タグ付けされた質問 「frequency-response」

誰もが簡単な英語で周波数応答とインパルス応答の違いを述べることができますか？

71 frequency  impulse-response  linear-systems  frequency-response 

私は最近、周波数1で無限の応答があるため、極s = 1を考慮して誤解に陥りました。しかし、応答は1のみでした。 第二に、理論は、極が左のs平面にあるとき、システムは安定しているため、時間の経過とともに減衰すると言います。ちょっと待って。「極」とは、無限の応答、つまり時間の経過を意味しますか？ 最後に、DSPでの正しい質問ですか？IMO、Dはデジタルを表し、sドメインはアナログです。投稿にラベルを付けるためのs-planeまたはLaplace変換タグが見つかりません。 更新答えてくれてありがとう。私はそれを持っているようですが、1つのマイナーだが基本的なこと-周波数との極（およびゼロ）の関係。基本的に、なぜ固有値（または、sss演算子/変数をどのように呼び出すか）が周波数に関連するのはなぜですか？それはどういうわけか指数関数的成長とラプラス変換と関係があるはずです。極がたまたま固有値であることをよく理解しています（特に離散的な繰り返しの場合）。しかし、これは周波数とどのように関係していますか？

16 continuous-signals  frequency-response  transfer-function  laplace-transform  poles-zeros 

任意の周波数応答が与えられた場合、その与えられた周波数応答に（ある程度の推定品質基準に対して）「かなり良い」近似を与える伝達関数（極とゼロの配置）を推測、推定、または決定できる信号処理方法はどれですか？与えられた伝達関数と与えられた近似誤差許容値に必要な極と零点の数を推定するためにどのような手段が存在しますか？または、可能であれば、これらの制約が満たされないと判断するにはどうすればよいでしょうか？ 特定の周波数応答が既知の伝達関数によって実際に生成された場合、これらの方法のいずれかがその元の伝達関数に収束しますか？与えられた周波数応答が（ガウスと想定される）測定誤差の影響を受ける場合はどうでしょうか？ 連続したドメインの回答も興味深いかもしれませんが、サンプルされたスペクトルでZ平面で作業すると仮定します。 追加：周波数応答の大きさのみが指定されている場合、解法は異なりますか（たとえば、位相応答のある解が許可されます）？ 追加：後者の問題は、単位円の周りの既知のマグニチュード応答が不明/測定されていない位相応答を考えると、私が最も興味を持っている問題であり、測定されたシステムを推定できますか？

11 transfer-function  frequency-response  zeros 

入力信号と出力信号のFFTを比較して、システムの応答を計算するソフトウェアを開発しています。入力信号と出力信号はウィンドウに分割され、ウィンドウごとに、信号は中央値減算され、ハン関数で乗算されます。そのウィンドウの機器応答は、処理されたデータのFFTの比率になります。 上記は標準的な手順であると思いますが、説明が不十分な場合があります。私の問題は、複数のウィンドウからの応答を組み合わせる方法にあります。 私が見る限り、正しいアプローチは、すべてのウィンドウにわたって複雑な値を平均することです。振幅と位相の応答は、各周波数での平均の複素数値の振幅と位相になります。 av_response = sum_windows(response) / n av_amplitude = sqrt(real(av_response)**2 + imag(av_response)**2) av_phase = atan2(imag(av_response), real(av_response)) 周波数ビン上の暗黙のループ。 しかし、私はこれを変更して、最初に各ウィンドウで振幅と位相を計算し、次にすべてのウィンドウで振幅と位相を平均するように求められました。 amplitude = sqrt(real(response)**2 + imag(response)**2) av_amplitude = sum_windows(amplitude) / n phase = atan2(imag(response), real(response)) av_phase = sum_windows(phase) / n 角度の平均が「間違っている」ため、これは正しくないと主張しました。たとえば、0度と360度の平均は180度ですが、一緒に作業している人は「OK、振幅のみを表示します」と応答しました。 だから私の質問は： 振幅についても2番目のアプローチは一般的に正しくないと私は思いますか？ もしそうなら、関連している可能性のある例外はありますか、そしてそれは私が一緒に働いている人々が2番目の方法を好む理由を説明するかもしれませんか？たとえば、ノイズが小さくなると2つのアプローチが一致するように見えるので、おそらくこれは低ノイズの受け入れられる近似ですか？ 2番目のアプローチが正しくない場合、これを示すために使用できる説得力のある信頼できる参照はありますか？ 2番目のアプローチが正しくない場合、振幅についてこれを示す良い、理解しやすい例はありますか（0と360度の平均は位相に対してそうです）？ あるいは、私が間違っている場合、自分をよりよく教育するためにどんな本がいいでしょうか？ 私は-1 1 1 -1 1 …

11 fft  statistics  frequency-response 

メジアンフィルターは非線形で損失の多いプロセスであるため、LTIシステムのFIRフィルター（たとえば、同じ長さのボックスフィルター）のような閉形式の周波数応答はありません。 しかし、メジアンフィルターの周波数応答に似たものをどれだけ近似できるでしょうか。 これは中央値フィルターの長さにどのように比例しますか？ どのような条件下で、またはどのクラスの信号に対して、この近似は大まかに「近い」でしょうか？ どのクラスの信号に対して、この近似は非常に不正確なのでしょうか？ メディアンフィルターは、どのような種類の周波数領域歪みまたは付加ノイズを生成しますか？

11 noise  frequency-response  filtering 

予測可能な信号を発することを目的として超音波スピーカーを調整しようとしていますが、悲しいかな、おそらくDSP-fuが不足しているためです。 少し背景 私が持っている校正済みのレコーディングにできるだけ近いサウンドを再生できるようにしたいです。理論を理解している限り、スピーカーの伝達関数を見つけて、放出したい信号をデコンボリューションする必要があります。次のようなもの（周波数領域）： X -> H -> XH どこにX放射された信号はH、スピーカーの伝達関数であり、XHあるX回H。除算（./）が与えられますH。 ここで、キャリブレーションされた信号を送信するには、次のように分割する必要がありますH。 X/H -> H -> X 何が行われたか 三脚に1 m間隔でスピーカーと校正済みマイクを配置しました。 記録された30+リニアスイープ150KHz-20KHz、長さ20ms、@ 500 KS / sで記録。 以下のMatlab / Octaveスクリプトを使用して信号を整列および平均化すると、スクリプトの下で結果の信号を確認できます。 files = dir('Mandag*'); rng = [1.5e6, 1.52e6]; [X, fs] = wavread(files(1).name, rng); X = X(:,1); for i=2:length(files) [Y, fs] = wavread(files(i).name, rng); sig = …

10 matlab  audio  frequency-response 

使うお金があまりないが、異なるスピーカー設定の周波数応答を推定したい場合、それを行うための最良の方法は何ですか？ 私はとても素敵なマイクを購入し、内部に発泡体のある箱を作りました。私のアイデアは、スピーカーとマイクをボックスに配置し、それらの周波数でサイントーンを再生することにより、異なる周波数でパワーレベルを測定することです。 それとも、マイクとスピーカーがスピーカーから10インチ離れたオープンスペースにある方が良いでしょうか。 上記の2つの方法のいずれも、このような測定を行うのに有効ではないと確信しています（もしそうであれば、その理由を説明してください）。 また、サイントーンを使用する必要がありますか、それとも「インパルス」、「ホワイト」ノイズ、チャープ信号などの別のテスト信号を使用する方が良いですか。 いくつかの良い答え/アドバイスを期待しています ありがとうございました！

8 impulse-response  frequency-response 

私はperiodogramMATLABのと遊んでいます。簡単なスクリプトを作成して、その動作を観察しました。 rng(1); %# initialize the random number generator Fs = 1000; %# Sampling frequency duration = 0.1; %# seconds A = 1; %# Sinusoid amplitude f = 150; %# Sinusoid frequency eps = 0.01; t = 0:1/Fs:duration; x = A * sin(2*pi*f*t) + eps * randn(size(t)); periodogram(x,[],1024,Fs); 私はコードに問題はなくperiodogram、ドキュメントに記載されているアルゴリズムを使用して独自の関数を記述できますが、150 Hzではないくしのような丘の背後にある理論的な理由が気になります。150 Hzを超える単一のスパイクを取得する代わりに、何を取得しますか？これらの丘の山頂の距離に特別なものはありますか？

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バイクワッドフィルターを使用してマルチバンドオーディオEQを作成しました。RBJクックブックのメソッドを使用して係数を取得しています。 次に、振幅応答を示す曲線をプロットします。このソースからの方程式を使用しています これは、係数を取得し、関心のあるポイントでの振幅応答を取得するための関数です。 void GetCoefficients (double samplerate = 44100.0) { //from the rbj biquad coefficient cookbook by Robert Bristow-Johnson long double SR = (long double)samplerate; long double A = powl(10.0L, dBGain/40.0L); long double W0 = 2.0L * PI * Center / SR; long double alpha = sinl(W0)*sinhl( LN2/2.0L * WidthInOctaves …

7 filters  audio  frequency-response  biquad