Quelle est la différence entre le «débruitage» et ce que nous appelons communément les méthodes de filtrage pour éliminer le bruit?


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Question assez simple - j'essaie de comprendre ce qui est exactement différent entre «débruiter» un signal et simplement le filtrer (comme nous le savons communément) pour éliminer le bruit. S'agit-il d'un chevauchement lexical ou y a-t-il quelque chose de fondamentalement différent? Pourquoi est-il appelé «débruitage»?

Edit: Peut-être d'une manière cruciale, lorsque nous parlons de filtrer un signal pour maximiser son SNR, nous entendons généralement AWGN dans le contexte familier. Le `` bruit '' auquel il est fait référence dans le débruitage est également AWGN, et si tel est le cas, le débruitage est simplement une manière différente de le supprimer, ou est-ce un type de bruit différent (non gaussien, coloré, etc.) pour commencer avec?


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Il peut être utile de signaler les endroits où vous avez vu des références au "débruitage" qui ne sont pas effectuées par filtrage. Je pense que c'est vraiment juste une petite différence sémantique: le "débruitage" se réfère simplement à la suppression du bruit d'un signal, ce qui pourrait être accompli par d'autres moyens que le filtrage linéaire (exemple: si vous aviez un échantillon du bruit, vous pourriez le soustraire directement du signal d'intérêt).
Jason R

@JasonR Je ne peux pas vraiment extraire ces sources car je m'en souviens dans ma tête comme je les ai vues au fil du temps dans diverses littératures, (je semble me souvenir de les avoir davantage vues dans les documents audio / vidéo). Mais une chose que vous avez dit rejoint bien ma question - en cela, vous avez mentionné que si nous avons un échantillon du bruit, nous pouvons le soustraire. C'est une grande partie de ma question sur le sujet - à savoir, si cette source est aléatoire, alors comment pouvons-nous même posséder un échantillon d'un vecteur de bruit pour commencer?
Spacey

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L'important est de pouvoir distinguer le signal du bruit; ce n'est pas parce que le bruit est aléatoire que des échantillons séparés ne peuvent pas être corrélés. Si vous avez deux entrées, l'une contenant le signal plus le bruit et l'autre seulement, et le bruit dans les deux entrées est corrélé, vous pouvez utiliser cette corrélation pour annuler efficacement une partie du bruit de la première entrée, améliorant votre SNR. Il faut dire que ce serait un ensemble assez rare de circonstances, cependant.
Jason R

Réponses:


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Le débruitage concerne le but et le filtrage concerne la technique que vous utilisez.

Vous pouvez évidemment réduire le bruit via le filtrage. Par exemple, si vous savez que votre système ne peut pas transmettre de fréquences supérieures à un certain seuil, vous pouvez appliquer un filtre passe-bas. Cependant, vous pouvez également supprimer le bruit par d'autres techniques, telles que la moyenne de plusieurs enregistrements d'un signal. De même, vous pouvez appliquer des filtres avec d'autres objectifs que (juste) la réduction du bruit.

Notez que le «bruit» n'est pas nécessairement un bruit aléatoire additif - selon votre contexte, des signaux non pertinents peuvent également être regroupés avec du bruit, comme le son des vuvuzelas.


"Notez que le" bruit "n'est pas nécessairement un bruit aléatoire additif - selon votre contexte, des signaux non pertinents peuvent également être regroupés avec du bruit, comme le son des vuvuzelas." Oui, c'est ce que je suis venu apprendre / croire. Le terme «débruitage» est très général, le terme «bruit» dans la phrase m'a dérouté car on commence automatiquement à penser à AWGN au moins. Je comprends maintenant que cela peut signifier toute réflexion qui est «indésirable» dans le signal, blanche, colorée, aléatoire ou corrélée. Ou des vuvuzelas. Dieu, ils sont tellement ennuyeux. :-)
Spacey

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Tout comme par exemple, le déclic peut être considéré comme faisant partie d'un système de débruitage. La suppression des clics survient lors de la numérisation des disques audio en vinyle - la poussière qui ne peut pas être enlevée sans endommager le substrat peut provoquer un clic audible dans le signal audio numérisé. Il existe des systèmes capables de détecter et de supprimer ces clics qui utilisent des estimateurs basés sur un modèle pour prédire les échantillons masqués par un clic. Les filtres linéaires sont souvent utilisés dans de tels systèmes, mais ne sont pas suffisants pour accomplir pleinement le masquage.

Les algorithmes fonctionnent le long des lignes de filtre passe-haut, carré et passe-bas pour un détecteur d'énergie, trouvent des endroits où les hautes fréquences attaquent et se désintègrent très rapidement, remplissent ces échantillons avec un estimateur.

Les filtres médians sont un autre exemple de réduction du bruit grâce à autre chose qu'un filtre linéaire traditionnel.


@DilipSarwate - Je suppose que cela pourrait être considéré comme l'analogue, euh, des analogues? au dé-clic numérique.
mtrw

@mtrw Belle réponse ... jamais entendu parler de ces soi-disant filtres médians non linéaires ... devra en apprendre davantage à leur sujet à un moment donné. Meh. Plus j'apprends des choses que je sais maintenant, plus je découvre l'étendue de celles que je ne connais pas. : - /
Spacey
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