Traitement de signal

5

Semblable à cette question: des concepts mathématiques visuellement étonnants qui sont faciles à expliquer , quelles sont les excellentes visualisations des concepts DSP de base tels que les FFT, les filtres, etc.?

10 visualization

3

Implémentation de l'équation de Wikipedia pour la DFT

J'écrivais une implémentation de transformation de Fourier simple et j'ai regardé l' équation DFT sur wikipedia pour référence , quand j'ai remarqué que je faisais quelque chose différemment, et après y avoir pensé, j'ai senti que la version wikipedia devait être incorrecte car il est très simple de penser à …

10 fourier-transform

1

Quelles sont les unités de mes données après une FFT?

Le magnétomètre mesure la dérivée du champ magnétique, ou dB / dt, avec une sortie en microvolts (mV). Le taux d'échantillonnage est de 128 Hz, donc si nous collectons des données pendant 2 minutes,2 × 60 × 128 = 153602×60×128=153602 \times 60 \times 128=15360points (cas discret). Lorsque j'effectue une FFT …

10 fft fourier-transform physical-units

7

Quand deux signaux sont-ils orthogonaux?

La définition classique de l'orthogonalité en algèbre linéaire est que deux vecteurs sont orthogonaux, si leur produit intérieur est nul. J'ai pensé que cette définition pourrait également s'appliquer aux signaux, mais j'ai ensuite pensé à l'exemple suivant: Considérons un signal sous la forme d'une onde sinusoïdale et un autre signal …

10 orthogonal-signals

2

Quelles sont les statistiques de la transformée de Fourier discrète du bruit blanc gaussien?

Considérons un signal de bruit blanc gaussien . Si nous échantillonnons ce signal et calculons la transformée de Fourier discrète, quelles sont les statistiques des amplitudes de Fourier résultantes?x(t)x(t) x \left( t \right)

10 fourier-transform noise dft random-process

2

Dériver la transformée de Fourier du cosinus et du sinus

Dans cette réponse, Jim Clay écrit: ... utilisez le fait que ...F{ cos( x ) } =δ( w - 1 ) + δ( w + 1 )2F{cos⁡(X)}=δ(w-1)+δ(w+1)2\mathcal F\{\cos(x)\} = \frac{\delta(w - 1) + \delta(w + 1)}{2} L'expression ci-dessus n'est pas trop différente de .F{ cos( 2 πF0t ) } =12( …

10 continuous-signals fourier

2

Générer la matrice de convolution du noyau 2D pour la forme de convolution de «même»

Je veux trouver une matrice de convolution pour un certain noyau 2D . Par exemple, pour une image de taille , je veux (en MATALB):HH H Imgm × nm×n m \times n T * Img = reshape(conv2(Img, H, 'same'), [], 1); Où Test la matrice de convolution et samesignifie que …

10 image-processing matlab computer-vision convolution

1

Pourquoi l'échantillonnage d'un signal périodique en temps continu ne produit-il pas un signal périodique en temps discret?

J'ai étudié les signaux et les systèmes récemment et je suis tombé sur la revendication suivante: L'échantillonnage uniforme d'un signal périodique à temps continu peut ne pas être périodique! Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi cette affirmation est vraie?

9 discrete-signals signal-analysis sampling continuous-signals

3

Identités de transformation de Fourier

Nous savons ce qui suit, F { x ( - t ) } = X ( - f ) F { x ∗ ( t ) } = X ∗ ( - f )F{ x(t) } =X( f)(1)(1)F{X(t)}=X(F) \mathscr{F}\big\{x(t)\big\}=X(f) \tag{1} F{ x(-t) } =X( - f)(2)(2)F{X(-t)}=X(-F) \mathscr{F}\big\{x(-t)\big\}=X(-f) \tag{2} F{ x∗( …

9 fourier-transform continuous-signals

2

Détection de la direction du son à l'aide de plusieurs microphones

Tout d'abord, j'ai vu un fil similaire, mais il est un peu différent de ce que j'essaie de réaliser. Je construis un robot qui suivra la personne qui l'appelle. Mon idée est d'utiliser 3 ou 4 microphones - c'est-à-dire dans la disposition suivante afin de déterminer de quelle direction le …

9 sound-recognition

1

Quand l'interpolation spline cubique est-elle meilleure qu'un polynôme interpolateur?

L'intrigue suivante est une légère variation d'un exemple dans un manuel. L'auteur a utilisé cet exemple pour illustrer qu'un polynôme interpolant sur des échantillons également espacés a de grandes oscillations près des extrémités de l'intervalle d'interpolation. Bien sûr, l'interpolation spline cubique donne une bonne approximation sur tout l'intervalle. Pendant des …

9 interpolation

1

limite à une éventuelle mise en forme du bruit?

Je veux faire une mise en forme du bruit dans une application 100 kHz, 16 bits, de manière à déplacer tout le bruit de quantification vers la bande 25 kHz-50 kHz, avec un bruit minimal dans la bande DC-25 kHz. J'ai mis en place mathématique pour créer un noyau de …

9 noise

1

Éliminer le bruit de la radiographie dentaire

Je travaille sur un projet d'application du modèle de forme active pour localiser une dent en radiographie dentaire. Pour ceux qui connaissent la technique, j'essaie actuellement d'échantillonner le long de vecteurs normaux pour chaque point de repère. Le document recommande de prendre des dérivées des pixels échantillonnés: "Pour réduire les …

9 image-processing computer-vision image object-recognition

4

Pourquoi le système LTI ne peut pas générer de nouvelles fréquences?

Pourquoi Y(ω)=X(ω)H(ω)Oui(ω)=X(ω)H(ω)Y (\omega) = X(\omega)H(\omega) implique qu'un système LTI ne peut pas générer de nouvelles fréquences? Pourquoi si un système génère de nouvelles fréquences, alors ce n'est pas LTI?

9 convolution time-frequency

2

Pourquoi le bruit gaussien est-il appelé ainsi?

Pouvez-vous expliquer: pourquoi un type spécifique de bruit est-il appelé "bruit gaussien"? Pourquoi est-il pertinent de l'appeler gaussienne? Veuillez expliquer en termes simples.

9 noise gaussian statistics