タグ付けされた質問 「signal」


1
ステップ関数(ヘビサイド関数)に対するシステムの応答
電気/熱システムのステップ関数への応答を計算したいと思います。一般に、伝達関数「簡単に」計算できます。HHH H(ω)=Vout(ω)Vin(ω)H(ω)=Vout(ω)Vin(ω)H(\omega) = \frac{V_{out}(\omega)}{V_{in}(\omega)} Heaviside関数のフーリエ変換()は(WAで計算される)ので、FF\mathcal{F} F(θ(t))=Vin(ω)=π2−−√δ(ω)+i2π−−√ωF(θ(t))=Vin(ω)=π2δ(ω)+i2πω\mathcal{F}(\theta(t)) = V_{in}(\omega) = \sqrt{\frac{\pi}{2}}\delta(\omega)+\frac{i}{\sqrt{2\pi}\omega} したがって、の逆フーリエ変換に注意してください。IFIF\mathcal{IF} Vout(t)=IF{(π2−−√δ(ω)+i2π−−√ω)H(ω)}Vout(t)=IF{(π2δ(ω)+i2πω)H(ω)}V_{out}(t) = \mathcal{IF} \left\{ \left( \sqrt{\frac{\pi}{2}}\delta(\omega)+\frac{i}{\sqrt{2\pi}\omega} \right) H(\omega) \right\} 計算を確認するために、簡単なRCシステムの応答を計算してみました。 コンデンサのよく知られた充電を取得する必要があります。伝達関数: H(ω)=11+iωRCH(ω)=11+iωRCH(\omega) = \frac{1}{1+i\omega R C} 逆フーリエ変換()をWA()で計算すると、次のようになります。IFIF\mathcal{IF}R=C=1R=C=1R=C=1 これは、時間をさかのぼる場合は正しいでしょう:/。だから問題は...私は何を間違っているのですか? 私はラプラス変換を使用して同じことをしました、そして、すべてがうまくいきます...しかし、私はなぜかわかりません。 PS別の方法を使いたくありません。自分のアプローチの何が悪いのかを理解したいだけです。 PS私がWAを使用している理由は、より複雑なシステムではWAを使用してフーリエ変換を計算する必要があるためです。

1
畳み込みの2番目の引数の意味は何ですか?
私は工学における畳み込みとその数学的特性および解釈(特にコンピュータービジョンのコンテキスト)をよりよく理解しようとしていました。畳み込みを思い出してください: s(t)=(x∗w)(t)=∫x(a)w(t−a)das(t)=(x∗w)(t)=∫x(a)w(t−a)da s(t) = (x * w)(t) = \int x(a) w(t-a) da (畳み込みへの)最初の引数は通常入力と呼ばれますが、(畳み込みへの)2番目の引数は通常「カーネル」と呼ばれます。ただし、コンピュータビジョンと畳み込みニューラルネットワークでは、2番目の引数は通常「テンプレート」と呼ばれます(エッジやホイールの画像、オブジェクトの一部など)。しかし、他の分野では、信号とシステムであると思います。これは通常「フィルター」と呼ばれます。xxxwww コンピュータソフトウェアエンジニアとして、ネーミングは特定の概念について考える力を与えるため、非常に重要であると思います。悪い名前を付けると、ずさんな考えにつながる可能性があります。したがって、私はこれらの技術名がおそらくこれらのアイデアを念頭に置いて選択されたと想定していました。これらの名前がたたみ込みの2番目の引数に使用された理由を誰かが知っているか理解していますか? 私が知っている具体的な名前は次のとおりです。 カーネル(純粋な数学から?) フィルター(信号とシステム?) テンプレート(コンピュータービジョン/機械学習) 不足しているものがあるかどうかはわかりませんが、これらのネーミングをよりよく理解し、たぶん(うまくいけば)たたみ込み演算子の機能と、工学および数学におけるその解釈を直感的に理解したいと思います。

1
非常に低い周波数(250Hz)で信号を送信する最良の方法?
私は電子的な質問に直面しているプログラマーなので、ここで質問する場所だと思いました! 私は、毎秒250回の磁場値(XYZ軸)を提供する磁場センサーを持っています。 プログラム可能なマイクロプロセッサを備えた電子回路がコイルを制御し、このセンサーに十分近い磁場を変化させることができます。しかし、2つのデバイスは厳密に配置されていないため、測位測定を中継できません。 回路からセンサーに2種類の信号を送信します。これは、磁場の強いノイズに耐えることができ、0.5秒未満にする必要があります(はい、秒-私たちは250 Hzにいます!) 現在の解決策は、17Hzの方形波、次に信号Aの12Hz、次に17Hzを送信し、信号Bの順序を逆にすることです。ただし、これらの信号を検出するには、十分な長さの波を送信して、信号の長さを約1.5にする必要があります秒。 だから、私の質問はここにあります:音楽信号のように、より速く信号を送ることができ、それでも信頼できる方法があるとしましょう。



2
カットオフ周期信号の中心線
私が求めているのは、この波の中心線、つまり0です。 たとえば、Matlabの簡単な例として、以下のコードを実行します。これは、数周期の単純な正弦波をプロットします。 x = linspace(0,7.5*pi,100); y = sin(x); plot(x,y); mean(y) 結果(そして問題)は、 mean(y) 0ではなく、0.0368です。 しかし、私はもちろん0付近で振動する正弦波をプロットしています。 どうやってこれらの種類の平均を正しく計算できますか(ピリオドを正しくするために各信号を手動でプロットして実際に調べる必要はありません)。
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.