信号処理

PSDの計算方法を理解しようとしています。コミュニケーションエンジニアリングの教科書をいくつか見てきましたが、役に立ちませんでした。私もオンラインで見ました。 ウィキペディアには、最も良い説明があるようです。ただし、CDF（累積分布関数）を作成することを決定した部分で迷子になり、何らかの理由でそれを自己相関関数に関連付けることにします。 私が理解していないのは、PSDの計算とどのように関係する自己相関があるのでしょうか？PSDは、フーリエ変換（は時間に対する信号のパワーと単純に考えていました。P （t ）P(t)P（t）P(t)P(t)P（t）P(t)

14 power-spectral-density  psd 

私の多くの読書では、ある著者が（デジタル信号の）周波数（変換）ドメインでの作業について話すときは常に、DFTまたはDTFT（そしてもちろん対応する逆）を使用します。異なる著者は、どちらか一方を使用する傾向があります。 これに関する特定のパターンを実際に確認することはできませんでした。その中で、なぜアルゴリズムを説明する際にDFTよりもDTFTを選ぶのですか？一方が他方に対してあなたを助けるのはどこですか？

14 fft  fourier-transform  dft 

私は、ウェーブレットの背後にある数学的な背景の多くに精通しています。しかし、ウェーブレットを使用してコンピューターにアルゴリズムを実装する場合、連続ウェーブレットを使用すべきか、離散ウェーブレットを使用すべきかについてはあまり確信がありません。すべての現実では、コンピューター上のすべてがもちろん離散的であるため、離散ウェーブレットがデジタル信号処理に適していることは明らかです。ただし、ウィキペディアによれば、主に（デジタル）画像圧縮や他の多数のデジタルデータ処理アクティビティで使用されるのは、連続ウェーブレット変換です。デジタル画像または信号処理に（正確な）離散ウェーブレット変換の代わりに（近似）連続ウェーブレット変換を使用するかどうかを決定する際に考慮すべき長所と短所は何ですか？ PS（ここで仮定を確認）等間隔の点で連続ウェーブレットの値を取得し、結果のシーケンスをウェーブレット計算に使用することにより、連続ウェーブレット変換がデジタル処理で使用されると想定しています。これは正しいです？ PPS通常、ウィキペディアは数学についてかなり正確なので、連続ウェーブレット変換に関する記事のアプリケーションは実際には連続ウェーブレット変換のアプリケーションであると想定しています。確かに、特にCWTであるものに言及しているため、デジタルアプリケーションでのCWTの使用が明らかに存在します。

14 discrete-signals  wavelet  continuous-signals  approximation 

圧縮センシングのトピックは初めてです。R.Baranuik、Y.Eldar、Terence Taoなどによるいくつかの論文を読みました。これらの論文はすべて、基本的にその背後にある数学的な詳細、すなわちスパース性、RIP、L1ノルム最小化などを提供します。圧縮センシングを実現しますか？ 助けてくれてありがとう。

13 matlab  compressive-sensing  optimization 

オーディオ信号処理の学習を開始したいと思います。オンラインの多数の書籍や学術論文があり、そのすべてがトピックの基本をスキップしているようです。 音声信号処理をうまく学習するために、大まかなロードマップを知りたいのです。 信号解析を開始する前に、微積分が最初のステップであることを読みました。 オーディオ信号解析は、必要な知識全体の一部に過ぎないように感じます。他のトピックは、音楽理論、オーディオエンジニアリング、プログラミングです。 この分野の知識を持つ人々に、オーディオ信号の分析と操作/作成の方法を理解するための可能な手順を提案するようお願いする場合があります。

13 audio 

2つの信号または曲線を比較したい。 残念ながら、サンプルレートは異なります。1つ目は30 Hzでサンプリングされ、2つ目は2000 Hzでサンプリングされます。Matlabには「リサンプル」機能があり、これにより比較がはるかに簡単になると思いました。 私の質問は次のとおりです。2番目の曲線をダウンサンプリングするか、最初の曲線をアップサンプリングするのが賢明ですか 編集： 私は言われたとおりにした。左の図には、元の曲線があります。右側の曲線はリサンプリングされます。右上はアップサンプリングされ、右下はダウンサンプリングされます。 リサンプリングすると、曲線の長さが異なることがわかります。ただし、2番目の信号は最初の信号の長さに切り取られます。

13 resampling 

ソフトウェアでBPSK信号の位相を回復するためのオプションは何ですか？オンラインで見つけることができる唯一のリソースには回路図が含まれています。アナログ回路に不慣れな人々にこれを説明しようとする人は誰もいないようです。 理論上、キャリアリカバリがどのように機能するかについての説明が必要です。また、擬似コードまたはコード例も気に入っています。

13 digital-communications  demodulation  phase  bpsk  qpsk 

だから私は、信号と逆変換の周波数応答をゼロで埋める周波数領域補間器を書き込もうとしています。対処しなければならない2つのケースがあります。 偶数長の応答ビンを分割する必要があるのは、あいまいだからです。そこで、スペクトルの負の部分をコピーし、その間にゼロを追加します。Fs/2Fs/2F_s/2n*(interp-1)-1 奇数長の応答ビンがないため、正/負の周波数を分割し、それらの間にゼロを挿入するだけです。Fs/2Fs/2F_s/2n*(interp-1) ゼロパディングを行うコードはこちらにあります // Copy negative frequency components to end of buffer and zero out middle // inp - input buffer of complex floats // n - transform size // interp - interpolation amount void zero_pad_freq(cfloat_t *inp, size_t n, size_t interp) { if ((n % 2) == 0) { …

13 fft  interpolation  c 

すなわち、状態変数として位置（p）と速度（v）があり、pの低周波測定を行うと、これは間接的にvに関する情報も提供します（pの微分なので）。そのような関係を処理する最良の方法は何ですか？ A）更新手順では、pを測定したとだけ言って、vを修正するためにフィルタリングプロセスと累積状態共分散行列（P）に依存する必要がありますか？ B）pの測定の更新ステップの後または前に、測定されたpと（比較的大きい）デルタ時間を使用してvの高分散予測を行う「余分な」予測ステップを作成する必要がありますか？ C）更新/測定のステップで、pと vの両方を測定し、それらの相互依存性に関する情報を測定共分散行列（R）に何らかの方法でエンコードしたと言う必要がありますか？ もう少し背景を説明するために、問題に遭遇した特定の状況を以下に示します。 私は物体の位置（p）を推定したいシステムで作業しており、加速度（a）を頻繁に測定し、pの頻度の低いノイズ測定を行っています。 私は現在、拡張カルマンフィルターでこれを行うコードベースで作業しています。このコードベースでは、状態変数pおよびvとして保持されます。加速度測定のたびに「予測」ステップを実行し、測定されたaとデルタ時間を使用して、新しいpとvを統合および予測します。次に、（まれな）p測定ごとに「更新」/「測定」ステップを実行します。 問題はこれです-私は時々aの高エラー測定値を取得し、それは非常に誤ったvをもたらします。明らかに、aのさらなる測定はこれを決して修正しませんが、pの測定はこれを取り除くべきです。そして、実際、これは起こるように見えます...しかし、非常にゆっくりです。 このシステムでpがvに影響する唯一の方法は、共分散行列P（つまり、上からの方法A）を介することだけであるため、これは部分的にはあると考えていました。pとvの間のこの関係に関する知識をモデルに組み込んで、pの測定がvをより速く修正するためのより良い方法があるかどうか疑問に思っていました。 ありがとう！

13 filters  kalman-filters  estimation  measurement  bayesian-estimation 

カルマンフィルターを1週間学習しています。EKF（拡張カルマンフィルター）が私の場合により適している可能性があることを発見しました。 バリオメーター（飛行機とパラシュートに垂直位置と速度を伝えるデバイス）にKF / EKFを適用しているとは考えられません。私の場合、いくつかのサンプルデータを生成しました。最初の数秒で、彼（たとえば、パラシュート）は下降（速度は正）し、その後上昇（速度は負）です。 私が知る限り、このシステムは線形です。KFまたはEKFを使用する必要がありますか？

13 kalman-filters 

数学では、エルゴード語という用語は、大まかに言って、空間全体で平均化されたものと同じ平均化された挙動を持つ動的システムを表すために使用されます。 -ウィキペディアから 信号処理システムのエンジニアリングの観点から、信号がエルゴード的であるかどうかを知ることは、信号を分析するための攻撃計画を変更しますか？私はこれを常に魅力的なコンセプトだと思ってきましたが、決心がついたらどうするのか本当に分かりません。この情報を知っていると、より適切な分析方法は何でしょうか？

13 ergodic  averaging 

キャリブレーションされたカメラを1台だけ使用するとします。このカメラから、私は画像AとB IがAとBの間のホモグラフィを知ってもらう、通過計算のOpenCVの）（findHomography。 画像Aのポーズ（回転行列Rと並進ベクトルt）がわかっているので、画像Bのポーズが必要です。取得したら、後続の画像のすべてのポーズを計算できるようになります。 Bのポーズの計算の実装を知っていますか？ウェブ上でいくつかの記事を見つけましたが、簡単に実装できるソリューションを見つけることができませんでした...

13 image-processing  computer-vision  3d  opencv 

画像から特徴を抽出しようとしていますが、抽出したいポイントを取得できなかったため、画像がテンプレートと一致しません。 良い結果を得るために、SIFTを画像に適用する前に確認する必要があるチェックポイントはありますか？たとえば、テンプレート画像は次のとおりです。 ターゲット画像;

13 matlab  image-processing  sift 

1 MHz 8ビットCPUパーソナルコンピューター（Apple II、Atari 800など）の時代には、これらのPCで理解可能な任意のテキスト音声合成を実行できるソフトウェアプログラムがありました。公開されているどのような音声合成アルゴリズムが、同様にパフォーマンスとメモリが制限されているマイクロコントローラーへの実装に適しているでしょうか？（もしあれば...）

13 speech-synthesis 

の定義は、業界のバベルの塔のように思えます。S N Rにはどのような定義がありますか（アプリケーションを自由に試してみてください）、そしてそのアプリケーションについてどのように正確に測定できますか？S N RSNR\rm SNRS N RSNR\rm SNR に関する私の具体的な質問は次のとおりです。S N RSNR\rm SNR 最適なビットサンプリングタイミングを達成できなかった場合、通信システムのをどのように測定できますか。 Qチャンネル？コンテキストについては、この投稿を参照してください。S N RSNR\rm SNR 最適なビットサンプリングを達成し、ソフトビットが得られたら、どのように（またはE b N 0）を測定するのが最善ですか？私が使用する1つの方法は次のとおりです 。10 log 10 [ 平均{ | s n | 2 }S N RSNR\rm SNREbN0EbN0E_bN_010 ログ10[ 平均{ | sn|2}var { | sn| }]、10ログ10⁡[平均{|sn|2}var{|sn|}]、 10\log_{10}\left[ \frac{\textrm{mean}\left\{\lvert s_n \rvert^2\right\}}{\textrm{var}\textrm\{\lvert s_n \rvert\textrm\}}\right], …

13 noise  bpsk  snr