«linear-systems» etiketlenmiş sorular

Basit İngilizce'de frekans cevabı ve dürtü cevabı arasındaki farkı kimse söyleyebilir mi?

71 frequency  impulse-response  linear-systems  frequency-response 

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 

Ben wikipedia Eigenface sayfasından fikirleri çoğaltmak çalışıyorum . Bir veri matrisi temsil edilen yüz örnek görüntüden (her görüntü n uzunluğunda bir vektöre düzleştirildi , bu nedenle X , 100 x n matristir), bir SVD ayrışımı hesapladım:XX\bf XnnnXX\bf X100100100nnn X=UΣVTX=UΣVT\begin{equation} \bf X = U \Sigma V^{T} \end{equation} dolayısıyla: XXT=UΣ2UTXXT=UΣ2UT\begin{equation} \bf X …

16 computer-vision  linear-systems  linear-algebra 

Standart durum alanı gösteriminde temsil edilen bir lineerimiz olduğunu varsayalım: x˙(t)=Ax(t)+Bu(t)x˙(t)=Ax(t)+Bu(t) \dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t) y(t)=Cx(t)+Du(t)y(t)=Cx(t)+Du(t)y(t) = Cx(t) + Du(t) Dürtü tepkisini almak için Laplace dönüşümünü almak mümkündür. sX=AX+BUsX=AX+BUsX=AX+BU Y=CX+DUY=CX+DUY=CX+DU ve sonra transfer fonksiyonu için çözmek YU=C(sI−A)−1B+DYU=C(sI−A)−1B+D\frac{Y}{U}=C(sI-A)^{-1}B+D Benzer şekilde, ayrık bir sistem için, dönüşümü ZZ\mathcal{Z}x[n+1]=Ax[n]+Bu[n]x[n+1]=Ax[n]+Bu[n] x[n+1]=Ax[n]+Bu[n] y[n]=Cx[n]+Du[n]y[n]=Cx[n]+Du[n]y[n] = Cx[n] + Du[n] dır-dir YU=C(zI−A)−1B+DYU=C(zI−A)−1B+D\frac{Y}{U}=C(zI-A)^{-1}B+D …

15 impulse-response  state-space  linear-systems 

Karmaşık bir üstel olmayan doğrusal zamanla değişmeyen (LTI) bir sistemin özfonksiyonunun bir örneği var mı ? Justin Romberg'in LTI Sistemleri'nin Özfonksiyonları, böyle özvektörlerin var olduğunu, ancak bir tane bulamadığımı söylüyor.

12 linear-systems  theory  eigendecomposition 

Bu tür problemleri nasıl çözeceğimizi bilmek istiyorum .. Muayene yoluyla mı? Aşağıdaki doğrusal sistemi düşünün. Sistem girdileri zaman , ve , sistemlerin tepkilerdir , ve gösterildiği gibi.x1[n]x1[n]x_1[n]x2[n]x2[n]x_2[n]x3[n]x3[n]x_3[n]y1[n]y1[n]y_1[n]y2[n]y2[n]y_2[n]y3[n]y3[n]y_3[n] Sistemin zamanla değişmez olup olmadığını belirleyin. Sadece cevabın. Dürtü yanıtı nedir? DÜZENLEME: Verilen girdilerin gibi ölçeklenmiş bir dürtü içermediği genel bir durum varsayıldığındax2[n]x2[n]x_2[n]

11 convolution  linear-systems  homework  deconvolution 

Sinyaller ve evrişim hakkında temel bilgilere sahibim. Bildiğim kadarıyla iki sinyalin benzerliklerini gösteriyor. Basit İngilizce ile ilgili bazı açıklamalar alabilir miyim: doğrusal ve dairesel evrişim nedir neden önemlidirler kullanıldıkları pratik durum

11 convolution  linear-systems 

Sürekli zamanda mümkün oldu; u ( t ) ⟶sistem⟶ y( t )⟹δ( t ) = du ( t )dt⟶sistem⟶ dy( t )dt= sa ( t )u(t)⟶system⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶system⟶dy(t)dt=h(t) u(t){\longrightarrow} \boxed{\quad\textrm{system}\quad} {\longrightarrow} y(t)\implies \delta(t)=\frac{du(t)}{dt}{\longrightarrow}\boxed{\quad\textrm{system}\quad}{\longrightarrow} \frac{dy(t)}{dt}=h(t) Aynısı ayrık zaman sistemi için de geçerli mi? δ[ t ] = du [ t ]dtnerede: { δ[ …

10 discrete-signals  linear-systems 

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?

9 convolution  continuous-signals  impulse-response  linear-systems 

LPC'nin arkasındaki teori nedir? LPC'nin bazı uygulamalarının neden diğer sıkıştırılmış ses kodlama şemalarından daha iletim veya kodlama hataları nicelemesine daha toleranslı olduğu söyleniyor ? LPC yöntemleri, Kalman filtre yöntemlerinin kullanımına benzer şekilde düzleştirme veya kısa vadeli "tahmin" için de kullanılabilir mi? Hangi koşullar veya kısıtlamalar altında LPC kullanımı geçerlidir?

9 linear-systems  voice  compression  linear-prediction