Обробка сигналу

Як середній фільтр називається лінійним фільтром, а середній фільтр називається нелінійним фільтром? Я розумію, як працює середній і середній фільтр, але мені не вдалося співвіднести терміни лінійний і нелінійний. Поясніть, будь ласка, приклад.

18 image-processing  filters  discrete-signals  signal-analysis  filtering 

З кількох місяців тому я почав активно займатися сферою управління динамічними системами. У більшості випадків проектування контролера для даної динамічної системи вимагатиме використання цифрових технологій обробки сигналів, особливо в області сигнальних фільтрів. Оскільки я не маю досвіду в управлінській техніці, мені цікаво, чи хтось із вас може надати мені детальну …

18 filters  filter-design  reference-request  control-systems 

Я щойно вивчив SURF і збираюся його впровадити, але все ще не зрозумів, чому ми використовуємо дескриптори. Я розумію, що таке ключові точки та їх призначення, але коли ми дістаємо ключові точки, ніж для чого нам потрібно використовувати дескриптори? Яке їх значення та роль у визнанні?

18 image-processing  computer-vision  opencv 

У більшості прикладів та коду FFT, який я бачив, вихід (величини частоти) прямої операції DFT масштабується N - тобто замість того, щоб надати вам величину кожного відрізка частоти, він дає вам N-кратну величину. Оперативно це просто тому, що DFT обчислюється, приймаючи внутрішній добуток сигналу з кожним базовим синусом (тобто ненормованою …

17 fft  dft  magnitude  normalization 

Я намагаюся обернути голову навколо правильного використання фільтра Вінера або прогнозування помилок для фільтрації даних. Мені здається, що це лише відбілюючий фільтр, так як він використовується, коли дані, які ви хочете відновити, не є сигналом AWGN? Наприклад, у мене є сигнал, який містить кілька перешкод для перешкод - можна побачити …

17 adaptive-filters 

Я хочу, щоб я міг знайти точки на зображеннях, які є центром радіального градієнта, як той, що показано на лівому малюнку нижче. Будь-які ідеї щодо того, як я міг би використовувати перетворення Хауга чи якийсь інший метод комп’ютерного зору? Спасибі Приклад пошуку зображення:

17 image-processing  computer-vision  gradient 

Я дуже вдячний за інтуїтивне пояснення (візуального) відстеження за допомогою фільтрів Калмана. що я знаю: Крок прогнозування: Динамічний стан системи : цільове місце в момент часуxtxt\mathbf x_tttt Вимірювання : зображення в індексі часу (??)ztzt\mathbf z_tttt На основі зображень / вимірів Я хочу передбачити стан ? (з використанням динамічного рівняння) Це …

17 computer-vision  kalman-filters  tracking 

Моя система така. Я використовую камеру мобільного пристрою для відстеження об'єкта. З цього відстеження я отримую чотири 3D-точки, які я проектую на екрані, щоб отримати чотири 2D бали. Ці 8 значень якось галасливі, завдяки виявленню, тому я хочу відфільтрувати їх, щоб зробити рух більш плавним та реалістичним. В якості другого …

17 filters  kalman-filters  state-space 

Гаразд, спектральна площинність (також її називають ентропією Вінера) визначається як відношення середнього геометричного спектру до середнього арифметичного. У Вікіпедії та інших посиланнях йдеться про спектр потужності . Хіба це не квадрат перетворення Фур'є? FFT виробляє "амплітудний спектр", а потім ви квадратуєте, щоб отримати "спектр потужності"? В основному те, що я …

17 fft  frequency-spectrum  power-spectral-density 

Які належні кроки для попередньої обробки моїх сигналів, щоб пізніше провести незалежний аналіз компонентів (ICA)? Я розумію, як, хоча подальше пояснення цього не шкодить, але мене більше цікавить, чому.

17 preprocessing  ica 

Мені потрібно здійснити наближення до зворотного , тобто функції квадратного суперкореня (ssrt). Наприклад, означає, що . Мене не так цікавить якась конкретна точність / бітова глибина, оскільки я розумію, які мої варіанти є на відміну від більш прямолінійних підходів, що використовують серію потужностей.xxххx^xssrt(2)≈1.56ссrт(2)≈1.56\mathrm{ssrt}(2) \approx 1.561.561.56≈21.561.56≈21.56^{1.56} \approx 2 Вольфрам Альфа дає …

17 approximation 

Ми можемо легко створити інтерполяційні фільтри, які підкоряються певним обмеженням частотної області за допомогою алгоритму Паркс-МакКлеллан . Однак не відразу зрозуміло, як застосувати обмеження часової області; зокрема, мені цікаво генерувати фільтри Nyquist. Тож якщо я пересилюю на коефіцієнт N, я хочу, щоб фільтр мав нульові перетини в kNдля ненульового цілого …

17 filters  parks-mclellan  interpolation 

Я зрозумів, що SNR - це відношення потужності сигналу до потужності шуму. Що стосується зображень, як на оригінальне зображення впливає доданий шум. У PSNR ми беремо квадрат пікового значення на зображенні (у випадку 8-бітного зображення, пікове значення - 255) і ділимо його на середню квадратичну помилку. SNR та PSNR використовуються …

17 image-processing 

NNN - го порядку Баттерворта фільтр низьких частот від частоти зрізу ωcωc\omega_c можуть бути сконструйовані шляхом розподілу NNN полюсів рівномірно щодо параметра на S-площині параметричної кривої , що є півколом:0&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10 < \alpha <1f(α)=ωcei(π/2+πα)f(α)=ωcei(π/2+πα)f(\alpha) = \omega_c e^{i(\pi/2+\pi\alpha)} Рисунок 1. Полюси фільтра Баттерворта 6-го порядку (CC BY-SA 3.0 Fcorthay) Примітно, що та …

17 filter-design  butterworth 

Я читав в Інтернеті шматочки та фрагменти, але просто не можу все це скласти разом. У мене є деякі базові знання про сигнали / DSP речі, які повинні бути достатньою умовою для цього. Мене цікавить врешті-решт кодування цього алгоритму на Java, але я ще не розумію його повністю, тому я …

17 discrete-signals  signal-analysis  mfcc