Elaborazione del segnale

3

Perché le magnitudini sono normalizzate durante la sintesi (IDFT), non l'analisi (DFT)?

Nella maggior parte degli esempi e del codice FFT che ho visto, l'output (magnitudini di frequenza) dell'operazione DFT diretta è ridimensionato di N - cioè invece di darti la grandezza di ogni bin di frequenza, ti dà N volte la magnitudine. Dal punto di vista operativo, ciò è semplicemente dovuto …

17 fft dft magnitude normalization

1

Utilizzo di un filtro di previsione dell'errore per filtrare un segnale semi-noto

Sto cercando di avvolgere la mia testa attorno all'uso corretto di un filtro Wiener o di previsione degli errori per filtrare i dati. Mi sembra che sia solo un filtro sbiancante, quindi come viene utilizzato quando i dati che si desidera recuperare non sono un segnale AWGN? Ad esempio, ho …

17 adaptive-filters

3

Come rilevare gradienti e bordi nelle immagini?

Voglio essere in grado di trovare punti nelle immagini che sono al centro di un gradiente radiale come quello mostrato nella figura a sinistra in basso. Qualche idea su come potrei usare una trasformazione di Hough o qualche altro metodo di visione artificiale? Grazie immagine di ricerca di esempio:

17 image-processing computer-vision gradient

4

Spiegazione intuitiva del tracciamento con i filtri Kalman

Gradirei molto una spiegazione intuitiva per il tracciamento (visivo) con i filtri Kalman. quello che so: Passo di previsione: Stato del sistema dinamico : posizione di destinazione al momento tXtXt\mathbf x_tttt Misura : l'immagine all'indice temporale (??) tztzt\mathbf z_tttt Basato su immagini / misure Voglio prevedere lo stato ? (usando …

17 computer-vision kalman-filters tracking

2

Un filtro Kalman è adatto per filtrare le posizioni dei punti proiettati, dati gli angoli di Eulero del dispositivo di acquisizione?

Il mio sistema è il seguente. Uso la fotocamera di un dispositivo mobile per tracciare un oggetto. Da questo tracciamento, ottengo quattro punti 3D che proietto sullo schermo, per ottenere quattro punti 2D. Questi 8 valori sono un po 'rumorosi, a causa del rilevamento, quindi voglio filtrarli per rendere il …

17 filters kalman-filters state-space

4

Come si calcola la planarità spettrale da una FFT?

Ok, la piattezza spettrale (anche chiamata entropia di Wiener) è definita come il rapporto tra la media geometrica di uno spettro e la sua media aritmetica. Wikipedia e altri riferimenti dicono lo spettro di potenza . Non si trasforma quella piazza della trasformata di Fourier? La FFT produce uno "spettro …

17 fft frequency-spectrum power-spectral-density

1

Quali tecniche di approssimazione esistono per la funzione quadrata super-radice?

Ho bisogno di implementare un'approssimazione all'inverso di , cioè la funzione quadrata super-radice (ssrt). Ad esempio, significa che . Non sono interessato a nessuna particolare precisione / profondità di bit quanto a capire quali sono le mie opzioni in contrasto con approcci più semplici che utilizzano serie di potenze.xxxxx^xssrt(2)≈1.56ssrt(2)≈1.56\mathrm{ssrt}(2) \approx …

17 approximation

1

Quali sono le fasi di pre-elaborazione appropriate per eseguire l'analisi indipendente dei componenti?

Quali sono i passi corretti per preelaborare le mie forme d'onda al fine di eseguire successivamente un'analisi dei componenti indipendenti (ICA)? Capisco il come, sebbene ulteriori spiegazioni di ciò non facciano male, ma sono più interessato al perché.

17 preprocessing ica

2

Come posso progettare i filtri di interpolazione Nyquist con l'algoritmo Parks-McClellan?

Possiamo facilmente progettare filtri di interpolazione che obbediscono a determinati vincoli del dominio di frequenza usando l' algoritmo Parks-McClellan . Tuttavia, non è immediatamente chiaro come applicare i vincoli nel dominio del tempo; in particolare, sono interessato a generare filtri Nyquist. Quindi, se sto sovracampionando per un fattore di N, …

17 filters parks-mclellan interpolation

3

Un buon libro di testo per la progettazione di filtri di segnale

Da un paio di mesi fa ho iniziato a essere attivamente coinvolto nell'area del controllo dei sistemi dinamici. Nella maggior parte dei casi, la progettazione di un controller per un determinato sistema dinamico richiederà l'impiego di tecniche di elaborazione del segnale digitale, in particolare nell'area dei filtri di segnale. Dal …

17 filters filter-design reference-request control-systems

3

Differenza tra SNR e PSNR

Ho capito che SNR è il rapporto tra potenza del segnale e potenza del rumore. In termini di immagini, come l'immagine originale è influenzata dal rumore aggiunto. In PSNR, prendiamo il quadrato del valore di picco nell'immagine (nel caso di un'immagine a 8 bit, il valore di picco è 255) …

17 image-processing

1

Aiuta a calcolare / comprendere gli MFCC: Coefficienti di ceppo di frequenza mel

Ho letto pezzi online ma non riesco proprio a mettere tutto insieme. Ho una certa conoscenza di base dei segnali / cose DSP che dovrebbero essere sufficienti prerequisiti per questo. Sono interessato a codificare questo algoritmo in Java ma non lo capisco ancora del tutto, motivo per cui sono qui …

17 discrete-signals signal-analysis mfcc

6

Filtra il design distribuendo pali e zeri su curve parametriche

È possibile progettare un filtro passa-basso Butterworth di NNN ° ordine della frequenza di taglio ω c distribuendo N poli uniformemente rispetto al parametro 0 < α < 1 su una curva parametrica del piano s f ( α ) = ω c e i ( π / 2 + …

17 filter-design butterworth

2

Rilevamento di un cerchio in dati di immagine rumorosi

Ho un'immagine che assomiglia a quella qui sotto: Sto cercando di trovare il raggio (o diametro) del cerchio. Ho provato a utilizzare la trasformazione circolare di Hough (tramite matlab imfindcircles(bw,[rmin rmax],'ObjectPolarity','bright')) e adattandomi a un cerchio o un'ellisse (funzione fatta in casa che funziona abbastanza bene per i dati meno …

17 image-processing matlab

1

Filtro Kalman in pratica

Ho letto la descrizione del filtro Kalman, ma non sono chiaro su come si combini nella pratica. Sembra essere principalmente indirizzato a sistemi meccanici o elettrici poiché desidera transizioni di stato lineari e che non è utile per il rilevamento di anomalie o per individuare transizioni di stato per lo …

17 kalman-filters adaptive-algorithms