การประมวลผลสัญญาณ

เรามักจะได้ยินเกี่ยวกับเวกเตอร์ของข้อมูลนี้และเวกเตอร์ของข้อมูลนี้เป็นอิสระจากกันและกันหรือไม่เกี่ยวข้องกันและในขณะที่มันเป็นเรื่องง่ายที่จะเจอคณิตศาสตร์เกี่ยวกับแนวคิดทั้งสองนั้นฉันต้องการผูกมันไว้เป็นตัวอย่างจากของจริง - ชีวิตและหาวิธีวัดความสัมพันธ์นี้ จากจุดยืนนี้ฉันกำลังมองหาตัวอย่างของสัญญาณสองอย่างที่มีการรวมกันดังต่อไปนี้: (ฉันจะเริ่มต้นด้วยสัญญาณบางอย่าง): สัญญาณสองตัวที่เป็นอิสระและไม่เกี่ยวข้องกัน (จำเป็น): เสียงรบกวนจากเครื่องยนต์รถ (เรียกว่า ) และเสียงของคุณ ( v 2 [ n ] ) ขณะที่คุณกำลังพูดv1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] การบันทึกความชื้นทุกวัน ( ) และดัชนีดาวโจนส์ ( v 2 [ n ] )v1[n]v1[n]v_1[n]v2[n]v2[n]v_2[n] Q1) คุณวัดผล / พิสูจน์ได้อย่างไรว่าพวกเขามีความเป็นอิสระกับสองเวกเตอร์ในมือ? เรารู้ว่าความเป็นอิสระหมายความว่าผลิตภัณฑ์ของ pdf เท่ากับ pdf ร่วมของพวกเขาและนั่นยอดเยี่ยม แต่ด้วยเวกเตอร์สองตัวที่อยู่ในมือใครจะพิสูจน์ความเป็นอิสระของพวกเขาได้อย่างไร สัญญาณสองตัวที่ไม่เป็นอิสระ แต่ก็ยังไม่เกี่ยวข้องกัน: Q2) ฉันไม่สามารถคิดถึงตัวอย่างใด ๆ ที่นี่ ... ตัวอย่างบางอย่างจะเป็นอย่างไร ฉันรู้ว่าเราสามารถวัดความสัมพันธ์ได้โดยนำความสัมพันธ์ข้ามของเวกเตอร์สองตัวนั้นมารวมกัน แต่เราจะพิสูจน์ได้อย่างไรว่าพวกมันยังไม่อิสระ …

20 cross-correlation  independence 

ความเป็นมา:บ่อยครั้งที่ฉันทำงานการประมวลสัญญาณบางอย่างที่ต้องใช้ตัวกรองที่ไม่ซ้ำใคร ปกติจะอยู่ที่จุดนี้ผมไปที่ MATLAB และสร้างตัวกรองที่ไม่ซ้ำกันใหม่โดยใช้f ฉันr p m( )firpm()\tt firpm() ) firpm()ฟังก์ชันMATLAB ใช้อัลกอริทึม Parks-McClellan ตอนนี้ฉันมีตัวกรองและใส่ตัวกรองลงในอาร์เรย์ฮาร์ดโค้ด แต่นี่คือปัญหาที่ฉันมีตัวกรอง hardcoded ซึ่งใช้ได้กับสถานการณ์เดียวเท่านั้น ปัญหา:ตอนนี้ฉันสามารถแก้ปัญหาการประมวลผลสัญญาณของฉันได้สองทาง ... แต่สำหรับอัตราตัวอย่างเดี่ยวที่เฉพาะเจาะจงมากหรือสถานการณ์เฉพาะ เป้าหมาย:ฉันต้องการที่จะสามารถที่จะเรียกf ฉันr p m( )firpm()\tt firpm()จากรหัส C หรือบางส่วนภาษาอื่น ๆ และให้รหัสการประมวลผลสัญญาณของฉันทั่วไปมากขึ้น ฉันไม่พบการใช้โอเพ่นซอร์สของfirpm()! ฉันจะใช้งานโอเพ่นซอร์สของอัลกอริทึมการออกแบบตัวกรอง FIRของParks-McClellan ที่เหมาะสมได้อย่างไร (aka f ฉันr p m( )firpm()\tt firpm()ใน MATLAB) ป.ล.ฉันทราบว่าฉันสามารถออกแบบตัวกรองต่างกันโดยใช้หน้าต่างหรืออย่างอื่น ... อย่าลังเลที่จะพูดถึงพวกเขาในความคิดเห็น แต่ประเด็นของคำถามนี้ไม่ได้ถามว่า "เทคนิคการออกแบบตัวกรองอื่น ๆ คืออะไร" จุดคือการหาการดำเนินการเปิดแหล่งที่มาของที่ดีมีประโยชน์มากf …

20 filters  filter-design  software-implementation  finite-impulse-response 

ดูเหมือนจะเป็นคำถามง่าย ๆ และไม่ต้องสงสัยเลยว่ามี แต่ฉันพยายามคำนวณความแปรปรวนของเสียงเกาส์เซียนสีขาวโดยไม่มีผลลัพธ์ใด ๆ ความหนาแน่นของสเปกตรัมพลังงาน (PSD) ของเสียงรบกวนแบบเกาส์เซียนสีขาว (AWGN) คือในขณะที่ autocorrelation คือดังนั้นความแปรปรวนจึงไม่มีที่สิ้นสุด? N0N02N02\frac{N_0}{2}N02δ(τ)N02δ(τ)\frac{N_0}{2}\delta(\tau)

20 noise  power-spectral-density  random-process 

มีอัลกอริธึมอะไรบ้างในการสร้างการประมาณแบบหลอกเทียมที่ดีสำหรับเสียง (สีชมพู) แต่เหมาะสำหรับการนำไปใช้งานด้วยต้นทุนการคำนวณที่ต่ำใน DSP จำนวนเต็ม?1/f1/f1/f

20 noise  random 

ฉันพยายามเข้าใจแนวคิดว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีการใช้การแปลงฟูริเยร์ช่วงเวลาสั้น ๆ (STFT) ไปข้างหน้าและผกผันกับสัญญาณโดเมนเวลาแบบไม่ต่อเนื่อง ฉันได้พบกระดาษคลาสสิกโดย Allen และ Rabiner ( 1977 ) รวมถึงบทความ Wikipedia ( ลิงก์ ) ผมเชื่อว่ายังมีอีกบทความที่ดีที่จะพบได้ที่นี่ ฉันสนใจในการคำนวณการแปลง Gabor ซึ่งไม่มีอะไรมากไปกว่า STFT ด้วยหน้าต่างแบบเกาส์เซียน นี่คือสิ่งที่ฉันเข้าใจเกี่ยวกับSTFT ไปข้างหน้า : ลำดับย่อยจะถูกเลือกจากสัญญาณซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบโดเมนเวลา ลำดับย่อยจะถูกคูณด้วยฟังก์ชันหน้าต่างโดยใช้การคูณแบบจุดต่อจุดในโดเมนเวลา ลำดับย่อยคูณจะถูกนำเข้าสู่โดเมนความถี่โดยใช้ FFT ด้วยการเลือกลำดับย่อยที่ทับซ้อนกันอย่างต่อเนื่องและทำซ้ำขั้นตอนข้างต้นเราจะได้เมทริกซ์ที่มีแถวmและคอลัมน์n แต่ละคอลัมน์เป็นลำดับย่อยที่คำนวณในเวลาที่กำหนด นี้สามารถใช้ในการคำนวณ spectrogram อย่างไรก็ตามสำหรับผกผัน STFT เอกสารพูดคุยเกี่ยวกับผลรวมของส่วนการวิเคราะห์ที่ทับซ้อนกัน ฉันพบว่ามันท้าทายมากที่จะเห็นภาพว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่ ฉันต้องทำอย่างไรจึงจะสามารถคำนวณSTFT ผกผัน (เรียงลำดับตามขั้นตอนข้างต้น) ได้ ส่งต่อ STFT ฉันได้สร้างภาพวาดที่แสดงสิ่งที่ฉันคิดว่าเกิดขึ้นสำหรับ STFT ไปข้างหน้า สิ่งที่ฉันไม่เข้าใจคือวิธีการรวบรวมแต่ละลำดับย่อยเพื่อที่ฉันจะได้กลับไปตามลำดับเวลาเดิม ใครสามารถแก้ไขภาพวาดนี้หรือให้สมการที่แสดงวิธีการย่อยลำดับจะถูกเพิ่ม? การแปลงผกผัน นี่คือสิ่งที่ฉันเข้าใจเกี่ยวกับการแปลงผกผัน …

20 fourier-transform  algorithms  stft 

ฉันมีรูป มีวิธีการลบจุดสีขาวสว่างหรือไม่? โปรดช่วยด้วย แก้ไข: หลังจากใช้งานกับ gaussian แล้วแสดงโดยใช้ imagesc รับเอาต์พุตต่อไปนี้ซึ่งแสดงจุดสีแดงสดอย่างชัดเจนฉันจะกำจัดพวกมันได้อย่างไร ช่องสีแดง: ช่องสีเขียว: ช่องสีฟ้า: แก้ไข 2: การตรวจจับข้อบกพร่องโดยใช้ตัวกรอง Gabor ฮิสโตแกรมของมัน: วิธีการคำนวณขีด จำกัด ที่เหมาะสมปรับตัวอย่างไร

20 image-processing  matlab 

ฉันมีระบบประมวลผลสัญญาณดิจิตอลแบบลอยตัวที่ทำงานที่อัตราตัวอย่างคงที่ที่ฉs= 32768ฉs=32768f_s = 32768ตัวอย่างต่อวินาทีที่ใช้งานโดยใช้โปรเซสเซอร์ x86-64 สมมติว่าระบบ DSP ถูกล็อคแบบซิงโครนัสกับสิ่งใดก็ตามวิธีที่ดีที่สุดในการใช้ออสซิลเลเตอร์ดิจิตอลในความถี่ฉฉfคืออะไร? โดยเฉพาะผมต้องการที่จะสร้างสัญญาณ: Y( t ) = บาป( 2 πฉt )Y(เสื้อ)=บาป⁡(2πฉเสื้อ)y(t) = \sin(2\pi f t) ที่ จำนวนตัวอย่างn nt = n / fsเสื้อ=n/ฉst=n/f_snnn แนวคิดหนึ่งคือการติดตามเวกเตอร์ที่เราหมุนตามมุมในแต่ละรอบนาฬิกา( x , y)(x,Y)(x,y)Δ ϕ = 2 πฉ/ fsΔφ=2πฉ/ฉs\Delta\phi = 2\pi f/f_s ในฐานะที่เป็น Matlab pseudocode การใช้งาน (การใช้งานจริงใน C): %% Initialization code f_s …

20 software-implementation  oscillator 

ฉันมีชุดของเพลงที่สกัดสเปคโตรแกรมขนาดโดยใช้ Hamming Window ที่มีการทับซ้อน 50% หลังจากที่แยกสเปคโทรแกรมฉันได้ลดขนาดไปบ้างโดยใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบ (PCA) หลังจากลดมันลงไปสู่มิติที่ต่ำกว่าฉันสร้างสเปคตรัมใหม่จากมิติที่ต่ำกว่า ดังนั้นตอนนี้จะมีข้อผิดพลาดบางอย่างระหว่าง spectrogram ดั้งเดิมและ spectrogram ที่สร้างขึ้นใหม่ ฉันต้องการแปลง spectrogram นี้กลับไปเป็นสัญญาณเสียงและเล่นเพื่อที่ฉันจะได้รู้เมื่อสร้างขึ้นใหม่จากมิติที่ต่ำกว่าเสียงเสียงอย่างไร Matlab มีฟังก์ชั่นใด ๆ หรือไม่ การแปลงขนาด Spectrogram เป็นสัญญาณเสียง

19 audio  spectrogram  ifft 

มีแอปพลิเคชั่นใดที่มีอยู่เพื่อสุ่มตัวอย่างเสียงของใครบางคนและใช้เพื่อปรับแต่งเสียงอื่น ๆ หรือสังเคราะห์ข้อความให้มีลักษณะคล้ายกับต้นฉบับหรือไม่ ตัวอย่างเช่นการสาธิตการอ่านออกเสียงข้อความโดย AT&Tช่วยให้คุณสามารถเลือกเสียงและภาษาจากค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าที่ฉันเดาขึ้นอยู่กับเสียงมนุษย์บางส่วนที่ได้รับการสุ่มตัวอย่าง คุณเรียกกระบวนการนี้อย่างไร มันคือการปรับเสียง? การสังเคราะห์เสียง?

19 modulation  voice 

ฉันกำลังอ่านบทความนี้และฉันสับสนเล็กน้อยจากการใช้ 'การแก้ไขความถี่' แบบเสรีนิยมของผู้เขียนเกี่ยวกับอัลกอริทึมของ Goertzel คำถามพื้นฐาน: การใช้อัลกอริธึม Goertzel จริง ๆ แล้วจะให้ความละเอียดความถี่มากกว่าย่านความถี่ที่คุณสนใจหรือไม่เพียงแค่คำนวณ FFT อย่างมีประสิทธิภาพเหนือย่านความถี่เฉพาะที่ระบุ แต่ที่ความละเอียดความถี่เดียวกันที่ระบุโดยความถี่สุ่มหารด้วยจำนวน ของกลุ่มตัวอย่าง? ตัวอย่างเช่นสมมติว่าคือ 100 KHz (คงที่) และจำนวนตัวอย่างข้อมูลคือ 10000 (เช่นแก้ไข) หากฉันคำนวณ FFT ปกติโดยที่ความยาว FFT เป็นความละเอียดความถี่ของฉันคือตามที่คาดไว้และจะเท่ากับ 10 Hz ซึ่งหมายความว่าช่องเก็บเงินของฉันคั่นด้วย 10 Hz จาก -50,000 Hz ถึง 50,000 Hz N N F sFsFsF_sยังไม่มีข้อความยังไม่มีข้อความNยังไม่มีข้อความยังไม่มีข้อความNFsยังไม่มีข้อความFsยังไม่มีข้อความ\frac{F_s}{N} ตอนนี้ให้เราบอกว่าฉันต้องการใช้อัลกอริทึม Geortzel เพื่อดูความถี่ในช่วงของการพูด 20,000-21,000 เฮิร์ตซ์ หากฉันใช้เดียวกันสำหรับจำนวนตัวอย่างและใช้เดียวกันสำหรับขนาด FFT ของฉันการแก้ไขความถี่ของฉันคืออะไร ยัง …

19 fft  frequency-spectrum  resolution 

ฉันมักจะเห็นตัวกรองคาลมานที่ใช้กับข้อมูลอินพุตดังกล่าวเสมอ ตัวอย่างเช่นอินพุตมักเป็นตำแหน่งและความเร็วของผู้สื่อข่าว: ( x , dxdเสื้อ)(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) ในกรณีของฉันฉันมีเพียงตำแหน่ง 2D และมุมในแต่ละตัวอย่างเท่านั้น: Pผม( xผม, yผม)และ( α1, α2, α3)Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3) P_i(x_i, y_i) \qquad \text{and} \qquad (\alpha_1, \alpha_2, \alpha_3) ฉันควรคำนวณความเร็วสำหรับแต่ละจุดและแต่ละมุมเพื่อให้พอดีกับกรอบงานของคาลมานหรือไม่?

19 filters  adaptive-filters  kalman-filters 

ฉันกำลังพยายามให้ Hough เปลี่ยนไปทำงานใน MATLAB แต่ฉันมีปัญหา ฉันมีวิธีที่ไม่ดีในการตรวจหาจุดสูงสุดที่ต้องแก้ไข แต่ก่อนหน้านั้นฉันต้องสามารถย้อนกลับการแปลง Hough เพื่อสร้างเส้นอีกครั้งอย่างถูกต้อง นี่คือประเภทของสิ่งที่ฉันได้รับตอนนี้: ดูเหมือนว่ามันจะหมุนไป 90 องศา แต่ฉันไม่แน่ใจว่าทำไม ฉันไม่แน่ใจว่ามันเป็นพื้นที่ Hough ของฉันมันผิดหรือถ้ามันเป็นวิธีที่ฉัน de-Hough และวาดเส้น บางคนสามารถช่วยปรับปรุงการตรวจจับสูงสุดของฉันด้วย ภาพที่ใช้ในรหัสอยู่ที่นี่ %% load a sample image; convert to grayscale; convert to binary %create 'x' image (works well) a = eye(255); b = flipud(eye(255)); x = a + b; x(128,128) = …

19 matlab  hough-transform 

ฉันพยายามที่จะสอนตัวเองเกี่ยวกับ WHT แต่ดูเหมือนจะไม่มีคำอธิบายที่ดีมากมายในโลกออนไลน์ทุกที่ ฉันคิดว่าฉันได้หาวิธีการคำนวณ WHT แต่ฉันพยายามเข้าใจว่าทำไมจึงถือว่ามีประโยชน์ภายในโดเมนการรับรู้ภาพ มีอะไรพิเศษเกี่ยวกับเรื่องนี้และคุณสมบัติใดที่ทำให้เกิดสัญญาณที่จะไม่ปรากฏในการแปลงฟูริเยร์แบบดั้งเดิมหรือการแปลงเวฟเล็ตอื่น ๆ ทำไมมันจึงเป็นประโยชน์สำหรับการรับรู้วัตถุเป็นแหลมออกที่นี่ ?

19 image-processing 

สำหรับคนที่มีประสบการณ์ในการพัฒนาซอฟต์แวร์รัก synth ของเขาและรู้พื้นฐาน [มาก] ของการเป็นตัวแทนเสียงดิจิตอลขั้นตอนแรกที่เขาควรทำคืออะไรเพื่อตั้งโปรแกรม synthesizer เพลง DSP-wise?

19 audio 

ฉันได้เล่นกับอัลกอริทึมการสร้างใหม่ tomographic เมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันมีการใช้งานที่ดีของ FBP, ART, รูปแบบการวนซ้ำแบบ SIRT / SART และแม้กระทั่งการใช้พีชคณิตเชิงเส้นแบบตรง (ช้า!) คำถามนี้ไม่เกี่ยวกับการใด ๆ ของเทคนิคเหล่านั้น ; คำตอบของแบบฟอร์ม "ทำไมทุกคนจะทำอย่างนั้นนี่คือรหัส FBP บางส่วนแทน" ไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังมองหา สิ่งต่อไปที่ฉันต้องการจะทำกับโปรแกรมนี้คือ " ทำให้ครบชุด " และใช้ " วิธีการสร้างใหม่ฟูเรียร์ " ความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นพื้นฐานที่คุณใช้ 1D FFT กับ "การสัมผัส" แบบไซน์จัดเรียงสิ่งเหล่านั้นในรูปแบบ "ซี่ล้อ" ในรัศมี 2D ในพื้นที่ฟูริเยร์ 2D (ซึ่งนี่เป็นสิ่งที่มีประโยชน์ที่ต้องทำดังนี้โดยตรงจาก สอดแทรกจากจุดเหล่านั้นไปยังตารางปกติในพื้นที่ 2D นั้นและจากนั้นควรจะสามารถแปลงฟูริเยร์เพื่อแปลงเป้าหมายสแกนต้นฉบับได้ ฟังดูง่าย แต่ฉันไม่ได้โชคดีเลยที่จะมีไทคอนซึ่งมีลักษณะเหมือนเป้าหมายดั้งเดิม รหัส Python …

19 image-processing  fourier-transform  python