คำถามติดแท็ก downsampling

ฉันไม่สามารถคิดถึงวิธีที่ดีกว่าสำหรับการถามคำถามนี้ดังนั้นฉันจะเริ่มต้นด้วยตัวอย่าง สมมติว่าฉันมีสัญญาณอินพุทที่มีความถี่สูงสุด 50Hz (ตัวอย่างที่ 100Hz) ตอนนี้สัญญาณที่น่าสนใจอยู่ในช่วง 0-5Hz ดังนั้นฉันสามารถเพิ่มตัวกรองความถี่ต่ำด้วยการตัดค่า 5Hz และใช้สัญญาณผลลัพธ์สำหรับการประมวลผลเพิ่มเติม ความเข้าใจของฉันคือตอนนี้ฉันสามารถลดตัวอย่างสัญญาณกรองโดยปัจจัย 10 และลดภาระการประมวลผล ฉันถูกไหม? ถ้าใช่ทำไมการสุ่มตัวอย่างไม่ได้เกิดขึ้นหลังจากการกรองเสมอเพราะเป็นวิธีที่ชัดเจนสำหรับฉัน และถ้าฉันผิดในการสันนิษฐานของฉันฉันอยู่ที่ไหนผิด?

21 filters  decimation  downsampling  sampling 

ตอนนี้ฉันกำลังประมวลผลไฟล์ MP3 และพบปัญหานี้ MP3 ของฉันเข้ารหัสแบบสเตอริโอ สิ่งที่ฉันต้องการทำคือแยกส่วนที่เป็นเสียงร้องสำหรับการประมวลผลเพิ่มเติม (ไม่ว่าโหมดสัญญาณเอาท์พุตโมโนหรือสเตอริโอจะใช้ได้ทั้งคู่) เท่าที่ฉันรู้เสียงจะถูกเข้ารหัสเป็นวงย่อยย่อยที่แตกต่างกันใน MP3 ฉันคิดว่าฉันสามารถ จำกัด สัญญาณไปยังช่วงเสียงผ่านตัวกรอง high-pass / low-pass พร้อมชุดความถี่ตัดที่เหมาะสม อย่างไรก็ตามผลลัพธ์จะต้องมีบางส่วนของสัญญาณเพลงบริสุทธิ์ในกรณีนี้ หรือหลังจาก googling ฉันคิดว่าฉันอาจคำนวณสัญญาณพื้นหลังก่อน (โดยการย้อนกลับหนึ่งช่องเพิ่มด้วยสัญญาณจากอีกช่องหนึ่งโดยสมมติว่าส่วนเสียงเป็นศูนย์กลางในเสียงสเตอริโอที่เรียกว่าการยกเลิกเฟส) หลังจากการเปลี่ยนแปลงนี้สัญญาณจะเป็นแบบโมโน จากนั้นฉันควรรวมสเตอริโอต้นฉบับเข้ากับโมโนซึ่งแยกสัญญาณพื้นหลัง ให้ประสิทธิภาพซึ่งเป็นที่ต้องการ (หรือวิธีการแก้ปัญหาอื่น ๆ :)? หากช่องที่สองให้ช่องสัญญาณ A และ B สองช่อง (BA) หรือ (AB) จะใช้เมื่อคำนวณพื้นหลังหรือไม่ เช่นเดียวกับการรวมสองแชนเนลเลขคณิตมีความหมายเพียงพอหรือไม่ หรือฉันสามารถสุ่มตัวอย่างแต่ละช่องด้วยปัจจัยสองและแทรกสัญญาณ downsampled เป็นโมโนผลลัพธ์ ขอขอบคุณและขอแสดงความนับถือ.

15 audio  downsampling  mp3  background-subtraction 

ในบทความนี้หรือการกรองหลายระดับผู้เขียนสร้างความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ต่อไปนี้ ให้เป็นผลลัพธ์ของ downsampler แบบนั้นyDyDy_D yD[n]=x[Mn]yD[n]=x[Mn]y_D[n] = x[Mn] โดยที่คือปัจจัยการสุ่มตัวอย่าง กล่าวอีกนัยหนึ่งเราเก็บตัวอย่าง -th ทุกสัญญาณดั้งเดิม จากนั้นผู้เขียนจะดำเนินการดังต่อไปนี้:เอ็มMMMMMM ... การแปลง z ของถูกกำหนดโดยyD[n]yD[n]y_D[n] YD[z]=1M∑k=0M−1X[z1/MWk]YD[z]=1M∑k=0M−1X[z1/MWk]Y_D[z]=\frac{1}{M}\sum_{k=0}^{M-1}X[z^{1/M}W^k] ที่เป็น -point ไม่ต่อเนื่องฟูริเยร์แปลงเคอร์เนลคือ M} M e ( - j 2 π k ) / MWkWkW^kMMMe(−j2πk)/Me(−j2πk)/Me^{(-j2\pi k)/M} เราจะเปลี่ยนจากการแสดงออกในอดีตไปสู่ยุคหลังได้อย่างไร? ความสัมพันธ์ระหว่าง DFT และ Z-transform ที่อนุญาตให้มีการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวคืออะไร?

12 dft  downsampling  z-transform 

เรารู้ว่าผลลัพธ์การสุ่มตัวอย่างในนามแฝงและความถี่สูงกว่าครึ่งหนึ่งของอัตรา Nyquist นั้นไม่สามารถแยกแยะได้ ฉันเป็นสัญญาณเบสแบนด์ที่ฉันต้องการใช้ความถี่ที่สูงกว่าซึ่งสูงกว่าครึ่งหนึ่งของอัตรา Nyquist (ความถี่ Nyquist) เช่นเดียวกับความถี่ต่ำ (ทุกส่วน) ฉันมีกระบวนการพิเศษกับเส้นทางนี้: อินพุต⟶ตัวกรองล่วงหน้าการลบรอยหยัก⟶Decimate⟶FFT⟶ปรับแต่งในส่วนพิเศษของสัญญาณInput⟶anti-aliasing pre-filter⟶decimate⟶FFT⟶tune on special partof the signal\textrm{Input}{\longrightarrow}\boxed{\textrm{anti-aliasing pre-filter}}{\longrightarrow}\boxed{\textrm{decimate}}{\longrightarrow}\boxed{\textrm{FFT}}{\longrightarrow}\boxed{\textrm{tune on special part}\\{\textrm{of the signal}}} low-pass post-filter ที่คนมักจะใช้เป็น anti-aliasing filter จะลบความถี่สูงที่น่าสนใจสำหรับฉัน ตัวกรองการลบรอยหยักล่วงหน้าแบบดิจิตอลหรืออนาล็อกคืออะไรที่ฉันไม่เสียความถี่สูง

9 sampling  downsampling