タグ付けされた質問 「interpolation」

次数が3を超えるスプライン補間（3次スプラインを超えるものすべて）には非常に高い補間エラーがあるため、予測はほとんどひどいことに気付きました。私は、3次スプライン（3次）が最適であり、それ以上のものは悪い考えであることを簡単に示す、さまざまな講義ノート、スライド、およびYouTubeビデオに出くわしました。しかしながら、これらの情報源は、なぜこれが事実であるかについて決して言及しません。 誰もがこれが事実である理由を私に説明できますか、おそらくこれを説明するジャーナル/会議論文へのタイトル/リンクを与えたり、多分証拠を与えることさえできます。

8 interpolation 

たとえば、ピーク周波数の検出では、複素数のDFTビンで、またはそれらの実数部と虚数部で別々に帯域制限内挿法を使用し、結果の大きさまたは2乗した大きさを計算することは有効であると思われます。しかし、ビンの大きさ（それは妥当ではないと思います）、またはそれらの二乗された大きさ（多分妥当）の帯域制限補間についてはどうですか？妥当とは、完全に補間された値は、時間領域信号のゼロパディングされたバージョンのより大きなDFTからそれらを計算することによって検出された値と等しくなることを意味します。 最初のアプローチは、補間が完全でない場合の他のアプローチとは異なり、非負の結果を保証します。非負または正の帯域制限補間に関するこの質問を参照してください。

7 dft  interpolation  bandwidth 

さまざまな混合比で混合したい2つのオーディオ信号があります。最初は、次のようなものに行きました y(t)=α⋅x1(t)+(1−α)⋅x2(t)y(t)=α⋅x1(t)+(1−α)⋅x2(t)y(t) = \alpha \cdot x_1(t) + (1-\alpha) \cdot x_2(t) ここで、は0と1の比率であり、とは2つの信号です。αα\alphax1x1x_1x2x2x_2 ただし、信号を直線的にミックスしなかったパンニング曲線がいくつかありました。彼らは私に線形混合が混合している間全体的なラウドネスを変えると言った。 それには何かありますか、それとも線形混合がそれを行う正しい方法ですか？

7 audio  interpolation 

サンガーDNA シーケンスはクロマトグラムトレースを生成し、FinchTVやChromasLiteなどの多くのプログラムで視覚化できます。生データは、4つのDNA塩基（A、C、G、T）のそれぞれの座標で構成されます。ただし、プロットは、前の図に示すように、平滑化されたピークとして表示されます。多くのプログラムでは、プロットのx軸とy軸を拡大または縮小して、プロットの形状を変更できます。（少数の）生データポイントからこれらのような滑らかな曲線をプロットするために使用される数学的な方法は何ですか？

7 image-processing  discrete-signals  interpolation 

ラドン変換に関連するタスクがあります。DFTによるリサンプリングを使用するサブタスクが含まれています。 長さ515ピクセルの非周期的な離散化信号（図1）（たとえば、ピクセルのストリング）を考えてみましょう。私のリサンプリングの実装では、次の手順が含まれています。 循環左シフト（図2）。 信号の長さが2 ^ nになるように、中心にゼロを追加します（この場合、1024-515 = 509のゼロを追加する必要があります）（図3）。 この信号からDFTを取得します（図4）。 循環右シフト。（低周波数を中心にシフトするため）（図5） 図1 図2 図3 図4 図5 主な質問： なぜ信号の循環シフトを実行し、中心に正確にゼロを追加する必要があるのですか？（私はこれが信号を周期的にしたと仮定しました）ゼロパディングは補間DFTスペクトルを作ります、それは正しいですか？（私は尋ねました、そしてそれはかなりそうではないことを誰かが言います）多分誰かはゼロパディングの後で信号で何が起こるかを簡単な方法で説明することができます。 Matlabでいくつかの実験を行ったところ、他の一連のアクションでは必要な結果が得られないことがわかりました。 次の2つのケースを考えてみましょう。 a）（この正しいバリアント）非周期的な離散化された信号（たとえば、ピクセルの文字列）があります。これは、左に循環シフトされ、中央にゼロが埋められた後、これからDFTが取得され、シフトバックされます。 b）非周期的な離散化された信号（たとえば、ピクセルの設定された文字列）があり、左から右にゼロが埋められ、これからDFTが取得されます。 これらのDFTスペクトルの違いは何ですか？ 私はいくつかの本を読みましたが、このゼロパディングのケースの答えは見つかりませんでした。これは自分の経験だけで見つけられるようです。 本の答え： AC KakおよびMalcolm Slaney、コンピュータ断層撮影イメージングの原則、工業および応用数学学会、25ページ、2001年

7 fft  fourier-transform  frequency-spectrum  interpolation  zero-padding