タグ付けされた質問 「filters」

FFTを実行し、いくつかのビンをゼロにしてからIFFTを実行することで、信号をフィルタリングするのは非常に簡単です。例えば： t = linspace(0, 1, 256, endpoint=False) x = sin(2 * pi * 3 * t) + cos(2 * pi * 100 * t) X = fft(x) X[64:192] = 0 y = ifft(X) 高周波成分は、この「ブリックウォール」FFTフィルターによって完全に除去されます。 しかし、これは良い方法ではないと聞いたことがあります。 なぜ一般に悪い考えですか？ それが大丈夫か良い選択かという状況はありますか？ [ pichenettesが示唆するとおり ]

72 fft  filters 

以下は、話している人の録音を表す信号です。これに基づいて一連の小さなオーディオ信号を作成したいと思います。「重要な」サウンドの開始と終了を検出し、それらをマーカーに使用してオーディオの新しいスニペットを作成するという考え方です。言い換えれば、音声の「チャンク」がいつ開始または停止したかを示すインジケータとして無音を使用し、これに基づいて新しい音声バッファを作成したいと思います。 たとえば、ある人が自分自身を記録する場合 Hi [some silence] My name is Bob [some silence] How are you? 次に、これから3つのオーディオクリップを作成したいと思います。言うHiもの、言うMy name is Bobもの、言うものHow are you?。 私の最初のアイデアは、低振幅の領域がある場所を常にチェックするオーディオバッファーを実行することです。たぶん、最初の10個のサンプルを取得して値を平均し、結果が低い場合は無音としてラベル付けすることでこれを行うことができます。次の10個のサンプルをチェックして、バッファを進めていきます。この方法で増分することで、エンベロープの開始位置と停止位置を検出できました。 誰でも良い、しかしこれを行う簡単な方法についてアドバイスがあれば、それは素晴らしいことです。私の目的のために、解決策は非常に初歩的なことができます。 私はDSPのプロではありませんが、いくつかの基本的な概念を理解しています。また、プログラムでこれを行うので、アルゴリズムとデジタルサンプルについて話すのが最善です。 すべての助けてくれてありがとう！ 編集1 これまでのところ素晴らしい反応です！ライブオーディオではないことを明確にしたかったので、ライブラリを使用するソリューションは実際には選択肢ではないため、CまたはObjective-Cでアルゴリズムを自分で記述します。

43 filters  audio  filter-design 

DSPを勉強していますが、位相遅延と群遅延の違いを理解するのに苦労しています。 どちらもフィルターを通過した正弦波の遅延時間を測定しているように思えます。 これを考えるのは正しいですか？ その場合、2つの測定値はどのように異なりますか？ 誰かが一方の測定がもう一方の測定よりも有用である状況の例を挙げることができますか？ 更新 Julius Smithの「デジタルフィルターの概要」を読んで、2つの測定値が少なくとも異なる結果を与える状況を見つけました：アフィン位相フィルター。それは私の質問に対する部分的な答えだと思います。

41 filters  audio  phase  group-delay 

MATLAB filtfiltは、順方向、逆方向のフィルタリングを実行します。つまり、フィルタリング、信号のリバース、再度のフィルタリング、そして再度のリバースです。どうやらこれは位相遅れを減らすために行われたのですか？このようなフィルタリングを使用することの利点/欠点は何ですか（フィルター次数の効果的な増加につながると思います）。 （つまり、前方フィルタリングのみ）のfiltfilt代わりに、常に使用することが望ましいでしょうfilterか？これを使用する必要があるアプリケーションと使用しないアプリケーションがありますか？

30 matlab  filters  theory 

最小位相システムの本当の意味は何ですか？ウィキペディアの記事とオッペンハイムを読むことは助けになります。というのは、LTIシステムの場合、最小フェーズとは逆が因果的で安定していることを意味するということです。（つまり、ゼロと極が単位円の内側にあることを意味します）が、「位相」と「最小」はそれと何の関係がありますか？どういうわけか、DFTの位相応答を見て、システムが最小位相であることを確認できますか？

29 filters  filter-design 

私はゆっくりとDSPを学び、いくつかの用語に頭を包もうとしています。 質問1：次のフィルター差分方程式があるとします y[n]=2x[n]+4x[n−2]+6x[n−3]+8x[n−4]y[n]=2x[n]+4x[n−2]+6x[n−3]+8x[n−4]y[n] = 2 x[n] + 4 x[n-2] + 6 x[n-3] + 8 x[n-4] 右側に4つの係数があります。「タップ数」も4ですか？「フィルター次数」も4ですか？ 質問2：MATLAB fir1(n, Wn)関数を使用しようとしています。10タップフィルターを作成する場合、に設定しますか？n=10n=10n=10 質問3：次の再帰的（おそらくIIR）フィルター差分方程式があるとします： y[n]+2y[n−1]=2x[n]+4x[n−2]+6x[n−3]+8x[n−4]y[n]+2y[n−1]=2x[n]+4x[n−2]+6x[n−3]+8x[n−4]y[n] + 2 y[n-1] = 2 x[n] + 4 x[n-2] + 6 x[n-3] + 8 x[n-4] 係数の数は左側と右側で異なるため、「タップ数」と「フィルター次数」をどのように決定しますか？ 質問4：次の論理if-and-only-ifステートメントは真ですか？ フィルターは再帰的ですフィルターはIIRです。⟺⟺\iff フィルターは非再帰的ですフィルターはFIRです。⟺⟺\iff

28 filters  filter-design  infinite-impulse-response  fir 

ハニング、ハミング、ブラックマンなどのウィンドウ関数を使用して時系列を平滑化する場合、あるウィンドウを別のウィンドウよりも優先するための考慮事項は何ですか？

25 filters  window-functions 

フィルタリングにオーバーラップ追加とオーバーラップ保存のどちらを使用するかを決定するために、どのような違いやその他の基準を使用できますか オーバーラップ加算とオーバーラップ保存の両方は、FIRフィルターカーネルによるデータストリームのFFTベースの高速畳み込みを行うためのアルゴリズムとして説明されています。遅延、計算効率、またはキャッシュの局所性（など）の違いはありますか？それとも同じですか？

24 fft  filters  convolution  fast-convolution 

存在するピーク検出アルゴリズムは何ですか？ノイズの多いデータがあり、このデータのピーク検出を実装したいと思います。データは逆で、実際に私は底を決定しようとしています。 これがExcelのデータのスナップショットです。私は両方の底を検出するのが好きです。データをローパスフィルターに通してから、移動平均を行ってピークを決定し、移動平均内で別の検索を行うことを考えました。DSPバックグラウンドはゼロです。これは単なる常識的なアプローチです。専門家が推奨することを聞きたいです。

24 filters  peak-detection 

次の1次IIRフィルターを想定します。 y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1]y[n]=αx[n]+(1−α)y[n−1] y[n] = \alpha x[n] + (1 - \alpha) y[n - 1] IIRが最後のサンプルの算術平均であるFIRを可能な限り近似するパラメーター st を選択するにはどうすればよいですか。αα \alpha kk k z[n]=1kx[n]+1kx[n−1]+…+1kx[n−k+1]z[n]=1kx[n]+1kx[n−1]+…+1kx[n−k+1] z[n] = \frac{1}{k}x[n] + \frac{1}{k}x[n-1] + \ldots + \frac{1}{k}x[n-k+1] ここで、、つまりIIRの入力はよりも長くなる可能性がありますが、最後の入力の平均の最適な近似が必要です。n∈[k,∞)n∈[k,∞) n \in [k, \infty) kk k kk k IIRには無限のインパルス応答があるため、最適な近似を探しています。またはコスト関数のいずれであっても、分析ソリューションが必要です。L2L2 {L}_{2} L1L1 {L}_{1} この最適化問題は、1次IIRのみを与えられた場合、どのように解決できますか ありがとう。

24 filters  filter-design  infinite-impulse-response  optimization  approximation 

私はSOスレッドで、のfiltfilt代わりに後方/前方フィルタリングを実行するための提案を使用しましたlfilter。 他の手法に対して1つを使用する動機は何ですか？

21 filters  python  infinite-impulse-response 

ローパスフィルターのFIRフィルター設計にParks-McClellan（ここではPMcCと略します）または最小二乗アルゴリズムよりもウィンドウアプローチを使用する利点はありますか？今日の計算能力では、アルゴリズム自体の複雑さは要因ではないと仮定します。 この質問は、PMcCと最小二乗を比較するものではありませんが、具体的には、これらのアルゴリズムの代わりにウィンドウFIR設計手法を使用する理由がある場合、またはそれらのアルゴリズムによって廃止され、教訓的な目的に追いやられた設計をフィルター処理するウィンドウ手法がありましたか？ 以下は、ハミングウィンドウを、同じ数のタップを使用して、最小二乗法を使用したお気に入りの設計アプローチと比較した比較の1つです。ハミングウィンドウのパスバンドに厳密に一致するように、最小二乗アプローチの通過帯域を拡大しました。この場合、最小二乗のパフォーマンスが大幅に向上することは明らかでした（ストップバンド除去が大幅に向上します）。すべてのウィンドウでこれを行っていないので、PMcCと最小二乗を実行できるかどうか、またはウィンドウイングアプローチが好ましいFIRローパスフィルタの他のアプリケーションがあるかどうかという質問につながりますか？

21 filters  filter-design  fir  least-squares  parks-mclellan 

この質問をするためのより良い方法は考えられないので、例から始めましょう。最大周波数が50Hz（100Hzでサンプリング）の入力信号があるとします。対象の信号は0〜5Hzの範囲にあるため、カットオフ5Hzのローパスフィルターを追加し、結果の信号をさらに処理することができます。私の理解では、フィルター処理された信号を10分の1にダウンサンプリングできるため、処理の負荷を軽減できます。私は正しいですか？はいの場合、フィルタリングの後にダウンサンプリングが常に実行されないのはなぜですか？そして、私の仮定が間違っている場合、どこで間違っていますか？

21 filters  decimation  downsampling  sampling 

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 

ガボールフィルターの研究を行っていますが、Googleで検索したとき、非常に長く複雑な記事がありました。誰でも簡単な説明を見つけたり、ウェブサイトや記事を読んで読んだりするのを手伝ってくれますか？Matlabで使用するために、このフィルターを理解したいと思います。

20 filters  frequency