タグ付けされた質問 「bandwidth」

次の帯域幅を計算する方法を教えてください。 一定の（実際の）正弦波のトーン （実際の）正弦波パルス。 質問はそれと同じくらい簡単ですが、一定のトーンの帯域幅を正確に何から始めるべきか、そしてそこから、パルスの帯域幅がどうあるべきかという概念に苦労しています。 周波数領域では、周波数一定の実音は、とある2つのデルタ関数として存在しますが、その帯域幅を計算するにはどうすればよいでしょうか。f − fffffff−f−f-f さらに、パルスに関しては、これは時間的には長方形の関数なので、周波数領域ではsincであるため、その帯域幅は単純にではなく、はパルスの持続時間ですか？ T1T1T\frac{1}{T}TTT

11 frequency-spectrum  frequency  bandwidth 

これはクックブックに関連しているので、おそらく20年前に解決しようとしましたが、あきらめ、未解決の問題を思い出しました。しかし、それはかなりまっすぐ進むのですが、私はまだ泥に詰まっています。 これは、共振周波数を持つ単純なバンドパスフィルター（BPF）です。 Ω0Ω0\Omega_0と共振：QQQ H(s)=1QsΩ0(sΩ0)2+1QsΩ0+1H(s)=1QsΩ0(sΩ0)2+1QsΩ0+1 H(s) = \frac{\frac{1}{Q}\frac{s}{\Omega_0}}{\left(\frac{s}{\Omega_0}\right)^2 + \frac{1}{Q}\frac{s}{\Omega_0} + 1} 共振周波数で |H(jΩ)|≤H(jΩ0)=1|H(jΩ)|≤H(jΩ0)=1 |H(j\Omega)| \le H(j\Omega_0) = 1 上部と下部のバンドエッジは次のように定義されています |H(jΩU)|2=∣∣H(jΩ02BW/2)∣∣2=12|H(jΩU)|2=|H(jΩ02BW/2)|2=12 |H(j\Omega_U)|^2 = \left|H\left(j\Omega_0 2^{BW/2} \right)\right|^2 = \tfrac12 |H(jΩL)|2=∣∣H(jΩ02−BW/2)∣∣2=12|H(jΩL)|2=|H(jΩ02−BW/2)|2=12 |H(j\Omega_L)|^2 = \left|H\left(j\Omega_0 2^{-BW/2} \right)\right|^2 = \tfrac12 これらを「ハーフパワーバンドエッジ」と呼びます。私たちはオーディオなので、オクターブ単位で帯域幅を定義し、アナログの世界では、オクターブ単位のこの帯域幅BWBWBWはQに関連しています。QQQようにます。 1Q=2BW−12BW−−−−√=2sinh(ln(2)2BW)1Q=2BW−12BW=2sinh⁡(ln⁡(2)2BW) \frac{1}{Q} = \frac{2^{BW} - 1}{\sqrt{2^{BW}}} = 2 \sinh\left( \tfrac{\ln(2)}{2} BW \right) マップする双線形変換（事前にワープした共振周波数）を使用しています。 sΩ0jΩΩ0←1tan(ω0/2)1−z−11+z−1←jtan(ω/2)tan(ω0/2)sΩ0←1tan⁡(ω0/2)1−z−11+z−1jΩΩ0←jtan⁡(ω/2)tan⁡(ω0/2)\begin{align} …

10 audio  bandwidth  math  bilinear-transform 

しましょう f（t ）f(t)f(t) プロパティを持つ関数である： T ∈ Rf（T ）∈ R 全てに対する T| f（t ）| < A すべてのための トン∫∞- ∞f（t ） e- 私ω トン d t=0 for all | ω | ≥Bt は実数ですf（t ） は実数ですfの絶対値 （t ） はA によって上界 f（t ） は周波数Bによってラジアンで帯域制限されますt∈Rt is in realsf(t)∈R for all tf(t) is in reals|f(t)|<A for …

8 bandwidth  derivative 

Bandwidth-Time積の意味を教えてください。帯域幅（BBB）= 1 /シンボル時間（TTT）したがって、 BT=1BT=1BT = 1。 しかし、どのように変化するのでしょうか？ その意味は何ですか？ たとえば、GFSKがGMSKであると言うとき BT=0.5BT=0.5BT = 0.5、それはどういう意味ですか？

8 modulation  gaussian  bandwidth  fsk 

たとえば、ピーク周波数の検出では、複素数のDFTビンで、またはそれらの実数部と虚数部で別々に帯域制限内挿法を使用し、結果の大きさまたは2乗した大きさを計算することは有効であると思われます。しかし、ビンの大きさ（それは妥当ではないと思います）、またはそれらの二乗された大きさ（多分妥当）の帯域制限補間についてはどうですか？妥当とは、完全に補間された値は、時間領域信号のゼロパディングされたバージョンのより大きなDFTからそれらを計算することによって検出された値と等しくなることを意味します。 最初のアプローチは、補間が完全でない場合の他のアプローチとは異なり、非負の結果を保証します。非負または正の帯域制限補間に関するこの質問を参照してください。

7 dft  interpolation  bandwidth 

私は、MATLAB環境でCmor-Fb-FCウェーブレット変換を使用しています。Fbは帯域幅、Fcは中心周波数パラメーターです。トレイルとエラーの手順で、Fb-Fcを5-1として選択し、合理的な出力を得ました。しかし、私はFb-Fcパラメータに適切な値を選択するルールを知りたいですか？30秒間に300個のサンプルを使用しているとしましょう。サンプリング周波数は10 Hzです。これが信号です。 x=sin(2*pi*t*.1).*(t<10)+sin(2*pi*t*0.3).*... (t<30)+sin(2*pi*t*0.6).*(t<10).*exp(-t*.1);

7 matlab  wavelet  bandwidth 

信号用 x(t)x(t)x(t) 帯域幅あり BxBxB_x と信号 y(t)y(t)y(t) 帯域幅あり ByByB_y、信号の帯域幅はどうなりますか z(t)=x(t)y(t)z(t)=x(t)y(t)z(t)=x(t)y(t) ？

7 bandwidth 

フィルター処理しようとしているノイズのあるウィンドウ処理された正弦波のパルス長を考慮して、「理想的な」FIRフィルターの長さを確認しようとしています。TpTpT_p 私が設計するFIRフィルターへのパラメーターとして、私は以下を持っています。 Fc=15 kHzFc=15 kHzF_c = 15 \text{ kHz}、中心周波数。（これは信号のキャリア周波数です）。私はこれを知っている。 これはBPF FIRなので、通過帯域をからます。これは、ウィンドウ処理された正弦波の帯域幅がFc−1TpFc−1TpF_{c} - \frac{1}{T_p}Fc+1TpFc+1TpF_{c} + \frac{1}{T_p}2Tp2Tp\frac{2}{T_p} 正確にどのように正確にわからない最後のパラメーターは、このFIRの長さです...これは私が失われるところです。ここでの理想的な長さ（ある場合）は...パルスの長さ（もちろんサンプル数）だけにする必要があります。これにより、一致したフィルターに似たものになりますか？これは、フィルター長を長くしてもそれ以上の利益がないことを意味しますか？ さらなるコンテキストとして、私はこの「理想的な」長さを求めています。それは、存在する場合、できるだけ多くのノイズを除去しようとしているだけでなく、鋭いトランジェントを維持するためにも最善を尽くしています。これは私が尋ねるようになったものです、最初から理想的なフィルター長はありますか？たとえば、次のプロットでは、信号の長さ11（赤）と長さ171（黒）のフィルターを使用して、信号のノイズバージョンをフィルター処理しています。それらを以下に示します。 ご覧のように、黒い結果は「より滑らか」ですが、トランジェントの範囲では、より「汚れ」ていることがわかります。対照的に、赤はまだいくらかのノイズを保持していますが、トランジェントはそれほど影響を受けていません。 以下のプロットは、上記のフィルターのスペクトルを示しています。 TLDR：では、FIRフィルターに「理想的な」長さはありますか？フィルターの長さをさらに長くしても、ノイズ耐性は失われませんが、トランジェントが必要以上にスミアになる可能性がありますか？ 編集： 新しい画像を2つ追加しました。最初のフィルターには、長さ11のフィルター（赤）、長さ171のフィルター（黒）、長さ901のフィルター（青）があります。濃い青はデータのスペクトルです。 長さ11のフィルター（赤）と長さ901の新しいフィルター（黒）の対応する結果を次に示します。

7 filters  filter-design  bandpass  bandwidth 

これは私が解決した宿題の質問から来ました。いくつかの説明が必要です。 特定の波長で特定の量のスペクトルの帯域幅を決定するように求められます。これを見つけるために、私はそれを知っています。 δf=C ⋅δλλ2δf=c⋅δλλ2\delta_f = \frac{c\cdot \delta_\lambda}{\lambda^2} ここで、は帯域幅、\ delta_ \ lambdaはスペクトルの量、\ lambdaは指定されたキャリア波長、cは光の速度です。δfδf\delta_fδλδλ\delta_\lambdaλλ\lambdaccc これで問題はありませんが、この式が機能する理由や、それがどこから来るのか、理由はわかりません。この式はどこから来たのですか、それは何と呼ばれていますか？ 質問は次のとおりです。 波長でのスペクトルにどれだけの帯域幅がありますか？0.1 ミクロン0.1 micron0.1 \textrm{ micron}1 ミクロン1 micron1 \textrm{ micron}

7 frequency-spectrum  bandwidth 

時間分解能と帯域幅の2つの概念に戸惑っています。パルス圧縮レーダーアプリケーションは、求められる特定の時間分解能に対して「十分なBWがない」とよく耳にします。 最大時間分解能は、単にサンプリングレートの逆数ではありませんか？ それらの概念はどのように関連していますか？

7 resolution  bandwidth