信号処理

ワイヤレス通信の研究に携わっている友人がいます。彼は、1つの周波数を使用して、特定のスロットで複数のシンボルを送信できることを教えてくれました（もちろん、受信機でデコードできます）。 彼が言った技術は新しい変調方式を使用しています。したがって、1つの送信ノードがワイヤレスチャネルを介して1つの受信ノードに送信し、各ノードで1つのアンテナを使用すると、1つの周波数で1つのスロットで2つのシンボルを送信できます。 私はこのテクニックについて尋ねていませんし、それが正しいかどうかはわかりませんが、これができるかどうか知りたいですか？これも可能ですか？シャノンの制限を破ることはできますか？そのような手法の不可能性を数学的に証明できますか？ 私が知りたい他のこと、このテクニックが正しい場合、結果は何ですか？たとえば、このような手法は、干渉チャネルの有名な未解決の問題に対して何を意味するのでしょうか？ 何か提案はありますか？参照を歓迎します。

15 modulation  reference-request  channelcoding 

畳み込みのフィルターカーネルを使用して「第一原理」から設計されたFIRフィルターと、FFTを使用して2つの方法のいずれかで設計されたフィルター（以下を参照）の関係を理解し​​ようとしています。 私の知る限り、FIRフィルターのインパルス応答は、フィルターの畳み込みカーネルと同じです。（間違っている場合は修正してください。） また、私の理解では、FIRフィルターのインパルス応答の成分周波数（すなわち、フーリエ変換）は、フィルターの周波数応答と同じものです。したがって、逆フーリエ変換によりインパルス応答が返されます（繰り返しますが、間違っている場合は修正してください）。 これにより、2つの結論に導かれます（位相応答を無視するか、線形位相応答を仮定します）。 目的の周波数応答を「描画」し、IFFTを使用してインパルス応答を取得し、それを畳み込みカーネルとして使用することにより、任意の周波数応答のFIRフィルターを設計できるはずです。 あるいは、入力信号のFFTを取得し、周波数領域で希望する任意の周波数応答を乗算し、結果のIFFTを取得して出力信号を生成することにより、フィルターを作成できる必要があります。 直感的には、1と2は同等のように感じますが、それを証明できるかどうかはわかりません。 人々（およびDSPの文献）は、ChebyshevやRemezなどの複雑な（私にとっては）アルゴリズムを使用して、事前定義された応答を使用してFIRカーネルを設計するためにかなりの時間を費やしているようです。 可能なすべてのFIRカーネルにFFT / IFFT変換が存在する場合、なぜこれらの長さにするのですか？ 必要な正確な周波数応答を単純に描画し、IFFTを実行すると、FIRカーネルがあります（上記の方法1）。

15 fft  filters  discrete-signals  convolution 

信号にバンドパスフィルターを適用する以下のようなコードがあります。私はDSPに精通しているので、先に進む前に舞台裏で何が起こっているのかを理解したいと思います。 これを行うには、を使用せずにフィルターの周波数応答をプロットする方法を知りたいですfreqz。 [b, a] = butter(order, [flo fhi]); filtered_signal = filter(b, a, unfiltered_signal) 出力を考えると、[b, a]これをどうすればいいですか？これは簡単な作業のように思えますが、ドキュメントやオンラインで必要なものを見つけるのに苦労しています。 またfft、他の高速アルゴリズムを使用するなど、できるだけ早くこれを行う方法を理解したいと思います。

15 matlab  filters  filter-design  bandpass 

ウェーブレット変換によってプロットされたプロットの読み方を理解できず、 ここに私の簡単なMatlabコードがあります、 load noissin; % c is a 48-by-1000 matrix, each row % of which corresponds to a single scale. c = cwt(noissin,1:48,'db4','plot'); だから、最も明るい部分はスケーリングコーヒーサイズが大きいことを意味しますが、このプロットがどのように正確に理解できるのですか？親切に私を助けてください。

15 wavelet 

FIRフィルターが常に安定しているのはなぜですか？ ポールが含まれているため、他のポールよりも安定性の問題の影響が大きいのではないですか？

15 filters  finite-impulse-response 

現在MP3ファイルを処理していますが、この問題が発生します。私のMP3はステレオでエンコードされています。私がやりたいのは、さらに処理するためにボーカル部分を抽出することです（出力信号のモードがモノでもステレオでも問題ありません）。 私の知る限り、オーディオはMP3の異なる独立したサブ周波数帯域にエンコードされます。カットオフ周波数を適切に設定したハイパス/ローパスフィルターを使用して、ボーカル範囲に信号を制限できると思います。ただし、この場合、結果には純粋な音楽信号の一部が含まれている必要があります。またはグーグルの後、最初にバックグラウンド信号を計算するかもしれません（ボーカル部分が位相キャンセルと呼ばれるステレオオーディオの中心にあると仮定して、1つのチャンネルを他のチャンネルからの信号に追加することによって反転します）。この変換後、信号はモノになります。次に、元のステレオをモノラルにマージして、そこから背景信号を抽出します。 有効性を考えると、どちらが好まれますか（または他のソリューション:)？2番目のチャネルの場合、2つのチャネルAとBを使用して、バックグラウンドを計算するときに（BA）または（AB）を使用しますか？2つのチャネルをマージする場合と同様に、算術平均は十分に正確ですか？または、各チャネルを2倍にダウンサンプリングし、ダウンサンプリングされた信号をモノラルの結果としてインターリーブできますか？ よろしくお願いします。

15 audio  downsampling  mp3  background-subtraction 

Matlabを使用して、非常にシンプルなローパスバタワースフィルターを設計しました。次のコードスニペットは、私が行ったことを示しています。 fs = 2.1e6; flow = 44 * 1000; fNorm = flow / (fs / 2); [b,a] = butter(10, fNorm, 'low'); [b、a]にはフィルター係数が格納されます。オンラインHDLコードジェネレーターを使用してVerilogでコードを生成できるように、整数として[b、a]を取得したいと思います。 Matlab [b、a]の値はオンラインコードジェネレーターで使用するには小さすぎるようです（サーバー側のPerlスクリプトは係数を使用したコードの生成を拒否します）。[b、 a]適切な入力として使用できる形式。 Matlabで取得するa係数は次のとおりです。 1.0000 -9.1585 37.7780 -92.4225 148.5066 -163.7596 125.5009 -66.0030 22.7969 -4.6694 0.4307 Matlabで取得するb係数は次のとおりです。 1.0167e-012 1.0167e-011 4.5752e-011 1.2201e-010 2.1351e-010 2.5621e-010 2.1351e-010 1.2201e-010 4.5752e-011 1.0167e-011 1.0167e-012 オンラインジェネレーターを使用して、12ビットのビット幅とIまたはIIフィルター形式のフィルターを設計します。上記のリンクにある「フラクショナルビット」の意味がわかりません。 …

15 matlab 

私は、画像内で同じ/類似のオブジェクトを見つける場合の有用性を測定するために、色、方向付けられたエッジなどの可能な画像特徴のリストを見つけようとしています。誰かがそのようなリストまたは少なくともいくつかの機能を知っていますか？

15 image-processing  cbir 

このサイト（eletronics.se）には、フーリエ変換の理論に関する優れたディスカッションスレッドと回答がいくつかあります。シミュレーションツール（MS Excel :)）で同じを実装してみました。 同じことに関して、いくつかの解釈と実装の問題があります。50 Hzの電圧波形を解析しようとしています。ただし、以下のデータは、メモリおよび処理能力に制約のある16ビット組み込み低コストプロセッサで実装するための概念的なフレームワークを確立しようとするダミーデータです。 ETA（2012年5月30日） TL; DRバージョン： electronics.seでは言うまでもありませんが、メモリと処理能力に制約のある組み込みプロセッサを使用しています。 ここにはまだ答えられていないいくつかの質問があります： アルゴリズムのメモリフットプリントを大幅に増やすことなく、所有しているサンプルでウィンドウイングを実行する方法は？私はDSPを初めて使用するので、これらを基本的なステップバイステップの説明にしてください。 41のサンプルを補間して32を導出すると大きさが半分になったのに、64を導出するために補間したときに（ノイズを除いて）そのままだったのはなぜですか？ DSPの初心者にとって実用的な優れた回答が得られることを期待して、質問に対する報奨金を宣言しています。 実験1： 時間領域入力 私は、正弦波用いて生成 64個のサンプルを生成するために。次に、30％3 r d高調波、20％5 t h高調波、15％7 t h高調波、10％9 t h高調波、20％11 t h高調波を追加しました。これにより、次のサンプルが作成されました。罪（2 N π/ 64）罪⁡（2nπ/64） \sin(2n \pi /64) 3 r d3rd3rd5 のT H5th5th7 のT H7th7th9 のT H9th 9th 11 のT H11th 11th 0, 0.628226182, 0.939545557, …

15 fourier  fft 

ここでは例として、スケール不変の特徴変換アルゴリズムを使用します。SIFTは、画像のスケーリングされたガウスフィルタリングに基づいてスケール空間を作成し、ガウスの差を計算して潜在的な関心点を検出します。これらの点は、ガウス分布の差全体の局所的な最小値と最大値として定義されます。 このアプローチは（他の不可解な不変性の中でも）スケール不変であると主張されています。どうしてこれなの？なぜそうなのかははっきりしていません。

15 image-processing  computer-vision  sift  scale-space 

以下のような画像から交通標識を抽出するには、どのような画像解析技術を使用できますか？ 編集： 異方性拡散後：不要な背景が少しクリアされます 拡張後： 拡散後のしきい値処理：この目的に最適なしきい値処理を見つけることができません ただし、背景を削除する方法を理解できませんか？ 編集：画像のこれらの部分だけが必要です 別の入力画像を撮影する： 中央値フィルタリングとエッジ検出の適用： ボトムハットフィルタリング後： 道路標識を分離するにはどうすればよいですか？

15 image-processing  filters 

マイク入力からFFTを計算しています。低い周波数は常に高い周波数よりもパワーが大きい（dBが高い）ように見えることに気付きます。 データを24576バイト（4096 * 6）のフレームにカットしました。 ハミングウィンドウの適用： input[i] *= (0.54d - 0.46d*(double) Math.Cos((2d*Math.PI*i)/fs)); FFTWを通してそれを実行しますProcess1D()。 複素数から変換する： output[i] = 10.0 * Math.Log10((fout[i * 2] * fout[i * 2]) + (fout[i * 2 + 1] * fout[i * 2 + 1])); 6つの値を平均して、4096バイトの完全なFFTを取得します。 きれいな絵（パレットにマッピングされた色）を塗ります。 平均化（pt。5）は、FFTノイズを低減するために行われます。 画像は、音とマイクをオフにした状態で表示されるため、低周波数ではより多くのエネルギー（およびノイズ）が発生します。これは、マイク/サブの問題だけではないことを示しています。 私の質問： 1.これは予想されますか？どうして？ 2.これを修正する標準的な方法はありますか？いくつかのMath.Tan（）マジックが、それが属する場所を持ち上げることができるように見えます。 私の目標は、デフォルトで低い周波数が勝つことなく、上位5つの周波数を識別できるようにすることです。

15 audio  fft 

Hzでサンプリングされたオーディオ信号があり、60 Hz 以下のすべてを分離するローパスフィルターを設計したいとします。デジタルの世界では、これは、通過帯域を有するローパスフィルタです[ - π480004800048000606060。また、遷移帯域も同様に合理的でなければなりません。このためにFIRフィルターを構築すると、長期的には精度に影響する多くのタップが発生する可能性があります。IIRフィルターは、オーディオがフィルターの非線形位相応答の影響を受けるため、あまり理想的ではありません。そのため、信号をフィルター処理し、次に反転してフィルター処理しない限り、実際にはオプションではありません。[ - π400、π400][−π400、π400][-\frac{\pi}{400} , \frac{\pi}{400} ] これで、ウェーブレット変換は、1回限りの通常のフィルタリングよりも優れているでしょうか？

15 filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response 

製品を開発するとき、Matlabですべてのアルゴリズム設計を行います。それらは通常かなり基本的なもので、IIRまたはFIRフィルター、または2つ、FFTが2つなどです。組み込み環境に移行するとき、どのプラットフォームで実行するかを決定するのに苦労します。私は通常、これらの（広い）プラットフォームを考えます： DSPコア FPGA マイクロコントローラー 腕 この決定をしようとするとき、どのような要因を考慮する必要がありますか？

15 arm  dsp-core  hardware 

エルゴード的なプロセスの簡単な例を見つけようとしています。その特性の良い例としてどのようなプロセスが思い浮かびますか？ 簡単な調査（Wikipedia、別の回答）では、主に非エルゴード的プロセスの例を示しています。また、私はどの現実世界の現象がエルゴード過程としてモデル化されるのに適しているのだろうか？

15 random-process  ergodic