การประมวลผลสัญญาณ

คำถามของฉันคือถ้าฉันต้องการ high-pass สัญญาณมันเหมือนกับสัญญาณ low-pass และลบมันออกจากสัญญาณหรือไม่? ในทางทฤษฎีมันเหมือนกันหรือไม่? มันเหมือนจริงหรือไม่? ฉันค้นหาแล้ว (ทั้งบน google และ dsp.stackexchange) และฉันพบคำตอบที่ขัดแย้งกัน ฉันเล่นกับสัญญาณแล้วนี่คือผลลัพธ์ ฉันไม่สามารถเข้าใจได้ นี่คือสัญญาณที่มีความถี่การสุ่มตัวอย่างทุกๆสี่วินาที ฉันออกแบบตัวกรองสัญญาณความถี่วิทยุต่ำด้วยคลื่นความถี่ช่วงเปลี่ยนจาก 0.8 mHz ถึง 1 mHz และกรองสัญญาณ ฉันยังออกแบบตัวกรอง high-pass ที่มีช่วงการเปลี่ยนภาพเดียวกันและกรองสัญญาณ นี่คือผลลัพธ์ ภาพแรกนี้แสดงสัญญาณต้นฉบับเป็นสีดำและสัญญาณต่ำผ่านเป็นสีน้ำเงิน พวกเขาเกือบจะอยู่ด้านบนของกันและกัน แต่ไม่มาก เส้นโค้งสีแดงเป็นสัญญาณลบสัญญาณสูงผ่านซึ่งอยู่ด้านบนของสัญญาณ ภาพที่สองนี้เป็นเพียงภาพแรกที่ซูมเข้าเพื่อแสดงสิ่งที่เกิดขึ้น ที่นี่เราเห็นว่าชัดเจนทั้งสองไม่เหมือนกัน คำถามของฉันคือทำไม มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับวิธีที่ฉันใช้ตัวกรองทั้งสองหรือมันเป็นสิ่งที่ในทางทฤษฎีเป็นอิสระจากการนำไปใช้ ฉันไม่รู้มากเกี่ยวกับการออกแบบตัวกรอง แต่ฉันรู้ว่ามันเป็นวิธีที่ใช้งานง่าย นี่คือรหัส MATLAB เต็มรูปแบบในการทำซ้ำทั้งหมดนี้ ฉันใช้คำสั่ง filtfilt เพื่อกำจัดความล่าช้าเฟส แต่สิ่งอื่นที่ชี้ให้เห็นที่นี่คือตัวกรองไม่ได้ถูกทำให้เป็นมาตรฐาน เมื่อฉันรวม (Hd.Numerator) ฉันได้รับ 0.9930 สำหรับ low-pass …

14 matlab  filter-design  lowpass-filter  highpass-filter  digital-filters 

ฉันจะคำนวณอุณหภูมิสี (เทียบเท่าตัวดำ) ของแหล่งกำเนิดแสงส่องสว่างภาพที่กำหนดได้อย่างไร ด้านล่างเป็นภาพหน้าจอของ Adobe Lightroom ที่ใช้ควบคุมอุณหภูมิสีและการเปลี่ยนแปลงใน RGB Histograms จากส่วนประกอบของภาพ RGB ฉันจะคำนวณได้อย่างไร ฉันควรคาดหวังว่าจะมีค่าเดียว - อุณหภูมิของวัตถุสีดำเท่ากับแหล่งกำเนิดแสงใช่ไหม?

14 image-processing  color 

พล็อตสีฟ้าเป็นสเปกตรัม 50 Hz และสีม่วงแดงหนึ่งคือคลื่นไซน์ 50.1 Hz (มีแอมพลิจูด 0.7) ทั้งสองตัวอย่างที่ 1024 ตัวอย่าง / s ฉันแสดง 1024 จุด FFT เพื่อให้ได้สเปกตรัมนี้ เหตุใดค่าความถี่ 50Hz จึงเป็นค่าเดียว ทำไมความถี่ 50.1 Hz ประกอบด้วยความถี่อื่นนอกเหนือจาก 50.1 Hz ความถี่ใหม่เหล่านี้มาจากไหน ฉันไม่ได้ทำการประมวลผลใด ๆ ที่ไม่ใช่เชิงเส้นบนสัญญาณ 50.1 Hz! นอกจากนี้ 50.1 Hz ก็ดูเหมือนจะมีแอมพลิจูดสูงสุดที่เล็กกว่านั่นคือไม่ใช่ 0.7 เมื่ออันที่จริงแล้วคลื่นไซน์ที่ฉันสร้างขึ้นนั้นมีแอมพลิจูดที่ 0.7 ทำไมนี้ รับโดยคำสั่ง MATALB fft ();

14 fft 

ฉันมีรูปร่างตามอำเภอใจซึ่งกำหนดโดยรูปแบบไบนารี (สีเทา = รูปร่าง, สีดำ = พื้นหลัง) ฉันต้องการค้นหาสี่เหลี่ยมที่มีขนาดใหญ่ที่สุดที่มีพิกเซลสีเทาเท่านั้น (สี่เหลี่ยมนั้นเป็นภาพสีเหลือง): รูปร่างนั้นเป็น "ชิ้นเดียว" เสมอ แต่ไม่จำเป็นต้องนูน (ไม่ใช่ทุกจุดคู่บนขอบเขตของรูปร่างที่สามารถเชื่อมต่อกันด้วยเส้นตรงที่วิ่งผ่านรูปร่าง) บางครั้งมี "สี่เหลี่ยมจัตุรัสสูงสุด" อยู่จำนวนมากจากนั้นจึงสามารถนำข้อ จำกัด เพิ่มเติมมาใช้เช่น: การใช้รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าโดยมีจุดศูนย์กลางอยู่ใกล้กับจุดศูนย์กลางมวลของรูปร่าง (หรือศูนย์กลางของภาพ) การใช้สี่เหลี่ยมที่มีอัตราส่วนกว้างยาวที่สุดใกล้กับอัตราส่วนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น 4: 3) ความคิดแรกของฉันเกี่ยวกับอัลกอริทึมคือ: คำนวณการแปลงระยะทางของรูปร่างและค้นหาจุดศูนย์กลางมวล ขยายพื้นที่สี่เหลี่ยมในขณะที่มีพิกเซลของรูปร่างเท่านั้น ขยายสี่เหลี่ยม (แต่เดิมเป็นสี่เหลี่ยม) ในความกว้างหรือความสูงในขณะที่มันมีพิกเซลของรูปร่างเท่านั้น อย่างไรก็ตามฉันคิดว่าอัลกอริทึมดังกล่าวจะช้าและจะไม่นำไปสู่ทางออกที่ดีที่สุด ข้อเสนอแนะใด ๆ

14 image-processing  image  geometry 

โปรดบอกฉัน. ฉันก็ไม่รู้เหมือนกันว่าทำไมเฟสเป็นเส้นตรงกับตัวกรอง FIR ฉันต้องการวิเคราะห์เชิงปริมาณ และทำไมเฟสลิเนียร์ไม่ถึงกับตัวกรอง IIR

14 filters  linear-phase 

คนเราคิดว่าเสียง "สีขาว" เป็นอย่างไร? มีมาตรการทางสถิติใด ๆ หรือมาตรการอื่น ๆ (เช่น FFT) ที่สามารถวัดจำนวนว่าเสียงใดเป็นตัวอย่างที่ใกล้เคียงกับเสียงสีขาว?

14 noise 

ฉันมีปัญหาในการทำความเข้าใจวิธีการใช้งานจริง ฉันมีไฟล์ wav ที่มีคำพูดที่บริสุทธิ์และไฟล์ ave อื่นที่เพิ่งมีสัญญาณรบกวนพื้นหลัง (อาจเป็นสิ่งต่าง ๆ เช่นเสียงสีขาวเสียงฝูงชนบันทึกเสียงลมพัด ฯลฯ ) เหล่านี้เป็นคำพูดที่บริสุทธิ์หรือเสียงล้วน ดังนั้นฉันคิดว่าฉันสามารถรับค่า SNR จากพวกเขาโดยการแบ่งตัวอย่างง่ายๆที่สอดคล้องกัน (หรือค่าเฉลี่ยของกรอบตัวอย่าง) ในไฟล์ทั้งสอง จากนั้นฉันรวมเข้าด้วยกันด้วยความกล้าเพื่อให้ได้ไฟล์เสียงพูดที่มีเสียงดัง ฉันเดาว่าไฟล์นี้จะยังคงมี SNR เดียวกัน ตอนนี้ฉันส่งไฟล์นี้ผ่านโปรแกรมลดเสียงรบกวนและได้รับไฟล์อื่นตามมา ฉันจะคำนวณ SNR ของไฟล์ "ลดเสียงรบกวน" นี้ได้อย่างไร --- แก้ไข --- คำถามติดตามติดตามโพสต์ที่นี่

14 matlab  snr 

ฉันพยายามตรวจจับสี่เหลี่ยมในภาพ พื้นหลังของภาพเป็นสีเดียว (ส่วนใหญ่) ฉันลองสองวิธีเพื่อให้ได้ภาพไบนารี (1 = พื้นหลัง, 0 = ขอบ), เพื่อทำการแปลงแบบ Hough ในภายหลัง ... Sobel หรือ Canny Filter ภาพเรียบ A, สร้างภาพที่แตกต่าง A - เกาส์, สร้างภาพไบนารีที่มีเกณฑ์ (สร้างฮิสโตแกรม, bin สูงสุดควรเป็นพื้นหลัง ... ) ผลที่ได้คือภาพไบนารีที่มีขอบ ฉันไม่ได้จริงๆตอนนี้วิธีการใดที่ทำงานได้ดีกว่าสำหรับภาพที่แตกต่างหลากหลาย ความคิดใด ๆ

14 image-processing 

ฉันกำลังพยายามหาวิธีที่จะแยกส่วนประกอบความถี่ของตัวอย่างเสียงตามอำเภอใจ (โดยทั่วไปคือเพลง) ในลักษณะที่คล้ายกับ FFT แต่ในการวิจัยของฉันเกี่ยวกับอัลกอริทึม FFT ฉันได้เรียนรู้ว่ามันมีบางอย่าง ข้อ จำกัด รุนแรงสำหรับวัตถุประสงค์นี้ มี 3 ปัญหาที่ FFT กำลังนำเสนอ: เนื่องจากความละเอียดถังขยะ FFT เทียบเท่ากับขนาดหน้าต่างของคุณเพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สมเหตุสมผล (พูด 1 Hz) คุณต้องมีหน้าต่างที่ยาวเกินสมควร (พูด 1 วินาที) ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถตรวจพบทรานแซคชันหรือความถี่ที่เพิ่งเปิดใหม่ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังหมายความว่าปัญหาจะไม่สามารถแก้ไขได้ด้วย CPU ที่เร็วขึ้นและอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้น - ข้อ จำกัด ถูกผูกติดอยู่กับเวลา มนุษย์รับรู้ความถี่ลอการิทึม แต่ถังขยะ FFT อยู่ห่างกันเป็นเส้นตรง เช่นความแตกต่างของ 20hz ที่จุดต่ำสุดของการได้ยินของเรามีขนาดใหญ่มากในขณะที่ความแตกต่างของ 20hz ที่ระดับสูงสุดนั้นไม่สามารถมองเห็นได้ ดังนั้นเพื่อให้ได้ความแม่นยำที่เราต้องการที่ความถี่ต่ำเราต้องคำนวณมากกว่าที่เราต้องการในความถี่สูง ปัญหาเหล่านี้บางอย่างสามารถแก้ไขได้โดยการสอดแทรกระหว่างถังขยะ FFT สิ่งนี้อาจใช้งานได้กับเสียงดนตรีมากเพราะความถี่มักจะอยู่ห่างกันมากและดังนั้นไม่เกิน 1 ความถี่จะรั่วไหลลงในถังขยะคู่ แต่นี่จะไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไปโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเสียงที่น่าสนใจเช่นเครื่องดนตรีประเภทเคาะ ดังนั้นการแก้ไขจึงเป็นการคาดเดาจริงๆ …

14 fft  audio  frequency  music  real-time 

ฉันกำลังพยายามส่งข้อมูลไบนารีจากอุปกรณ์หนึ่งไปยังอีกอุปกรณ์หนึ่งผ่านช่องสัญญาณเสียง (ลำโพง / ไมโครโฟน) ผมใช้ AFSK (เสียงความถี่กดปุ่ม Shift Keying) เช่นเดียวกับใน Packet Radio กับและสองความถี่และ{} ฉันเล่น Ruby ไปสักหน่อยและการติดตั้งครั้งแรกของฉันก็เลียนแบบ demodulator แบบไม่ต่อเนื่องแบบคลาสสิคซึ่งทำงานได้ดีจนถึงตอนนี้1200 Baud1200 บอด1200 \text{ Baud}ฉm a r k= 1200 Hzฉม.aRk=1200 เฮิร์ตซ์f_{mark} = 1200 \text{ Hz}ฉs p a c e= 2200 Hzฉsพีaคอี=2200 เฮิร์ตซ์f_{space} = 2200 \text{ Hz} ปัญหาคือฉันพยายามที่จะพอร์ตนี้ไปยังแพลตฟอร์มมือถือที่มีประสิทธิภาพเป็นกังวลและวิธีแก้ปัญหาปัจจุบันของฉันช้าเกินไป ฉันพบวิธีมากมายในการ demodulate AFSK ในซอฟต์แวร์: เลื่อน DFT …

14 dft  demodulation  fsk 

ฉัน preforming การวัดการระบุระบบและต้องการถอดรหัสการตอบสนองของระบบการวัดจากการตอบสนองที่วัดได้ การตั้งค่าของระบบมีดังนี้ สัญญาณถูกสร้างขึ้นบนพีซีจากนั้นสัญญาณจะถูกส่งไปยังการ์ดเสียงซึ่งจะส่งสัญญาณไปยังแอมป์พาวเวอร์ซึ่งจะส่งผลต่อลำโพง ลำโพงจะถ่ายทอดพลังงานเสียงที่ไมโครโฟนจับไว้และกลับสู่การ์ดเสียง จากนั้นคอมพิวเตอร์จะประมวลผลสัญญาณที่บันทึกไว้ สัญญาณจากการ์ดเสียงก็ป้อนกลับไปยังตัวเองโดยตรงซึ่งทำให้ฉันสามารถวัดการตอบสนองของพีซี -> DAC -> ADC -> การตอบสนองของพีซี ฉันต้องการถอดรหัส 'ห่วงโซ่การวัด' นี้จาก 'เชนระบบ' โดยรวม ฉันสามารถใช้วิธีการใดสำหรับงานนี้

14 system-identification  measurement 

ฉันมีชุดของรูปภาพที่แสดงถึงความโค้งเฉลี่ยของพื้นผิวด้านหลังของมนุษย์ สิ่งที่ฉันต้องการทำคือ "สแกน" ภาพเพื่อหาจุดที่มีภาพคล้ายกัน "สะท้อน" ในส่วนอื่น ๆ ของภาพ (ส่วนใหญ่มีความสมมาตรกับเส้นกึ่งกลาง แต่ไม่จำเป็นเนื่องจากอาจมีความผิดปกติ) เทคนิคการเย็บภาพบางอย่างใช้สิ่งนี้เพื่อ "ตรวจจับอัตโนมัติ" จุดที่คล้ายกันระหว่างภาพ แต่ฉันต้องการตรวจจับทั้งสองด้านของภาพเดียวกัน เป้าหมายสูงสุดคือการค้นหาเส้นต่อเนื่องตามแนวโค้งที่ยาวที่สุดและยาวที่สุดซึ่งแบ่งส่วนหลังในลักษณะสมมาตร "ครึ่ง" ภาพตัวอย่างวางไว้ด้านล่าง โปรดสังเกตว่าไม่ใช่ทุกภูมิภาคที่มีความสมมาตร (เฉพาะด้านบนตรงกลางของภาพ "แถบ" แนวตั้งสีแดงเบี่ยงเบนไปทางขวา) ภูมิภาคนั้นควรได้รับคะแนนที่ไม่ดีหรืออะไรก็ตาม แต่จากนั้นสมมาตรในท้องถิ่นจะถูกกำหนดจากจุดสมมาตรที่อยู่ไกลออกไป ไม่ว่าในกรณีใดฉันจะต้องปรับ algorythm ให้กับโดเมนแอปพลิเคชันของฉัน แต่สิ่งที่ฉันตามมาก็คือกลยุทธ์การจับคู่ความสัมพันธ์ / การโน้มน้าว / การจับคู่รูปแบบ (แก้ไข: มีภาพเพิ่มเติมด้านล่างและคำอธิบายเพิ่มเติมบางส่วน) แก้ไข: ตามที่ร้องขอฉันจะรวมภาพทั่วไปมากขึ้นทั้งประพฤติดีและมีปัญหา แต่แทนที่จะเป็นภาพ colormapped พวกมันเป็นภาพระดับสีเทาดังนั้นสีนั้นเกี่ยวข้องโดยตรงกับขนาดข้อมูลซึ่งไม่ได้เกิดขึ้นกับภาพสี (ให้เพื่อการสื่อสารเท่านั้น) แม้ว่าภาพสีเทาดูเหมือนว่าจะไม่มีความเปรียบต่างเมื่อเทียบกับภาพที่มีสี แต่การไล่ระดับสีของข้อมูลอยู่ที่นั่นและสามารถนำมาซึ่งความเปรียบต่างที่ปรับตัวได้หากต้องการ 1) ภาพของวัตถุที่มีความสมมาตรมาก: 2) ภาพของเรื่องเดียวกันในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน แม้ว่าจะมี "คุณสมบัติ" เพิ่มเติม (การไล่ระดับสีมากขึ้น) แต่ก็ไม่ได้ …

14 image-processing  cross-correlation  image-registration 

ฉันทำงานและเรียนรู้เกี่ยวกับการมองเห็นคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพมาหลายปีแล้วและฉันเชื่อว่าฉันไม่ได้เป็นผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์อีกต่อไป ยังคงหลังจากที่ทุกปีเหล่านี้มันเป็นเรื่องยากสำหรับผมที่จะบอกส่วนใดส่วนหนึ่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งการทำงานของผมไม่ว่าจะเป็นส่วนใหญ่วิสัยทัศน์เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์, หรือถ้ามันเป็นการประมวลผลภาพ ฉันไม่เห็นบรรทัด - เมื่อฉันทำงานการศึกษาและการวิจัยฉันอ่านเอกสารอ้างอิงด้วยคำหลักทั้งสอง ดังนั้นฉันสนใจในความหมายของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพทุ่งนาให้ความสำคัญกับการเปรียบเทียบ (ความแตกต่างเช่นเดียวกับการทับซ้อน) ของฟิลด์ นอกจากนี้ฉันคิดว่ามันจะมีค่าหากมีตัวอย่างของแอปพลิเคชัน (แนวความคิดหรือที่มีอยู่) ในทางปฏิบัติโครงการและงานที่เกี่ยวข้องกับ / ใช้ประโยชน์: แต่เพียงผู้เดียว (หรือส่วนใหญ่) เครื่องมือและแนวคิดเกี่ยวกับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ แต่เพียงผู้เดียว (หรือส่วนใหญ่) เครื่องมือและแนวคิดในการประมวลผลภาพ การรวมกันของเครื่องมือและแนวคิดจากทั้งสองฟิลด์ ด้วยความเอาใจใส่เป็นพิเศษที่จ่ายให้กับสิ่งที่ทำให้เป็นหนึ่งและไม่ใช่ที่อื่นหรือทำให้ทั้งสองอย่าง ฉันเข้าใจว่าฟิลด์เหล่านี้มีความเกี่ยวข้องสูงและ "บรรทัด" อาจไม่ชัดเจนเหมือนคำถามที่ถาม แต่ฉันหวังว่าคุณเข้าใจว่าประเด็นของคำถามนี้ไม่ได้ออกแบบกฎการตัดสินใจแบบง่าย ๆ สำหรับการจำแนก (ของฉัน) ทำงานได้ แต่ควรมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับโฟกัสและเป้าหมายของสาขาเหล่านี้ นอกจากนี้ยังยินดีต้อนรับข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ ที่ปรากฏในหัวข้อด้วยคำถามของฉันแม้ว่าฉันจะไม่ได้ขอเป็นพิเศษ

14 image-processing  computer-vision  soft-question  theory 

ฉันกำลังมองหาเครื่องมือที่ดีสำหรับการประมวลผลสัญญาณเสียง เช่นการวิเคราะห์คำพูดและดนตรีการระบุภาษาอัตโนมัติ ฯลฯ ห้องสมุด Scipy มีฟังก์ชั่นสำหรับการประมวลผลเสียงหรือไม่? มันมีเครื่องมือที่ดีสำหรับการประมวลผลสัญญาณเสียงหรือไม่? คุณช่วยแนะนำเครื่องมือสำหรับสิ่งนี้ได้ไหม?

14 audio  python  signal-detection 

การออกแบบตัวกรอง bandpass IIR แบบที่สองอย่างง่าย Buterworth ที่มีความถี่ศูนย์ 500 Hz และแบนด์วิดท์ 1 คู่จะให้การตอบสนองความถี่ต่อไปนี้ ... ทีนี้ถ้าฉันรับการตอบสนองแบบแรงกระตุ้นและทำให้เป็นมาตรฐานและแปลงเป็น dB เราสามารถสังเกตการสลายตัวของการตอบสนองแบบอิมพัลส์ได้ การสลายตัวของการตอบสนองแบบอิมพัลส์นั้นเป็นเชิงเส้นตรงกับเวลาเมื่อพล็อตในระดับนี้ทำให้เราสามารถกำหนดสถิติการสลายตัวของเวลา (เช่นเดียวกับอะคูสติกในห้องที่คุณสามารถกำหนดเวลาพัดโบก) เพื่อให้การตอบสนองต่อแรงกระตุ้นของตัวกรองนี้ลดลงต่ำกว่า 30 dB จะใช้เวลาประมาณ 11 ms เราพยายามที่จะลดเวลาการสลายตัวนี้ให้คงที่ต่อไปนี้: แบนด์วิดท์ -3 dB ลำดับตัวกรอง ฉันยินดีที่จะยอมรับ (ภายในขีด จำกัด ) passband และ stopband ripple และ / หรือประนีประนอมกับความชันของช่วงการเปลี่ยนภาพเพื่อให้ได้สิ่งนี้ ทุกคนสามารถแนะนำวิธีการกรองด้วยระยะเวลาตอบสนองต่อแรงกระตุ้นสั้นที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ตามที่กำหนดไว้ข้างต้นหรือไม่

14 filters  audio  infinite-impulse-response  impulse-response  bandpass