การประมวลผลสัญญาณ

ฉันถามตัวเองว่าจะคำนวณ dBFS (dB full scale) จากค่าตัวอย่างระหว่าง 1 ถึง -1 ได้อย่างไร และโดยทั่วไป?

11 matlab  discrete-signals  sound  dbfs 

ฉันกำลังทำงานกับแอปพลิเคชั่นการประมวลผลภาพซึ่งใช้การแปลงฟูริเยร์แบบแยกเพื่อใช้การเบลอ / การลับภาพ แอปพลิเคชันทำงานได้ไม่มากก็น้อย แต่สิ่งที่เกี่ยวกับกลไกยังทำให้ฉันสับสน โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นวิธีการที่กระบวนการของการศูนย์ความถี่ศูนย์จะถูกทำ ตัวอย่างที่ฉันได้เห็นก่อนการประมวลผลภาพอินพุต (ของความเข้ม greyscale) โดยการคูณมันด้วยเมทริกซ์ขนาดเท่ากับภาพอินพุตที่มีค่าเป็นโดยที่คือแถว,คือ คอลัมน์ดังนั้นรูปแบบสลับและ x y 1 - 1( - 1 )x + y(−1)x+y(-1)^{x+y}xxxYyy111−1−1-1 ตามหมายเหตุนี้เทียบเท่ากับการสลับจตุภาคของเมทริกซ์โดยการพลิกข้ามแกนและyxxxyyy ฉันเข้าใจว่าทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้นและฉันอยากจะเครียดฉันเข้าใจว่าฉันมีโค้ด / ฟูริเยร์ทำงานฉันก็ไม่เข้าใจว่าทำไมการคูณเมทริกซ์อินพุทด้วย 1 / -1 นั้นจบลงที่กึ่งกลางองค์ประกอบศูนย์ 0 รอบ ขอบคุณ

11 image-processing  fourier-transform 

นี่เป็นเรื่องง่ายที่ฉันคิด แต่วิธีการไร้เดียงสาของฉันนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีเสียงดังมาก ฉันมีเวลาตัวอย่างและตำแหน่งในไฟล์ชื่อ t_angle.txt: 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213 -160.824051 1.268 -159.224854 1.337 -157.383270 1.398 -155.357666 1.458 -153.082809 1.524 -150.589943 1.584 -147.923012 1.644 -144.996872 1.713 -141.904221 1.768 -138.544807 1.837 -135.025749 1.896 -131.233063 1.957 -127.222366 2.024 -123.062325 2.084 -118.618355 2.144 -114.031906 …

11 kalman-filters  estimation 

มีวิธีที่ยอมรับได้ในการกำหนดระดับเสียงรบกวนของสัญญาณโดยดูในโดเมนความถี่หรือไม่? มันเป็นเรื่องของการเฉลี่ยค่าเฉลี่ยถังขยะหรือค่ามัธยฐานหรือการคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นที่อธิบายไว้ในคำถามด้านล่าง? เกณฑ์ที่ดีที่สุดในการพิจารณาความถี่สูงสุดคืออะไร ฉันต้องการกำหนดระดับเสียงรบกวนเพื่อกำหนดเกณฑ์สำหรับการพิจารณาว่าสัญญาณของฉันมีความถี่ที่กำหนดหรือไม่

11 frequency-domain 

ในขณะที่ทำงานกับปัญหานี้ฉันเริ่มมีข้อสงสัยว่าคำจำกัดความเริ่มต้นของฉัน Sผมยังไม่มีข้อความA D = 10 บันทึก10( หน้าฉΣผม( หน้าผม) -หน้า0- หน้าฉ) dBSINAD=10log10⁡(pf∑i(pi)−p0−pf)dBSINAD = 10 \log_{10} \left( \frac{p_f} {\sum_i{(p_i)} - p_0 - p_f} \right)dB ถูกต้อง. ในสมการนี้คือกำลังที่ FFT bin ที่ความถี่ ,คือกำลังของ bin ความถี่ที่มีความถี่สัญญาณและคือส่วนประกอบ DC ผลรวมกว่าสะสมส่วนประกอบความถี่ทั้งหมดก่อนที่จะถอดส่วนประกอบ DCและสัญญาณความถี่p_f x p f f p 0ฉันp 0 p fพีxpxp_xxxxพีฉpfp_fฉffพี0p0p_0ผมiiพี0p0p_0พีฉpfp_f โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับส่วนซึ่งฉันตีความจากคำอธิบาย WikipediaΣผม( หน้าผม)∑i(pi)\sum_i(p_i) อัตราส่วนของ (a) พลังของสัญญาณเสียงมอดูเลตดั้งเดิมเช่นจากตัวพาความถี่คลื่นวิทยุที่ปรับไปจนถึง (b) พลังเสียงที่เหลือเช่นพลังเสียงรบกวนบวก …

11 fft  noise 

ฉันกำลังอ่านข้อมูลเกี่ยวกับเทคนิคการแบ่งส่วนภาพและฉันก็สงสัยเกี่ยวกับยุคปัจจุบันอัลกอริทึมการแบ่งส่วนที่ล้ำสมัย เทคนิคการแบ่งส่วนปัจจุบันใดที่เป็น 'ต้องอ่าน' เช่นปัจจุบันใช้กันมากที่สุดในชุมชน คุณใช้เทคนิคใดในการติดต่อและพบว่ามีประสิทธิภาพและมีประโยชน์มากที่สุด (และแอปพลิเคชันใด)

11 image-processing  image-segmentation 

ฉันรู้ว่าฟังก์ชั่นการเปลี่ยนภาพอัตโนมัติเป็นศูนย์มีค่าเท่ากับพลังงาน แต่ฉันต้องการที่จะเข้าใจว่าทำไมจุดสูงสุดเป็นศูนย์

11 autocorrelation 

คำถามนี้เป็นคำถามที่เกี่ยวข้องกับการนี้คำถามอื่น ๆ ของฉันที่ฉันขอ derivations ของเวลาที่ไม่ต่อเนื่องฟูเรียร์ (DTFT) ของลำดับขั้นตอนหน่วย[N] ในระหว่างการค้นหา derivations ฉันพบหนึ่งที่เรียบง่ายน่าอัศจรรย์ ฉันเห็นเป็นครั้งแรกในหน้า 138 ของหนังสือเล่มนี้โดย BA Shenoi ฉันเจอสิ่งนี้ในวิชาคณิตศาสตร์ด้วยคำตอบนี้u[n]u[n]u[n] เนื่องจากการโต้แย้งสั้นและเรียบง่ายฉันจะทำซ้ำที่นี่เพื่อความสะดวก ลำดับขั้นตอนของหน่วยสามารถเขียนเป็น กับ เห็นได้ชัดว่า ใช้ DTFT ทั้งสองด้านให้ ที่เป็น DTFT ของ[n] จากเราจะได้ จากและเราได้รับ DTFT ของคุณ[ n ] = f[ n ] + 12(1)(1)u[n]=f[n]+12u[n]=f[n]+\frac12\tag{1}ฉ[ n ] = { 12,n ≥ 0- 12,n < 0(2)(2)f[n]={12,n≥0−12,n<0f[n]=\begin{cases}\frac12,\quad n\ge 0\\-\frac12,\quad …

11 discrete-signals  fourier-transform  dtft  proof  dsp-puzzle 

ฉันพยายามที่จะเข้าใจว่าการซิงโครไนซ์สัญลักษณ์ทำได้อย่างไรใน OFDM โดยใช้โทนเสียงนำ, คำนำหน้าเป็นรอบ, หรือเทคนิคอื่น ๆ ฉันได้อ่านคำตอบต่อไปนี้ซึ่งให้คำอธิบายบางอย่าง แต่ฉันยังไม่เข้าใจทั้งหมด วิธี demodulate สัญญาณ OFDM วิธีประมาณจำนวนก๊อกที่จำเป็นสำหรับอัลกอริทึมการประเมินช่องสัญญาณที่ตามมา? คำถามเฉพาะ: 1) โทนเสียงนำพบได้อย่างไร? อะไรทำให้แตกต่างจากข้อมูลทั่วไปของผู้ให้บริการย่อย จะสามารถใช้เพื่อกำหนดสัญลักษณ์เริ่มต้นและสิ้นสุดได้อย่างไร 2) หากฉันเข้าใจคำตอบข้างต้นอย่างถูกต้องคำนำหน้าวงจรสามารถใช้เพื่อค้นหาสัญลักษณ์เริ่มต้น / สิ้นสุดเพราะจะสัมพันธ์กับการหน่วงเวลาโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตามคำนำหน้าวงจรมีอยู่เพื่อ "ดูดซับ" ISI ดังนั้นถ้าคำนำหน้าถูก munged ด้วย ISI แล้วความสัมพันธ์อัตโนมัตินี้จะประสบความสำเร็จได้อย่างไร

11 digital-communications  ofdm 

เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าส่วนประกอบความถี่สูงใน FFT ของภาพโดยทั่วไปสอดคล้องกับขอบเพื่อใช้อัลกอริทึมตรวจจับขอบในโดเมนฟูริเยร์? ฉันลองคูณตัวกรองความถี่สูงผ่านด้วย FFT ของรูปภาพ แม้ว่าการเรียงลำดับภาพที่เป็นผลลัพธ์จะตรงกับขอบ แต่ก็ไม่ได้เป็นการตรวจจับขอบที่สร้างขึ้นโดยใช้เมทริกซ์ convolution อย่างแน่นอน ดังนั้นมีวิธีใดที่คุณสามารถทำการตรวจจับขอบในโดเมนฟูริเยร์หรือเป็นไปไม่ได้เลย?

11 image-processing  fft  fourier-transform  edge-detection 

ฉันเรียนรู้เกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างและ DSP ด้วยตัวเอง ฉันมีเวลายากที่จะเข้าใจว่าข้อผิดพลาดเชิงปริมาณส่งผลให้เกิดเสียงรบกวนอย่างไร ฉันคิดว่าฉันพลาดความเข้าใจพื้นฐาน แต่ไม่สามารถบอกได้ว่ามันคืออะไร ดังนั้นการคลาดเคลื่อนเชิงปริมาณจึงสร้างเสียงรบกวนได้อย่างไร

11 noise  sampling 

ฉันอยากรู้วิธีคำนวณหาแบนด์วิดท์ของ: โทนเสียงไซน์ (จริง) คงที่ ชีพจรไซนัส (จริง) คำถามนั้นง่ายเหมือนกัน แต่ฉันมีช่วงเวลาที่ยากลำบากกับแนวคิดของสิ่งที่แบนด์วิดธ์ของเสียงคงที่ควรจะเริ่มต้นด้วยและจากนั้นสิ่งที่แบนด์วิธของชีพจรควรจะเป็น ในโดเมนความถี่เสียงความถี่คงที่ที่แท้จริงของมีอยู่สองฟังก์ชันเดลตาตั้งอยู่ที่และแต่จะมีวิธีคำนวณแบนด์วิดท์ของมันอย่างไรffffff−f−f-f ยิ่งไปกว่านั้นในเรื่องของพัลส์นี่คือฟังก์ชั่นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าในเวลาและทำให้เกิดความถี่ในโดเมนดังนั้นแบนด์วิดท์ของมันจะไม่เป็นที่คือระยะเวลาของพัลส์?1T1T\frac{1}{T}TTT

11 frequency-spectrum  frequency  bandwidth 

ฉันค้นหาเว็บไซต์นี้เล็กน้อย แต่น่าประหลาดใจฉันไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากนักและความรู้เกี่ยวกับ DSP ของฉันนั้นมี จำกัด มาก เป้าหมายของฉันค่อนข้างเรียบง่าย: ฉันต้องการตั้งค่าเสียงสะท้อนจากอัลกอริทึมใน C ++ ซึ่งฟังดูดีจริงๆ ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือให้ผู้ใช้เลือกการแลกเปลี่ยนระหว่างคุณภาพและการใช้งาน cpu จากสิ่งที่ฉันค้นพบจนถึงตอนนี้คือในการสร้างเสียงสะท้อนคุณต้องป้อนสัญญาณแบบแห้งในอัลกอริธึมการสะท้อนก่อน ถูกต้องหรือไม่ ตอนนี้ฉันได้พบบทความมากมายในส่วนของการสะท้อนปลายโดยใช้เครือข่ายตอบรับล่าช้า (การลดความต้องการการคืนค่าการจำลองการประดิษฐ์โดยใช้เครือข่ายการตอบกลับล่าช้าที่หลากหลาย ) จากสิ่งที่ฉันได้อ่าน FDN เป็นวิธีที่มีคุณภาพสูงไม่ฉลาดเกินไป (cpu ชาญฉลาด) ในการจำลองการสะท้อนกลับในช่วงปลาย นอกจากนี้ฉันคิดว่าคุณสามารถควบคุมคุณภาพ / การเรียกเก็บเงิน cpu โดยการเปลี่ยนจำนวนของสายการล่าช้า อย่างไรก็ตามฉันไม่มีความคิดอย่างแน่นอนว่าจะเขียนโปรแกรมอัลโกสะท้อนต้น (จำได้ไหมฉันไม่รู้จริงๆในโดเมน DSP) มันฟังดูมีเหตุผลสำหรับฉันที่จะใช้การหน่วงเวลาแบบมัลติซึ่งมีข้อดีที่ง่ายต่อการโปรแกรมและการคำนวณราคาไม่แพง แต่ฟังดูง่ายเกินไปที่จะเป็นจริง นอกจากนี้สัญชาตญาณของฉันบอกฉันว่าต้องมีตัวกรองหนึ่งหรือหลายตัวในเส้นทางสัญญาณ บางคนช่วยอธิบายหัวข้อนี้ให้ฉันหน่อยได้ไหม? หมายเหตุสองประการ: ฉันไม่ได้หลังจากเสียงก้องกังวานเลย ฉันไม่สนใจเกี่ยวกับความสมจริงของ reverb แต่ฉันต้องการให้เสียงที่ฟังดูดีบิดเบี้ยวไม่ใช่เพื่อ reverb cpu หิว นอกจากนี้ส่วนการเข้ารหัสไม่ได้เป็นสิ่งที่ฉันกังวลฉันจะถามใน stackoverflow เป็นอย่างอื่น มันเป็นส่วน DSP จริงๆและเพียงแค่ส่วนนั้นซึ่งฉันหลังจาก …

11 algorithms 

ฉันกำลังอ่านกระดาษที่สัญญาณไม่ต่อเนื่อง x ( n ) = s ( n ) + w ( n )x(n)=s(n)+w(n)x(n) = s(n) + w(n) เป็นที่ยอมรับว่า. เป็นชุดอนุกรมที่รู้จักกันและw ( n )เป็นเสียงสีขาวที่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ ผู้เขียนเขียนว่าs ( n )s(n)s(n)w ( n )w(n)w(n) สัญญาณถูกสร้างขึ้นด้วย SNR ที่ 20 เดซิเบล สิ่งนี้หมายความว่า? พลังงานสัญญาณหมายถึงอะไร ดูเหมือนจะมีหลายวิธีในการกำหนดสิ่งนี้ แต่ไม่มีการพยายามทำเช่นนั้นในบทความนี้ 20 dB SNR หมายถึงอะไร? ฉันคิดว่าหรือ20 = 20 log E s …

11 discrete-signals  snr 

ให้การตอบสนองความถี่โดยพลการวิธีการประมวลผลสัญญาณใดที่อาจมีอยู่ซึ่งสามารถคาดเดาประเมินหรือกำหนดฟังก์ชั่นการถ่ายโอน (เสาและกลุ่มดาวศูนย์) ซึ่งให้การประมาณ "ดีพอสมควร" (สำหรับเกณฑ์การประเมินคุณภาพที่กำหนด) มีวิธีใดในการประมาณจำนวนของเสาและศูนย์ที่จำเป็นสำหรับฟังก์ชันการถ่ายโอนที่กำหนดบวกกับค่าเผื่อข้อผิดพลาดโดยประมาณที่กำหนด? หรือวิธีหนึ่งสามารถตัดสินว่าข้อ จำกัด เหล่านี้ไม่สามารถทำได้ถ้าเป็นไปได้? หากการตอบสนองความถี่ที่กำหนดนั้นถูกสร้างขึ้นจริงโดยฟังก์ชั่นการถ่ายโอนที่รู้จักวิธีการใด ๆ เหล่านี้จะมาบรรจบกับฟังก์ชั่นการถ่ายโอนต้นฉบับนั้นหรือไม่ ถ้าการตอบสนองความถี่ที่กำหนดนั้นเป็นไปตามข้อผิดพลาดในการวัด (สมมติว่าเสียน) สมมติว่าทำงานในระนาบ Z กับสเปกตรัมตัวอย่างแม้ว่าคำตอบโดเมนต่อเนื่องอาจน่าสนใจ เพิ่มเติม: วิธีการแก้ปัญหาแตกต่างกันหรือไม่หากมีการกำหนดขนาดของการตอบสนองความถี่เท่านั้น (เช่นอนุญาตให้ใช้โซลูชันที่มีการตอบสนองเฟสใด ๆ ) หรือไม่ เพิ่มเติม: ปัญหาหลังคือสิ่งที่ฉันสนใจมากที่สุดเมื่อได้รับการตอบสนองต่อขนาดที่รู้จักรอบวงกลมหน่วย แต่การตอบสนองเฟสที่ไม่ทราบ / ไม่ถูกวัดสามารถประมาณระบบที่วัดได้และหากเป็นเช่นนั้นภายใต้เงื่อนไขใด

11 transfer-function  frequency-response  zeros