Si je me souviens bien, il existe une variation de la DFT qui peut être utilisée pour analyser une bande spécifique du spectre d'un signal. Comment ça s'appelle?
Ma compréhension du scalogramme est que, pour une ligne particulière, les scores de la projection du signal d'entrée avec l'ondelette à un déplacement particulier sont affichés. Sur les lignes, la même chose s'applique, mais pour la version dilatée de l'ondelette. Je pensais que les scalogrammes peuvent être définis pour tous …
J'ai implémenté un simple modem FSK de type V.23 en C ici . La particularité de la modulation choisie est telle que les 0 et les 1 sont envoyés sous forme de tonalités de deux fréquences différentes (2100 Hz et 1300 Hz respectivement) et la durée de chaque symbole est …
Lorsque le signal est modulé sur la porteuse dans le spectre électromagnétique, ce signal occupe la petite partie du spectre entourant la fréquence de la porteuse. Il provoque également la génération de bandes latérales à des fréquences supérieures et inférieures à la fréquence porteuse. Mais comment et pourquoi ces bandes …
Je connais la phase d'un signal 1D . Mais quand je vais dans des dimensions plus élevées comme 2D, 3D, etc., il devient difficile de saisir le concept. Que signifient les termes déphasage et spectre de phase en cas de signal multidimensionnel (2D, 3D etc.) comme un signal image ou …
J'ai des problèmes pour comprendre la FFT. La résolution de fréquence dans le spectre est-elle calculée comme taux d'échantillonnagenombre de points FFTsampling ratenumber of FFT points\frac{\textrm{sampling rate}}{\textrm{number of FFT points}} ou taux d'échantillonnage0,5 * nombre de points FFTsampling rate0.5 * number of FFT points\frac{\textrm{sampling rate}}{\textrm{0.5 * number of FFT points}}? …
Dans les livres de traitement d'images, on nous dit que les images doivent être remplies lors du filtrage dans le domaine fréquentiel. Pourquoi avons-nous besoin de ce remplissage nul?
Dans ma quête sans fin pour identifier les ronflements, j'ai trouvé que la "planéité spectrale" semble être une bonne mesure de la "qualité" du signal. Je calcule la planéité spectrale comme la moyenne géométrique de la puissance FFT (R∗2+I∗2)(R∗2+I∗2)(R*2 + I*2) points de données divisés par la moyenne arithmétique des …
Il s'agit d'une continuation d'une question précédente . J'essaie d'analyser les sons de respiration et de ronflement, et bien que je puisse assez bien détecter le ronflement maintenant, la respiration est un plus grand défi. J'ai appris que si je casse la plage de fréquences analysée (environ 4KHz, échantillonnée à …
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