タグ付けされた質問 「deconvolution」

私は8次のIIRフィルターを実装しようとしていますが、これまで読んだすべてのアプリケーションノートと教科書には、2次のセクションとして2を超える次数のフィルターを実装するのが最善であると書かれています。tf2sosMATLABで2次セクションの係数を取得するために使用しましたが、予想どおり、4 2次セクションの6x4係数が得られました。SOSとして実装する前は、8次フィルターには7つの以前のサンプル値を保存する必要がありました（および出力値も）。ここで、2次セクションとして実装するとき、フローが入力から出力までどのように機能するか、2つの前のサンプル値のみを保存する必要がありますか？または、最初のフィルターの出力はx_in2番目のフィルターのように送られますか？

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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。

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これらの種類の問題を解決する方法を知りたいです。 以下の線形システムを考えます。システムへの入力が、、場合、システムの応答は、図のように、、です。x1[n]x1[n]x_1[n]x2[n]x2[n]x_2[n]x3[n]x3[n]x_3[n]y1[n]y1[n]y_1[n]y2[n]y2[n]y_2[n]y3[n]y3[n]y_3[n] システムが時不変かどうかを判断します。正解です。 インパルス応答とは何ですか？ 編集： 与えられた入力がようなスケーリングされたインパルスを含まない一般的なケースを想定していますx2[n]x2[n]x_2[n]

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私はいくつかのデコンボリューション技術を研究しています、以下のようなモーションブラーを取り除くために： リチャードソンルーシー ウィーナー どちらを使用するかの長所/短所はありますか？ たとえば、Richardson-Lucyテクニックの長所と短所はどれですか。

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宿題の一環として、逆フィルターを実装しています。画像を劣化させ、逆フィルターで回復します。 5x5ボックスフィルターを使用して空間領域で画像をたたみ込みます。IフィルターをFFT、劣化画像をFFTし、劣化画像をフィルターで除算します。結果を画像に逆FFTすると、ゴミが発生します。 画像をFFTする場合、フィルターをFFTし、2つを乗算し、その結果をFFTフィルターで除算すると、元の画像に非常に近くなります。（（X * Y）/ Y〜== X） 数学は「空間畳み込み== FFT乗算」ほど単純ではありません。 逆フィルターを使用する正しい方法は何ですか？使用されている正確なカーネルでイメージを劣化させています。ノイズを加えていません。 Bovikの教科書「画像処理の基本ガイド」では、ほぼ完全に逆フィルターを無視しています。Gonzalez＆Woodsはもう少し希望がありますが、ほとんどすぐにウィーナーフィルターにスキップします。 私はstackoverflow.comで同様の質問をしてい ます/programming/7930803/inverse-filter-of-spatially-convolved-versus-frequency-convolved-image （この質問にも[宿題]のタグを付ける必要がありますが、タグはまだ存在せず、作成する担当者もいません。） 編集。以下のいくつかの素晴らしい提案について。@ dipan-mehta FFTを行う前に、畳み込みカーネルを画像と同じサイズにパディングしています。カーネルを左上に配置しています。次にifft（ifftshift（））を画像に保存すると、良い結果が得られます。カーネルとイメージの両方でifft（ifftshift（））を実行しました。良い（ish）結果。（画像は私の/programming/7930803/inverse-filter-of-spatially-convolved-versus-frequency-convolved-image質問にあります。） @ jason-rはおそらく正しいでしょう。基礎となる畳み込み+変換の数学を理解していません。「デコンボリューション」は私にとって新しい言葉でした。まだ学ぶべきことがたくさんあります。助けてくれてありがとう！ 宿題の私の解決策は、周波数領域ですべてを行うことです。教授と話をした。私は必要以上に割り当てを難しくしていました。彼女は、ノイズを追加してから、逆フィルター、ウィーナーフィルター、および制約付き最小二乗フィルターを試してみたかったのです。演習のポイントは、フィルターがノイズをどのように処理するかを確認することでした。

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ビタビデコーダーの代わりに、計算負荷の少ない代替手段は何ですか？ 理想的には、最も一般的に使用される概算方法のリストと、簡単な長所と短所が理想的です。

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