«sampling» etiketlenmiş sorular

Üç soru: Ses enterpolasyon kalitesini ölçmek için kullanabileceğiniz tüm metrikler nelerdir? (ayrıca mümkünse psikoakustik açısından) Bu metriklere göre, ses enterpolasyonunda mevcut teknoloji nedir? Varsayalım ki, iki enstrümanda iki diziden iki dosyayı iki çözünürlükte sunacağım ve daha sonra bir dosyanın yüksek frekanslı oluşturulmuş versiyonuyla bir örneklemesini karşılaştıracağım, bunları objektif olarak karşılaştırmak …

11 audio  sampling 

Ölçülen RSSI değerlerimle karşılaştırmak istediğim zaman içinde beklenen RSSI değerlerinin değerleri (aşağıda gösterilmiştir) var. Aradığım şey, parametreleri değiştirebilmem ve farklı yaklaşımları karşılaştırabilmem / kıyaslayabilmem için ölçmenin bir yoluydu. Zihnimde zor bir problem çünkü sinyalleri nasıl karşılaştıracağımı bilmiyorum ve yine de sinyalin büyük ölçekli (genel şekli) ve küçük ölçekli (bireysel dalgalanmalar) …

11 matlab  algorithms  sampling 

Son zamanlarda sinyaller ve sistemler üzerinde çalışıyorum ve aşağıdaki iddia ile karşılaştım: Bir periyodik sürekli-zaman sinyalinin düzgün bir şekilde örneklenmesi periyodik olmayabilir! Birisi bu ifadenin neden doğru olduğunu açıklayabilir mi?

9 discrete-signals  signal-analysis  sampling  continuous-signals 

Dikdörtgen işlev şu şekilde tanımlanır: rect(t)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪0121if |t|&gt;12if |t|=12if |t|&lt;12.rect(t)={0if |t|&gt;1212if |t|=121if |t|&lt;12.\mathrm{rect}(t) = \begin{cases} 0 & \mbox{if } |t| > \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} & \mbox{if } |t| = \frac{1}{2} \\ 1 & \mbox{if } |t| < \frac{1}{2}. \\ \end{cases} Üçgen fonksiyon şu şekilde tanımlanır: tri(t)={1−|t|,0,|t|&lt;1otherwisetri⁡(t)={1−|t|,|t|&lt;10,otherwise\operatorname{tri}(t) = \begin{cases} 1 - |t|, …

9 sampling  interpolation 

Güncelleme: Bu yayının altındaki eklenen düşüncelere bakın. Aşağıda açıklananlarla kısıtlanmayan genel örnekleme koşulları altında (örnekleme saati ile ilgisiz sinyal), nicemleme gürültüsü genellikle bir nicemleme seviyesi üzerinde tekdüze bir dağılım olarak tahmin edilir. İki ADC, karmaşık bir sinyalin örneklenmesini oluşturmak için I ve Q yollarıyla birleştirildiğinde, niceleme gürültüsü, aşağıda simüle edildiği …

9 sampling  adc 

Dijital ışın şekillendirmenin arkasındaki matematiği anlıyorum ama bu tür sistemlerin pratikte nasıl uygulandığından emin değilim. Örneğin, S bandında çalışan tipik bir geniş bant FMCW radarında, (temel bant) darbe bant genişliği 500MHz kadar büyük olabilir. Bu sinyali sayısallaştırmak için, genellikle 1GHz örnekleme frekansı olan yüksek hızlı ADC'lere ihtiyacınız vardır. Bildiğim kadarıyla, …

9 sampling  beamforming  array-signal-processing 

Dirac fonksiyonu ile ilgili teorik bir soru sormak istiyorum. Dirac fonksiyonunun Fourier Dönüşümü, her frekans için 1 (DC) değeridir. Örnekleme Teoremini düşünürsek, sinyalinde bir maksimum frekans bulmamız gerekir , böylece ile örnekleme yapabiliriz . Ancak Fourier Dönüşümü'nden görebildiğimiz gibi, Dirac işlevi her frekansı içerir, bu yüzden uygun bir . Benim …

9 sampling 

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 …

9 audio  sampling  continuous-signals  aliasing 

Aynı astronomik nesnenin iki spektrumuna sahibim. Temel soru şudur: Bu spektrumlar arasındaki göreceli değişimi nasıl hesaplayabilir ve bu vardiyada doğru bir hata alabilirim? Hala benimleysen biraz daha ayrıntı. Her spektrum x değeri (dalga boyu), y değeri (akı) ve hata içeren bir dizi olacaktır. Dalgaboyu kayması alt piksel olacak. Piksellerin düzenli …

9 sampling  cross-correlation  smoothing 

Kenar tespiti için Hough dönüşümünü kullanmaya çalışıyorum ve temelde degrade görüntüleri kullanmak istiyorum. Ben görüntü verilen ana kadar ne yaptık Ibüyüklüğü [M,N]ve kısmi türev gx, gyyanı her bir piksel gradyan açısı hesaplanmasıdır thetas = atan(gy(x,y) ./ gx. Benzer şekilde gradyan büyüklüğünü de hesaplıyorum magnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2). Hough dönüşümünü oluşturmak için …

9 image-processing  edge-detection  image-processing  computer-vision  image-registration  discrete-signals  noise  bpsk  snr  demodulation  bpsk  multipath  synchronization  timing  image-processing  filters  algorithms  edge-detection  sampling  demodulation  bpsk  synchronization  timing  fft  fourier-transform  delay  audio  speech-recognition  soft-question  discrete-signals  discrete-signals  autocorrelation  frequency  computer-vision 

Düşük örneklemenin yumuşatma ile sonuçlandığını ve Nyquist oranının yarısından daha yüksek frekansların ayırt edilemeyeceğini biliyoruz. Nyquist oranının (Nyquist frekansı) yarısından daha yüksek olan yüksek frekansların yanı sıra düşük frekansları (tüm parçalar) kullanmak istediğim bir temel bant sinyalim var. Bu yol ile özel bir süreç var: Giriş ⟶kenar yumuşatma ön filtresi⟶Decimate⟶FFT⟶özel …

9 sampling  downsampling