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画像/信号処理のコンテキストでは、たとえば4つのサンプルがあり、それらの4つのサンプルの平均を取る場合、結果サンプルはローパスフィルター処理された出力サンプルであることがわかります。これは、画像処理のコンテキストに非常に関連しています。次に、ハイパスフィルタリングを意味する操作とは、最大4つのサンプルを見つけてそれを出力サンプルとすること、または他の数学的操作が平均化がローパスフィルタリングを意味するため、ハイパスフィルタリングを意味することです。

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私の質問は、信号をハイパスしたい場合、信号をローパスして信号から減算することと同じですか？理論的には同じですか？実質的に同じですか？ （googleとdsp.stackexchangeの両方で）検索しましたが、矛盾する答えが見つかりました。私は信号で遊んでいますが、ここに結果があります。私はそれをあまり理解できません。これは、4秒ごとに1回サンプリング周波数を持つ信号です。0.8 mHz〜1 mHzの遷移帯域を持つデジタルローパスフィルターを設計し、信号をフィルター処理しました。次に、同じ遷移帯域を持つハイパスフィルターを設計し、信号をフィルター処理しました。結果は次のとおりです。 この最初の画像は、元の信号を黒で、ローパス信号を青で示しています。それらはほぼ重なり合っていますが、完全ではありません。赤い曲線は、信号から信号の真上にあるハイパス信号を引いたものです。 この2番目の画像は、何が起こっているかを示すためにズームインした最初の画像です。ここでは、明らかに2つが同じではないことがわかります。私の質問はなぜですか？それは2つのフィルターをどのように実装したかに関するものですか、それとも私の実装とは独立した理論的なものですか？フィルターの設計についてはあまり知りませんが、直感に反することで有名です。これをすべて再現する完全なMATLABコードを次に示します。filtfiltコマンドを使用して、位相遅延を解消しています。ただし、ここで指摘するもう1つの点は、フィルターが正規化されていないことです。sum（Hd.Numerator）を実行すると、ローパスで0.9930、ハイパスで0.007が得られます。これを説明する方法がわかりません。係数の合計が1にならないため、出力を何らかの方法でスケーリングする必要がありますか？このスケーリングはこれと何か関係がありますか？ close all clear all clc data = dlmread('data.txt'); Fs = 0.25; % Sampling Frequency N = 2674; % Order Fpass = 0.8/1000; % Passband Frequency Fstop = 1/1000; % Stopband Frequency Wpass = 1; % Passband Weight Wstop = 1; % Stopband Weight dens …

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103データポイント（）のようなものが与えられると、DFTは103周波数値を返します。次に、高周波のフィルタリングなどを行うには、DFTの高周波値をゼロに設定し、逆DFTを実行して、高周波のない元の信号を表す103データポイントを取得します。N=103N=103N=103 これは、103のすべてのデータポイントを一度に与えた場合、私には意味があります。しかし、かなり大きいオーディオWAVファイルのストリーミングについてはどうでしょう（たとえば、）。高周波をフィルタリングしたい場合は、10 5ポイントのデータ全体について説明したアプローチが論理的に理にかなっています。しかし、再生のためにWAVファイルをストリーミングする場合、これは妥当ではありません。オーディオファイルのストリーミング再生を高周波フィルター処理するにはどうすればよいですか？N=105N=105N=10^510510510^5

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python / scipy / numpyでバンドパスまたはハイパスフィルターを実装するためのドキュメントを見つけるのに苦労しています。 ただし、ローパスフィルターを簡単に作成して適用できるので、次のように質問します。 信号をローパスフィルター処理し、元の信号から結果を差し引くことで、高周波のみを取得することは概念的に正しいでしょうか？ また、Pythonの単純なバンドパスフィルターの単純な例（できればnumpyおよびscipyライブラリーを使用している人）がいるなら、私は非常に感謝します。 私が探しているのは次のようなものです： filtered_signal = band_pass(original_signal, rate, low=20, high=500) 助けてくれてありがとう！ 編集：scipyでは、これをローパスとして使用していますが、良い結果が得られます。 import numpy, scipy.signal def firfilt(interval, freq, sampling_rate): nfreq = freq/(0.5*sampling_rate) taps = sampling_rate + 1 a = 1 b = scipy.signal.firwin(taps, cutoff=nfreq) firstpass = scipy.signal.lfilter(b, a, interval) ## second pass to compensate phase …

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相補的なIIRフィルターのペア（ローパス/ハイパス）が欲しいのですが。つまり、2つのフィルターからの出力が合計されると、元の信号が復元されます。バターワースフィルターを使用してこのようなペアを構築できると思いましたが、少し計算してみると、1次フィルターのみが補完的であることがわかりました。私はこれを以前にやったと思っていたが、どうやって忘れたか。 私の数学に何か問題がありますか？私が忘れている簡単な解決策はありますか？ ありがとう！

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