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ほとんどのオーディオ処理タスクで、最も使用される変換の1つはMFCC（メル周波数ケプストラム係数）です。 私はほとんどMFCCの背後にある数学を知っています。フィルターバンクステップとメル周波数スケーリングの両方を理解しています。 取得できないのはDCT（離散コサイン変換）ステップです。このステップではどのような情報を取得できますか？このステップの優れた視覚的表現は何ですか？

20 filters  mfcc  cepstral-analysis 

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？

20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

背景：私はしばしば、独自のフィルターを必要とする何らかの信号処理タスクを行っています。通常、この時点でMATLABに行き、firpm()firpm()\tt firpm()を使用して新しい一意のフィルターを生成します。MATLAB firpm()関数は、そのParks-McClellanアルゴリズムを実装します。これでフィルターができたので、フィルターをハードコーディングされた配列に入れました。しかし、1つのシナリオでのみ機能するハードコードされたフィルターがあるという問題があります。 問題：信号処理の問題を解決できるようになりましたが、非常に特定のシングルサンプルレートまたは特定のシナリオの場合のみです。 目標： Cコードまたは他の言語からfirpm()firpm()\tt firpm()を呼び出して、信号処理コードをより汎用的にしたい。のオープンソース実装が見つかりませんfirpm()！ Parks-McClellan最適FIRフィルター設計アルゴリズム（MATLABでは別名firpm()firpm()\tt firpm()オープンソース実装はどこで入手できますか？ PS私は、ウィンドウ処理などを使用してフィルタを異なる方法で設計できることを認識しています...コメントでそれらを自由に言及してください。しかし、この質問のポイントは、「他のフィルター設計手法とは何ですか？」ポイントは、非常に便利なfirpm()firpm()\tt firpm() ...または類似のもののオープンソース実装を見つけることです。 PPSこの質問の目標の1つは、最初にコードを見て、Parks-McClellanアルゴリズムがどのように機能するかを学習することです。その後、背景理論を読む予定です。

20 filters  filter-design  software-implementation  finite-impulse-response 

このような入力データで使用されるカルマンフィルターは常に表示されます。たとえば、入力は通常、位置と対応する速度です。 （x 、dバツdt）(x,dxdt) (x, \dfrac{dx}{dt}) 私の場合、サンプル時間ごとに2Dの位置と角度しかありません。 P私（x私、y私）そして（α1、α2、α3）Pi(xi,yi)and(α1,α2,α3) P_i(x_i, y_i) \qquad \text{and} \qquad (\alpha_1, \alpha_2, \alpha_3) カルマンフレームワークに適合できるように、各ポイントおよび各角度の速度を計算する必要がありますか？

19 filters  adaptive-filters  kalman-filters 

以下の論文は、ティーガー・カイザーのエネルギー演算子のX線画像強調への応用について説明しています： ラインハルト・バーンスタイン、マイケル・S・ムーア、サンジット・K・ミトラ、「画像強調のための調整可能な二次フィルター」 Proc。IEEE Image Conference on Image Processing（ICIP）、Santa Barbara、CA、vol。1、pp。287-290、1997年10月。http：//vision.ece.ucsb.edu/publications/view_abstract.cgi？52 著者は、同様の線形演算子との類推を通じてフィルターの動作の直観を開発します（つまり、「したがって、ティーガーフィルターの出力は、ローカル平均で重み付けされたハイパスフィルター応答にほぼ等しい」）。精度のために、二次多項式フィルターとは、以下のように、切り捨てられたVolterra Seriesによって完全に特徴付けられる非線形、非再帰的なフィルターを意味します（1Dの場合）： y(n)=∑m1=0N1−1h1(m1)x(n−m1)+∑m1=0N2−1.∑m2=0N2−1h2(m1,m2)x(n−m1)x(n−m2)y(n)=∑m1=0N1−1h1(m1)x(n−m1)+∑m1=0N2−1.∑m2=0N2−1h2(m1,m2)x(n−m1)x(n−m2) y(n) = \sum_{m_1=0}^{N_1-1}{ h_1(m_1)x(n - m_1) } + \sum_{m_1=0}^{N_2-1}{\hphantom{.}\sum_{m_2=0}^{N_2-1}{ h_2(m_1,m_2)x(n - m_1)x(n - m_2) } } 低次の多項式フィルターの設計へのほとんどのアプローチには、システム同定フレームワークが含まれますが、推定されたフィルターが機能する理由についての深い理解はありません。現在、線形アナロジーに基づく分析的アプローチは最新技術ですか、または使用できる既知の数学ツールはありますか？

19 filters 

平均フィルターは線形フィルターと呼ばれ、中央値フィルターは非線形フィルターと呼ばれますか？平均および中央値フィルターの動作方法は理解していますが、線形および非線形という用語とは関係がありませんでした。例を挙げて説明してください。

18 image-processing  filters  discrete-signals  signal-analysis  filtering 

数ヶ月前から、動的システムの制御の分野に積極的に関与し始めました。 ほとんどの場合、特定の動的システム用にコントローラーを設計するには、特に信号フィルターの分野でデジタル信号処理技術を使用する必要があります。 私は制御工学のバックグラウンドを持っていないので、シグナルフィルターを扱っているサウンド教科書の提案を詳細に提供してもらえないかと思います。 教科書は理想的には以下を含むべきです： DSPの分野で最も一般的なフィルターの紹介。 周波数領域と時間領域の両方での主な特性の説明。 どのシナリオで一般的に使用されますか（フィルターの役割または機能）。 素朴な質問ではありますが、いくつかの教科書をアドバイスしてください。

17 filters  filter-design  reference-request  control-systems 

誰もが非音声を減衰させるフィルターを知っていますか？私は音声認識ソフトウェアを書いていますが、人間の音声以外はすべて除外したいと思います。これには、バックグラウンドノイズ、くだらないマイクによって生成されるノイズ、またはバックグラウンドミュージックも含まれます。パワースペクトルの6 dBロールオフを補正する1次フィルターを既に実装していますが、ノイズが聞こえます（ただし、音声はずっと明瞭に聞こえます）。ローパスフィルターを使用することを考えましたが、次の2つの理由でそれを行うのは不安です。 ローパスプレフィルターが残りの音声処理に干渉するかどうかはわかりません。人間の耳は20 kHz未満の音しか検出できませんが、音声の処理に必要な高次の高調波を除去するリスクはありません（これが事実かどうかはわかりませんが。私はチャンスを取りたくない）。 特定の子音（f、h、sなど）の励起は、ほぼ完全にホワイトノイズであることを理解しています。いわば、良いノイズを除去するノイズフィルターを実装したくありません。 理想的には、マイクに向かって話している人のスピーチだけを残したいと思います。あなたが何かアイデアを持っているか、私が見逃している何かがある場合、私に知らせてください。大変感謝いたします！

17 filters  audio  noise  speech-recognition 

バターワースフィルターを実装する標準的な方法の1つは、それぞれが複素共役極のペアに対応する2次セクションのカスケードです。たとえば、4次フィルターの場合、2つの2次セクションがあります。カットオフが0hz付近からナイキスト付近に設計されているため、z平面でローパスフィルターの極の位置がどのように変化するかを考えると、極の各ペアによって「掃引」されるパスは、単位円内のアークのペアに対応します、次の図に示すように[4次フィルターの場合]： これらのフィルターがどのくらいの期間存在し、これらの「アーク」がs平面の直線に対応するという事実を考えると、ポールをスイープできる単一のパラメーターを持つ実装フォームを誰かが開発したのは理にかなっています「設計時」ではなく「実行時」の円弧に沿って。しかし、私はまだそのようなものに遭遇していません。 特に範囲のセグメント内でこれを行うさまざまな方法を考え出すことは比較的簡単で、少し余分な計算を投げる意欲があります。私が疑問に思っているのは次のとおりです： 1）最適な特性（効率、堅牢性など）を持ち、2）範囲全体をカバーする、特定の次数の調整可能な[デジタル]バタワースフィルターを実装する標準的な方法はありますか？ または、これは本当に簡単な問題なので、誰もそれについて話すことを気にしませんか？その場合、「静的」設計のオプションの横にあるフィルター設計プログラムに表示されるようです。 私はこれを見つけました：可変カットオフ周波数を備えた多目的バターワースフィルターですが、最初はグーグルで何が含まれているかについての情報はあまりないようです。 更新（再：回答） もう少し明確にするために： 私は、時変システムで使用するために、DCからナイキストへのカットオフを自動的に調整する（ゲインを正規化したままにする）パラメーター（[0,1]など）を持つ「メタ設計」を探しています。バターワース制約を除いて、この2極共振器のようなもの。アイデアは、パラメータを計算することは、実行時に一般的なオフライン設計手順を実行するよりも効率的であるということです。 「メタフィルタ」の設計方法を必ずしも探しているわけではありません（つまり、数値の代わりに変数を使用して計算を行います）。標準の[非自明]実装形式の選択肢があるかどうか疑問に思っています。たとえば、静的な場合に対応する単純なアプローチでは、時変の場合に数値的な問題が発生します。 たぶん問題はないかもしれませんし、簡単なアプローチが実際に使用されているものです。それは素晴らしいことです。私が心配しているのは、私が相談した情報源のどれにもこのトピックが明示的に言及されていないことですが、たぶん本当に明白な何かを見逃したので、私は尋ねています。 ここで詳細を追加する過程で、私はパラメトリックバイクアッド構造の一般的な処理に遭遇しました。 更新2 次のように、Jason Rへの2番目のコメントに入れたような答えを探しています。 「ああ、そうですね、最小限の乗算を使用しながら、このようなエッジケースを解決するので、タップされた状態のラティス形式で、ある程度の論文のパラメーター化III-2bを使用したいと思います。」 おそらくそのようなものは存在しませんが、私の質問は、それが存在するかどうか、もしそうなら、それは何ですか、どこで見つけることができますか？ ジャックポット ジェイソンRの答えのcomp.dspスレッドでティムウェスコットによって与えられた「観測者の標準形式」への参照に基づいて、私は制御システムの文献を掘り始めなければならないかもしれないと仮定することにしました。butterworth "state space"であり、パラメトリックバターワースだけでなく、チェビシェフフィルターと楕円フィルターも含めて、次の非常にクールな設計/実装の扱いを示しました。 Sophocles J. Orfanidis、「高次デジタルパラメトリックイコライザーデザイン」、J。Audio Eng。Soc。、vol。53、pp。1026-1046、2005年11月。 ペーパー：http : //www.ece.rutgers.edu/~orfanidi/ece348/hpeq.pdf Matlab Toolbox：http : //eceweb1.rutgers.edu/~orfanidi/hpeq/ 掘り下げるには少し時間がかかりますが、これまで読んだ内容に基づいて、探しているものではない場合は非常に驚くでしょう。Orfanidis論文に導いたcomp.dsp参照のために、これをJason Rに渡します。彼の答えは、バターワースフィルターの設計に関する実用的な概要でもあります。

17 filters  software-implementation  infinite-impulse-response  hardware-implementation 

私のシステムは次のとおりです。モバイルデバイスのカメラを使用してオブジェクトを追跡します。この追跡から、画面に投影する4つの3Dポイントを取得し、4つの2Dポイントを取得します。これらの8つの値は、検出のためにややノイズが多いので、動きをより滑らかでより現実的にするためにそれらをフィルタリングしたいと思います。2番目の測定として、3つのオイラー角（つまり、デバイスの姿勢）を提供するデバイスのジャイロスコープ出力を使用します。これらは、2D位置（約20 Hz）よりも正確で、高い周波数（最大100 Hz）で動作します。 私の最初の試みは単純なローパスフィルターを使用することでしたが、遅れが重要だったので、カルマンフィルターを使用して、少しの遅延で位置を滑らかにできるようになりました。前の質問で見たように、カルマンフィルターの重要なポイントの1つは、測定値と内部状態変数の関係です。ここでの測定値は、8つの2Dポイント座標と3つのオイラー角の両方ですが、内部状態変数として何を使用すべきか、オイラー角を2Dポイントにどのように接続するかについてはわかりません。したがって、主要な質問は、カルマンフィルターがこの問題に適しているのでしょうか。はいの場合、どのように？

17 filters  kalman-filters  state-space 

Parks-McClellanアルゴリズムを使用して、特定の周波数領域の制約に従う補間フィルターを簡単に設計できます。ただし、時間領域の制約を強制する方法はすぐにはわかりません。特に、ナイキストフィルターの生成に興味があります。したがって、係数でオーバーサンプリングしNている場合、フィルタにゼロkN以外の整数のゼロ交差が必要ですk（これにより、補間器への入力サンプルが出力シーケンスに表示されるようになります）。 Harris 1がハーフバンドフィルターを設計する手法、つまりの特別なケースについて話しているのを見ましたN=2。これに対する一般的な解決策はありますか？（ウィンドウメソッドを使用してフィルターを簡単に設計できることは知っていますが、同じコントロールは得られません。） [1] 通信システムのマルチレート信号処理、 pp。208-209

17 filters  parks-mclellan  interpolation 

線形位相、つまり一定の群遅延を持つ4種類のFIRフィルターがあることを知っています：（M =インパルス応答の長さ） 対称的なインパルス応答、M =奇数 インプ それぞれ 対称、M =偶数 インプ それぞれ 非対称、M =奇数 インプ それぞれ 非対称、M =偶数 それぞれに特徴があります。これらのタイプのうち、線形位相設計のFIRフィルターで最も一般的に使用されるのはなぜですか？:)

16 filters  filter-design  finite-impulse-response 

DSPは、信号の一部のFFTを使用して行われ、FFTから生じるサンプルを修正し（信号とノイズのスペクトルを表すため）、不要な信号を削除し、逆FFTを実行して時間を取得すると考えましたフィルターされた信号のドメイン表現（ノイズは除去されました）。ただし、これは行われず、代わりにウィンドウ関数を使用して時間領域ですべての作業を行います。どうして？ 窓関数の周波数応答を周波数領域の信号のスペクトルと畳み込むよりも、時間領域で窓関数を掛ける場合、どうなりますか？つまり、信号にフィルターの周波数応答を乗算することによって、周波数領域ですべての作業を行った場合、それは正しいフィルター処理のようになりますか？しかし、ここでは、ウィンドウを使用する代わりに、時間領域ですべての処理を行います。 ->私の混乱がどこから来たのかを見てみましょう。ローパスフィルターなどのアナログフィルターの場合、周波数応答のようなこのパルスがあります。信号をフィルター処理するとき、フィルターの周波数応答のようなパルスで信号のスペクトルを効果的に乗算します。これにより、カットオフより上の信号のすべての周波数が0に減少します。これが、ローパスフィルターの本質的な動作です。デジタルフィルターでも同じことをしてみませんか？

16 filters  frequency-spectrum  filter-design  window-functions  analog 

画像の高周波成分と低周波成分は何を意味しますか。バイラテラルフィルターを使用して画像の高周波成分と低周波成分を分離する方法。

16 image-processing  filters  image  multi-scale-analysis  edge-preserving-filter 

したがって、一次時間遅延システム用のPIコントローラーの設計方法に答えながら （質問はこちら） 制御システムに対する閉ループ方程式は次のとおりです。 GC（s ）= KT（1 − s T）（s ）s3+ （1T+ a − KKp）s2+ （aT+ KKPT+ K私）s + KK私TGC（s）=KT（1−sT）（s）s3+（1T+a−KKp）s2+（aT+KKPT+K私）s+KK私T G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} 質問：フィルターが不安定な場合、閉ループ伝達関数で分子を正規化するにはどうすればよいですか？（飛行機のRH上のポール） 通常、コントローラーの前に以下を行うフィルターを導入します。 1KT（1 − s T）（s ）1KT（1−sT）（s） \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} 分子を正規化する ただし、次の用語により、フィルター自体は不安定です。 は、システムをまったく実現できないという問題を引き起こすステップ応答に対して不安定です。1（1 − s …

16 filters  filter-design  transfer-function  analog  control-systems