タグ付けされた質問 「filters」

私は、イメージノイズを低減するために、ウィナーフィルターの動作を頭で確認しようとしています。私の場合、最初に別のノイズ低減フィルターを使用してから、この結果をウィナーフィルターのノイズ特性の近似値として使用します。 Wienerフィルターに関する情報に関して、次のMatlabコードと説明が役立つことがわかりました。 http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/images/f11-12251.html#f11-14272 などのいくつかの他の良いリンク http://blogs.mathworks.com/steve/2007/11/02/image-deblurring-wiener-filter/ したがって、Matlabの観点から、組み込みのMatlab関数の使用方法を見ることができますが、関数呼び出しを使用するだけでなく、より基本的な理解を得たいと思いますが、同時に、より消化しやすいものを見つけたいですウィナーフィルタリングに関するウィキペディアのエントリ。 Wienerフィルタリングについて簡単に説明したい人はいますか？

16 image-processing  filters  noise  denoising  wiener-filter 

IIRフィルターは、直接形式1または2として実装できます。しかし、どのフォームを使用するかをどのように決定しますか？それぞれの長所と短所は何ですか？

16 filters  infinite-impulse-response 

対称条件が満たされると、FIRフィルターの位相は線形になります。これは、IIRフィルターには当てはまりません。 ただし、このプロパティを持たないフィルターを適用するのはどのアプリケーションにとって悪いですか？また、悪影響は何ですか？

16 filters  filter-design  fir 

100Hzで測定される信号があり、この信号にSavitzky-Golay平滑化フィルターを適用する必要があります。ただし、綿密な検査では、信号は完全に一定の速度で測定されず、測定間のデルタは9.7〜10.3 msの範囲です。 等間隔ではないデータにSavitzky-Golayフィルターを使用する方法はありますか？他に適用できる方法はありますか？

16 filters  smoothing 

畳み込みのフィルターカーネルを使用して「第一原理」から設計されたFIRフィルターと、FFTを使用して2つの方法のいずれかで設計されたフィルター（以下を参照）の関係を理解し​​ようとしています。 私の知る限り、FIRフィルターのインパルス応答は、フィルターの畳み込みカーネルと同じです。（間違っている場合は修正してください。） また、私の理解では、FIRフィルターのインパルス応答の成分周波数（すなわち、フーリエ変換）は、フィルターの周波数応答と同じものです。したがって、逆フーリエ変換によりインパルス応答が返されます（繰り返しますが、間違っている場合は修正してください）。 これにより、2つの結論に導かれます（位相応答を無視するか、線形位相応答を仮定します）。 目的の周波数応答を「描画」し、IFFTを使用してインパルス応答を取得し、それを畳み込みカーネルとして使用することにより、任意の周波数応答のFIRフィルターを設計できるはずです。 あるいは、入力信号のFFTを取得し、周波数領域で希望する任意の周波数応答を乗算し、結果のIFFTを取得して出力信号を生成することにより、フィルターを作成できる必要があります。 直感的には、1と2は同等のように感じますが、それを証明できるかどうかはわかりません。 人々（およびDSPの文献）は、ChebyshevやRemezなどの複雑な（私にとっては）アルゴリズムを使用して、事前定義された応答を使用してFIRカーネルを設計するためにかなりの時間を費やしているようです。 可能なすべてのFIRカーネルにFFT / IFFT変換が存在する場合、なぜこれらの長さにするのですか？ 必要な正確な周波数応答を単純に描画し、IFFTを実行すると、FIRカーネルがあります（上記の方法1）。

15 fft  filters  discrete-signals  convolution 

信号にバンドパスフィルターを適用する以下のようなコードがあります。私はDSPに精通しているので、先に進む前に舞台裏で何が起こっているのかを理解したいと思います。 これを行うには、を使用せずにフィルターの周波数応答をプロットする方法を知りたいですfreqz。 [b, a] = butter(order, [flo fhi]); filtered_signal = filter(b, a, unfiltered_signal) 出力を考えると、[b, a]これをどうすればいいですか？これは簡単な作業のように思えますが、ドキュメントやオンラインで必要なものを見つけるのに苦労しています。 またfft、他の高速アルゴリズムを使用するなど、できるだけ早くこれを行う方法を理解したいと思います。

15 matlab  filters  filter-design  bandpass 

FIRフィルターが常に安定しているのはなぜですか？ ポールが含まれているため、他のポールよりも安定性の問題の影響が大きいのではないですか？

15 filters  finite-impulse-response 

以下のような画像から交通標識を抽出するには、どのような画像解析技術を使用できますか？ 編集： 異方性拡散後：不要な背景が少しクリアされます 拡張後： 拡散後のしきい値処理：この目的に最適なしきい値処理を見つけることができません ただし、背景を削除する方法を理解できませんか？ 編集：画像のこれらの部分だけが必要です 別の入力画像を撮影する： 中央値フィルタリングとエッジ検出の適用： ボトムハットフィルタリング後： 道路標識を分離するにはどうすればよいですか？

15 image-processing  filters 

Hzでサンプリングされたオーディオ信号があり、60 Hz 以下のすべてを分離するローパスフィルターを設計したいとします。デジタルの世界では、これは、通過帯域を有するローパスフィルタです[ - π480004800048000606060。また、遷移帯域も同様に合理的でなければなりません。このためにFIRフィルターを構築すると、長期的には精度に影響する多くのタップが発生する可能性があります。IIRフィルターは、オーディオがフィルターの非線形位相応答の影響を受けるため、あまり理想的ではありません。そのため、信号をフィルター処理し、次に反転してフィルター処理しない限り、実際にはオプションではありません。[ - π400、π400][−π400、π400][-\frac{\pi}{400} , \frac{\pi}{400} ] これで、ウェーブレット変換は、1回限りの通常のフィルタリングよりも優れているでしょうか？

15 filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response 

だから最近、ベッセルフィルターは、他の一般的なタイプと一緒にリストされているにもかかわらず、実際には別の「クラス」に属する奇妙なものであることがわかりました。 長方形の振幅応答は、遷移帯域がゼロで、阻止帯域の減衰が無限であるため、理想的な周波数領域応答を表します。一方、ガウス振幅応答は、インパルス応答とステップ応答でオーバーシュートが発生しないという点で、理想的な時間領域応答を表します。実際に達成される応答の多くは、これらの理想的なソースへの近似です したがって、ブリックウォールフィルターはsinc関数を使用した畳み込みであり、次の周波数領域のプロパティがあります。 フラットパスバンド ゼロ阻止帯域 無限ロールオフ率/遷移帯域なし 両方向に無限のテールがあるため、非因果的で実現不可能です。次のIIRフィルターで近似され、次数が増加するにつれて近似が改善されます。 バターワース（最大フラットパスバンド） チェビシェフ（阻止帯域または通過帯域リップルを伴う最大ロールオフレート） 楕円（阻止帯域と通過帯域のリップルを伴う最大ロールオフ率） ルジャンドル （単調な通過帯域での最大ロールオフ率） ガウスフィルタは、ガウス関数との畳み込みであり、これらの時間領域のプロパティがあります。 オーバーシュートゼロ 最小の立ち上がり時間と立ち下がり時間 最小群遅延 sinc関数と同じ理由で実現不可能であり、次数が増加するにつれて、これらのIIRフィルターにより近似できます。 1および2に従うベッセル（最大フラットグループ遅延） e− 12（πω ）2e−12（πω）2e^{-{1 \over 2}(\pi \omega)^2} だから私の質問は： これまでのところすべてが正しいですか？もしそうなら、ガウスに近い他のIIRフィルターはありますか？彼らは何のために最適化されていますか？たぶん、オーバーシュートを最小限に抑えるものですか？ 「IIR Gaussian」を検索すると、いくつかのものが見つかります（Deriche？van Vliet？）

15 filters  filter-design  gaussian 

エッジを破壊せずにガウスノイズを除去するのに最適なフィルターは何ですか？加法ガウスノイズを含む標準のレナ画像を使用しており、異方性拡散を適用する前にノイズを除去したい。エッジがぼやけてしまうので、中央値フィルターを使いたくありません。適応フィルタリングを試みましたが、結果は満足のいくものではありませんでした。

15 image-processing  filters  noise 

教えてください。また、FIRフィルターで位相が線形である理由もわかりません。定量分析をお願いします。そして、なぜIIRフィルターによって線形位相が達成されないのでしょうか？

14 filters  linear-phase 

中心周波数が500 Hz、帯域幅が1オクターブの単純な2次IIRバンドパスバターワースフィルターを設計すると、次の周波数応答が得られます... ここで、インパルス応答を取得して正規化し、dBに変換すると、インパルス応答の減衰が観察できます。 インパルス応答の減衰は、このスケールでプロットした場合、時間に対してほぼ線形であり、減衰時間の統計を定義できます（リバーブ時間を定義できる室内音響のように）。このフィルターのインパルス応答が30 dBを下回るには、約11 msかかります。 この減衰時間を最小限に抑えて、次の定数を維持しようとしています。 -3 dBの帯域幅 フィルター次数 通過帯域と阻止帯域のリップルを（制限内で）受け入れ、および/またはこれを達成するための遷移帯域の急峻性の妥協点を受け入れます。上記で定義した最短インパルス応答時間でフィルタリングする方法を提案できる人はいますか？

14 filters  audio  infinite-impulse-response  impulse-response  bandpass 

画像処理において、フィルターが非線形と呼ばれる場合、それはどういう意味ですか？ それはフィルターの方程式に微分が含まれていることを意味しますが、含まれていなければ線形と呼ばれていましたか？

14 image-processing  filters  image 

私はこれがシンプルだが悪いローパスフィルターであることを発見しました： y（n ）= x （n ）+ x （n − 1 ）y(n)=x(n)+x(n−1)y(n) = x(n) + x(n-1) ただし、なぜローパスフィルターなのか理解できません。そのカットオフ周波数は何ですか？

14 filters  lowpass-filter