Większość współczesnych telewizorów kineskopowych (CRT) wyprodukowanych po latach 60. XX wieku (po wprowadzeniu standardów NTSC i PAL) obsługuje dekodowanie sygnałów kolorowych. Powszechnie wiadomo, że nowe standardy kolorów zostały stworzone, aby umożliwić nowym telewizorom kompatybilność wsteczną ze starymi czarno-białymi transmisjami dnia (między innymi religijną kompatybilność wsteczną z wieloma innymi starszymi funkcjami). …
Tło: Pracuję nad aplikacją na iPhone'a (wspomnianą w kilku innych postach ), która „słucha” chrapania / oddychania, gdy ktoś śpi i określa, czy występują oznaki bezdechu sennego (jako wstępny ekran „laboratorium snu” testowanie). Aplikacja wykorzystuje przede wszystkim „różnicę widmową” do wykrywania chrapania / oddechów i działa całkiem dobrze (korelacja około …
To pytanie zostało przeniesione z przepełnienia stosu, ponieważ można na nie odpowiedzieć w procesie przetwarzania stosu wymiany sygnałów. Migrował 7 lat temu . Wiem, że jest to zależne od sygnału, ale w obliczu nowego hałaśliwego sygnału, jaka jest twoja torba sztuczek za próbę odszumienia sygnału przy zachowaniu ostrych przejść (np. …
To może wydawać się łatwe pytanie i bez wątpienia tak, ale staram się obliczyć wariancję białego szumu gaussowskiego bez żadnego rezultatu. Gęstość widmowa mocy (PSD) addytywnego białego szumu Gaussa (AWGN) wynosi podczas gdy autokorelacja wynosiN0N.02)N.02)\frac{N_0}{2}, więc wariancja jest nieskończona?N.02)δ( τ)N.02)δ(τ)\frac{N_0}{2}\delta(\tau)
Jakie są algorytmy generowania dobrego pseudolosowego przybliżenia do szumu (różowego), ale odpowiednie do implementacji przy niskich kosztach obliczeniowych na całkowitym DSP?1 / f1/fa1/f
Czy ktoś zna filtr tłumiący brak mowy? Piszę oprogramowanie do rozpoznawania mowy i chciałbym odfiltrować wszystko oprócz ludzkiej mowy. Obejmuje to hałas w tle, hałas wytwarzany przez kiepski mikrofon, a nawet muzykę w tle. Zaimplementowałem już filtr pierwszego rzędu, który kompensuje zsuwanie się widma mocy o 6 dB, ale nadal …
W niektórych artykułach czytałem, że hałas addytywny jest ograniczony przez pasmo bieli Gaussa. Jak mogę zasymulować ten rodzaj hałasu za pomocą MATLAB?
Chciałbym stworzyć biały szum w dziedzinie częstotliwości, a następnie przekształcić go w domenę czasu za pomocą Pythona. Aby zrozumieć problem, po prostu wygenerowałem biały szum w dziedzinie czasu i przekształciłem go w domenę częstotliwości: import scipy.signal as sg import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt e = np.random.normal(0,1,1e3) E …
Staram się omijać działanie filtra Wienera w celu redukcji szumów obrazu. W moim przypadku najpierw użyję innego filtra redukującego szum, a następnie wykorzystam jego wynik jako przybliżenie charakterystyki szumu dla filtra Wienera. Jeśli chodzi o informacje na temat filtra Wienera, uznałem następujący kod Matlab i opis za przydatne: http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/images/f11-12251.html#f11-14272 i …
Załóżmy, że mamy sygnał nnn który składa się z białego szumu Gaussa. Jeśli modulujemy ten sygnał, mnożąc go przez , powstały sygnał nadal ma białe spektrum mocy, ale wyraźnie szum jest teraz „wiązany” w czasie. To jest przykład procesu cyklostacjonarnego .sin2ωtsin2ωt\sin 2\omega t x ( t ) = n ( …
Mam system komunikacji bezprzewodowej, który symuluję w Matlabie. Wykonuję znak wodny poprzez nieznaczne dostosowanie fazy transmitowanego sygnału. Moja symulacja przyjmuje oryginalne wartości I (fazy) i Q (kwadratury) i dodaje znak wodny. Następnie muszę symulować wynikowy bitowy poziom błędu po przesłaniu. Na razie muszę tylko dodać do sygnału różne ilości szumu …
Jaki jest najlepszy filtr do usuwania szumu gaussowskiego bez niszczenia krawędzi? Używam standardowych obrazów Leny z addytywnym szumem Gaussa i chcę zrezygnować przed zastosowaniem dyfuzji anizotropowej. Nie chcę filtrować mediany, ponieważ krawędzie stają się rozmyte. Próbowałem filtrowania adaptacyjnego, ale wyniki nie były zadowalające.
Jak określić ilościowo, jak „biały” jest jakiś hałas? Czy istnieją jakieś miary statystyczne lub inne miary (na przykład FFT), które mogą określić ilościowo, jak blisko szumu białego jest konkretna próbka?
W przypadku mikroskopii często testujemy kamery. Ponieważ moje aplikacje wymagają bardzo niskiego stosunku sygnału do szumu, ważne jest, aby szum był wolny od korelacji i wzorców, ponieważ lokalna korelacja naprawdę odróżnia sygnał od tła. Aby przetestować hałas, zwykle uzyskuję serię ~ 100 ciemnych klatek, tj. Klatek, w których żadne zewnętrzne …
Zasadniczo każdą formę enropy określa się jako niepewność lub przypadkowość. Wierzę, że w hałaśliwym otoczeniu ze wzrostem szumów entropia wzrasta, ponieważ jesteśmy bardziej niepewni co do zawartości informacyjnej pożądanego sygnału. Jaki jest związek między entropią a SNR? Wraz ze wzrostem stosunku sygnału do szumu moc szumów maleje, ale nie oznacza …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.