗(t) x(-t)=x^*(t) \tag{4} Peki, aşağıdakileri varsaymak güvenli midir? X( -f) =X*( -f)(5)(5)X(-f)=X*(-f) X(-f)=X^*(-f) \tag{5} veya sinyalin türüne mi bağlı?

5
Doğrusal sistemler neden sinüzoidal doğruluk gösterir?
Sinüsoidal sadakat için bir kanıt arıyorum. DSP'de lineer sistemler hakkında çok çalıştık. Doğrusal sistemler homojen ve katkı maddesidir. Satisifiye ettiği bir başka koşul, bir sinyal sinüs veya cos dalgasıysa, çıkışın sadece faz veya genliği değiştirmesidir. Neden? Bir sinüs dalgası giriş olarak verildiğinde çıkış neden tamamen farklı bir çıkış olamaz?

3
Takma ad frekans Formülü
MSc Bilgisayar Bilimlerimde bir multimedya sistemleri dersi alıyorum ve takma ad sıklığı formülünü anlamakta sorun yaşıyorum - bu takma ad sinyalini yanlış anlamamdan kaynaklanabilir. Bir takma ad sinyalini anladığım, giriş sinyalinizi (örneğin maksimum frekansın iki katından daha düşük bir hızda örnek) örneklendirmeniz durumunda, yüksek frekans ayrıntılarını yakalayacak kadar sık ​​örnekleme …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.