Traitement de signal

Questions-réponses pour les praticiens de l'art et de la science du traitement du signal, de l'image et de la vidéo

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Existe-t-il un moyen d'obtenir la réponse impulsionnelle d'un système discret simplement en sachant que c'est la réponse à la fonction de pas d'unité discrète?
En temps continu, c'était possible; u(t)⟶system⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶system⟶dy(t)dt=h(t)u(t)⟶system⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶système⟶dy(t)rét=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) Est-ce la même chose pour le système à temps discret, c'est-à-dire que δ[ t ] = du [ t ]rétoù: { δ[ t ]u [ t ]est le delta de temps discretest la fonction de pas d'unité de …


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Détection d'un objet en verre rempli
J'ai été envoyé ici à partir de cette question dans stackoverflow , veuillez m'excuser si la question vient trop spécifique et ce n'est pas dans les manières ici :) La tâche consiste à trouver un verre contenant un liquide spécifique. Permettez-moi de vous montrer les images, puis de décrire ce …

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Composants I et Q et différence entre QPSK et 4QAM
4QAM et QPSK produisent apparemment la même forme d'onde, mais sont-ils les mêmes mathématiquement? Dans une constellation QPSK, les points de cartographie sont-ils à 45, 135, 225 et 315 degrés alors que le 4QAM est à 0, 90, 180 et 270? J'ai également du mal à comprendre les composants I …


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Pourquoi transformer les données en un espace d'entités de grande dimension dans lequel les classes sont linéairement séparables conduit à un sur-ajustement?
J'ai lu dans mon livre (classification des modèles statistiques par Webb et Wiley) dans la section sur les SVM et les données linéairement non séparables: Dans de nombreux problèmes pratiques du monde réel, il n'y aura pas de frontière linéaire séparant les classes et le problème de la recherche d'un …






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Conception d'un vecteur caractéristique pour distinguer les différentes formes d'onde sonores
Considérez les 4 signaux de forme d'onde suivants: signal1 = [4.1880 11.5270 55.8612 110.6730 146.2967 145.4113 104.1815 60.1679 14.3949 -53.7558 -72.6384 -88.0250 -98.4607] signal2 = [ -39.6966 44.8127 95.0896 145.4097 144.5878 95.5007 61.0545 47.2886 28.1277 -40.9720 -53.6246 -63.4821 -72.3029 -74.8313 -77.8124] signal3 = [-225.5691 -192.8458 -145.6628 151.0867 172.0412 172.5784 164.2109 …




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