タグ付けされた質問 「1d」

整数係数の特定の2Dカーネルが整数係数を持つ2つの1Dカーネルに分離可能かどうかをすばやく判断できるようにしたいと思います。例えば 2 3 2 4 6 4 2 3 2 に分離可能です 2 3 2 そして 1 2 1 分離可能性の実際のテストは、整数演算を使用するとかなり簡単に思えますが、整数係数を使用した1Dフィルターへの分解はより困難な問題であることが判明しています。困難は、行または列間の比率が非整数（有理数）である可能性があるという事実にあるようです。たとえば、上記の例では、比率が2、1 / 2、3 / 2、および2/3です。 SVDのようなヘビーデューティアプローチを使用したくないのは、（a）ニーズに対して比較的計算コストが高く、（b）整数係数を決定するのに必ずしも役に立たないためです。 何か案は ？ さらに詳しい情報 係数は正、負、またはゼロの場合があり、いずれかまたは両方の1Dベクトルの合計がゼロである病理学的な場合があります。例えば -1 2 -1 0 0 0 1 -2 1 に分離可能です 1 -2 1 そして -1 0 1

21 filters  separability  1d  2d 

ガウス分布でランダム信号をたたみ込み、ノイズ（この場合はポアソンノイズ）を追加して、ノイズの多い信号を生成しました。次に、このノイズの多い信号をデコンボリューションして、同じガウスを使用して元の信号を抽出します。 問題は、1Dでデコンボリューションを行うコードが必要なことです。（私はすでに2Dでいくつか見つけましたが、私の主な目的は1Dです）。 そうすることができるいくつかのパッケージまたはプログラムを私に提案していただけませんか？（できればMATLABで） 助けてくれてありがとう。

12 matlab  convolution  continuous-signals  deconvolution  1d 

この問題を解決しようとして困っています。この信号の畳み込みを計算する必要があります。 y(t)=e−ktu(t)sin(πt10)(πt)y(t)=e−ktu(t)sin⁡(πt10)(πt)y(t)=e^{-kt}u(t)\frac{\sin\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{({\pi}t)} ここで、u(t)u(t)u(t)はHeavyside関数です よく私はこれらの2つの信号の畳み込みが等しいと言う公式を適用しました Y(f)=X(f)⋅W(f)Y(f)=X(f)⋅W(f)Y(f)=X(f)\cdot W(f) ここで、X(f)X(f)X(f)は最初の信号のフーリエ変換で、W(f)W(f)W(f)は2番目の信号のフーリエ変換です。 e−ktu(t)e−ktu(t)e^{-kt}u(t)フーリエ変換はX(f)=1k+j2πfX(f)=1k+j2πfX(f)=\dfrac{1}{k+j2{\pi}f} 2番目の信号をsinc(t10)sinc(t10)\text{sinc}\left(\dfrac{t}{10}\right) だから私はこの操作をします： sin(πt10)(πt10)(110)sin⁡(πt10)(πt10)(110)\dfrac{\sin\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{\left(\dfrac{{\pi}t}{10}\right)}{\left(\dfrac{1}{10}\right)}これは等しい(110)sinc(t10)(110)sinc(t10){\left(\dfrac{1}{10}\right)}\text{sinc}\left(\dfrac{t}{10}\right) 正しいかどうか？

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