Domande taggate «linear-systems»

Un sistema lineare opera su input con solo operatori lineari, quindi la risposta a un input complesso può essere analizzata come la somma della risposta a un insieme di input più semplici. Questa proprietà matematica rende l'analisi dei sistemi lineari molto più semplice rispetto ai sistemi non lineari in cui questa somma o sovrapposizione non è valida. I sistemi lineari sono generalmente ulteriormente classificati come invarianti nel tempo, il che significa che le loro caratteristiche non cambiano nel tempo.

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Come funzionano le sezioni biquad a cascata per i filtri di ordine superiore?
Sto cercando di implementare un filtro IIR di ottavo ordine e ogni nota di applicazione e libro di testo che ho letto dice che è meglio implementare qualsiasi filtro di ordine superiore a 2 come sezioni del secondo ordine. Ho usato tf2sosin MATLAB per ottenere i coefficienti per le sezioni …
20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 
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C'è un modo per ottenere la risposta all'impulso di un sistema discreto semplicemente conoscendo la sua risposta alla funzione di step dell'unità discreta?
In tempo continuo era possibile; u(t)⟶system⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶system⟶dy(t)dt=h(t)u(t)⟶sistema⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶sistema⟶dy(t)dt=h(t) u(t){\longrightarrow} \boxed{\quad\textrm{system}\quad} {\longrightarrow} y(t)\implies \delta(t)=\frac{du(t)}{dt}{\longrightarrow}\boxed{\quad\textrm{system}\quad}{\longrightarrow} \frac{dy(t)}{dt}=h(t) Lo stesso vale per il sistema temporale discreto, cioè δ[t]=du[t]dtwhere:{δ[t]u[t]is the discrete time deltais the discrete time unit step functionδ[t]=du[t]dtwhere:{δ[t]is the discrete time deltau[t]is the discrete time unit step function \delta[t]=\frac{du[t]}{dt} \quad\textrm{where:}\begin{cases} \delta[t] &\textrm{is the discrete time delta}\\ …
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Che cosa sono la convoluzione lineare e circolare?
Ho una conoscenza di base dei segnali e della convoluzione. Per quanto ne so, mostra le somiglianze di due segnali. Potrei ottenere qualche spiegazione in un inglese semplice di: quali sono le convoluzioni lineari e circolari perché sono importanti situazione pratica in cui vengono utilizzati
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Ideal LPF BIBO è instabile?
In una delle altre discussioni: come trovare la risposta in frequenza, la stabilità e la causalità di un sistema lineare? Ho trovato un commento abbastanza forte e sicuramente attirato la mia attenzione. Un filtro passa basso ideale è un esempio di un sistema che non è BIBO stabile anche se …
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