タグ付けされた質問 「phase」

DSPを勉強していますが、位相遅延と群遅延の違いを理解するのに苦労しています。 どちらもフィルターを通過した正弦波の遅延時間を測定しているように思えます。 これを考えるのは正しいですか？ その場合、2つの測定値はどのように異なりますか？ 誰かが一方の測定がもう一方の測定よりも有用である状況の例を挙げることができますか？ 更新 Julius Smithの「デジタルフィルターの概要」を読んで、2つの測定値が少なくとも異なる結果を与える状況を見つけました：アフィン位相フィルター。それは私の質問に対する部分的な答えだと思います。

41 filters  audio  phase  group-delay 

シフト定理は述べています： 乗算することによって線形位相E 2 π Iバツnバツnx_n 、いくつかの整数のためのMに対応する循環シフト出力のXのK：Xのkはにより置換されてXのK-M、添字モジュロ解釈されるN（すなわち、周期的に）。e2個のπ私Nn me2π私Nnme^{\frac{2\pi i}{N}n m}バツkバツkX_kバツkバツkX_kバツk − mバツk−mX_{k-m} OK、それはうまくいきます： plot a N = 9 k = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] plot ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3*k/N)) 予想通り、3サンプル分シフトしました。 サンプルの端数でシフトするためにこれを行うこともできると思っていましたが、試してみると、私の信号は想像上のものになり、元の信号とはまったく異なります。 plot real(ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3.5*k/N))) plot imag(ifft(fft(a)*exp(-1j*2*pi*3.5*k/N))), 'b--' 私はこれをまったく期待していませんでした。これは、3.5サンプルだけシフトされた実際のインパルスとの畳み込みに相当しませんか？それで、衝動はまだ本当でなければならず、結果はまだ本当でなければなりませんか？そして、それは多かれ少なかれ元のものと同じ形状を持っているはずですが、sincは補間されていますか？

22 fourier-transform  convolution  phase  frequency-domain 

ソフトウェアでBPSK信号の位相を回復するためのオプションは何ですか？オンラインで見つけることができる唯一のリソースには回路図が含まれています。アナログ回路に不慣れな人々にこれを説明しようとする人は誰もいないようです。 理論上、キャリアリカバリがどのように機能するかについての説明が必要です。また、擬似コードまたはコード例も気に入っています。

13 digital-communications  demodulation  phase  bpsk  qpsk 

DSPエンジニアのフレッドは、お気に入りのDSPストアに買い物に行きます。 フレッド：こんにちは、位相シフターを購入したいと思います。 店員：うーん、どういう意味？ フレッド：さて、あなたは知っている、あなたのような正弦波に入れた場合x(t)=sin(ω0t)x(t)=sin⁡(ω0t)x(t)=\sin(\omega_0t)あなたが得るy(t)=sin(ω0t−θ)y(t)=sin⁡(ω0t−θ)y(t)=\sin(\omega_0t-\theta)いずれかのために、出力でω0ω0\omega_0。そしてもちろん、θθ\thetaは調整可能でなければなりません。 店員：なるほど。申し訳ありませんが、ありません。しかし、私は同じことを必要としている他の人を覚えています。彼らは常にヒルベルト変換器、2つの乗算器、および加算器を購入し、これらすべてを何らかの方法で接続して、調整可能な位相シフターを作ります。 フレッド：そうそうそう！ フレッドはその男が何を話しているのか理解するふりをします。もちろん、彼はそれを行う方法を知りません。彼は男が必要だと言ったものをすべて購入し、自宅でそれを理解するかもしれないと自分で考えます。 フレッドは、店で入手したコンポーネントを使用して、調整可能な位相シフトθθ\thetaを備えた位相シフターをどのように構築できますか？

11 phase  hilbert-transform  dsp-puzzle 

ウェーブパケットを1次ローパスフィルターの通過帯域に通した場合、フィルターの群遅延によって遅延され、同じ振幅のままですよね。 同じ波のパケットを同じカットオフ周波数の相補1次ハイパスフィルターに通すと、群遅延曲線は同じになるため、パケットの遅延は同じになりますが、ゲインははるかに低くなるため、遅れるように、そして無視できるように弱められる。 ハイパスフィルターの出力は非常に小さいため、これらの2つのフィルターの出力を合計すると（オーディオクロスオーバーの場合など）、ローパスフィルターの出力と無視できるほど異なると予想されます。大きな遅延信号+非常に小さい遅延信号=大きな遅延信号。 しかし、フィルター応答を合計すると、振幅はどこでも0 dB、位相はどこでも0になるため、群遅延は0になり、波のパケットは遅延なく変化せずに出力されます。これがどのようにして可能になるのかわかりません。フィルターは常に遅延を招きませんか？フィルター（これも正の群遅延があります）は、特にこれが阻止帯域で発生しているときに、他のチャネルによって引き起こされる遅延をどのように元に戻すことができますか？ ここで誤解している部分はどこですか？ 線形位相を持つ最もよく知られているクロスオーバータイプは、1次の非反転クロスオーバーです... 1次クロスオーバーは、その出力が通常合計されるときの最小位相です。0°でフラットな位相プロットがあります。- アクティブなクロスオーバーの設計 そして ここで、出力を合計した結果は0°の位相シフトを生成します。つまり、1次クロスオーバーの振幅と位相シフトの合計は、1本のワイヤーに相当します。- リンクウィッツ・ライリークロスオーバー：Aプライマー：1次クロスオーバーネットワーク 実際のパルスをテストすると、ローパス（青）が予想どおりにパルスを遅延させる方法と、ハイパス（緑）がパルスと結合して元の（赤）パルスを生成する方法がわかりますが、ハイパスパルスが元の前に発生する方法はハイパスフィルターは因果関係があり、正の群遅延がありますか？直感が私を失敗させています。 これは、ハイパス出力が私が想像したほど無視できず、遅延が私が想像したよりも無視できるほど小さいことを示しています。また、キャリア周波数を移動すると、これら2つのプロパティは比例して変化します（遅延が小さいほど、低振幅のハイパス出力が必要です）修正します）。しかし、私はまだそれを本当に理解していません。

10 filters  phase  group-delay 

私は瞬時周波数を計算する原理に不慣れで、多くの疑問を抱きました。これらはすべて、このテキストの最後にある箇条書きリストにあります。テキストは少し長いかもしれませんが、すみませんが、私は本当に自分でその問題に取り組んでみました。 ですから、実数値の信号x （t ）の瞬時周波数f(t)f(t)f(t)に興味があります。計算は、分析信号z （t ）= x （t ）+ j y （t ）を使用して行われます。ここで、y （t ）はx （t ）のヒルベルト変換です。x （t ）x(t)x(t)z（t ）= x （t ）+ j y（t ）z(t)=x(t)+jy(t)z(t) = x(t) + j y(t)y（t ）y(t)y(t)x （t ）x(t)x(t)。 解析信号z（t ）z(t)z(t)から瞬時周波数を計算するために、次の論文に従いました。 1992年のArthur E. Barnsによる瞬時周波数と瞬時帯域幅の計算。この論文では、瞬時周波数を計算するための複数の方法を紹介しています。彼が提案した（そして私が使用した）すべての式をすぐに書き留めます。 「学習」のために、MATLABで非常に単純な信号ともう少し複雑な信号をいじって、それらの瞬時周波数を取得したいと考えました。 Fs = 1000; % sampling-rate = 1kHz t = 0:1/Fs:10-1/Fs; …

9 signal-analysis  frequency  phase  hilbert-transform  analytic-signal 

半導体と誘電体の屈折率の分散を研究しているときに、私の教授は、フィルター（いくつかの光周波数を吸収する誘電体や電気RCフィルターなど）がいくつかの周波数を除去する場合、残りの周波数は位相シフトする必要があることを説明しようとしました因果関係を維持するために、信号全体から差し引かれる周波数（通常の単色信号のように時間的に無限に広がる）を補正します。 私は彼が何を話しているのかを直感的に理解していますが、彼の議論が本当に正当化されるかどうか、つまり、いくつかの周波数を吸収し、残りの周波数をシフトせずに維持しながら、重要なフィルターが存在できるかどうかはわかりません因果関係。私はそれを構築しているようには見えませんが、それが存在しないことを証明することもできません。 したがって、問題は、因果フィルターが周波数の位相を互いに相対的にシフトしなければならないことをどのように証明することができるでしょうか？

9 filters  phase 

非常に単純なMATLAB実験： f = 200; fs = 1000; t = 0: 1/fs : 1; x = cos(2*pi*f*t); plot(angle(fftshift(fft(x)))); そしてここに出力があります： ここで、上記のコードスニペットに小さな変更を加えました。次のように、期間を1サンプルだけ短縮します。 f = 200; fs = 1000; t = 0: 1/fs : 1 - 1/fs; x = cos(2*pi*f*t); plot(angle(fftshift(fft(x)))); そして、位相スペクトルは完全に狂っています： 質問： 最初のプロットでは、この例では200の正の周波数に対応するビン700にゼロ位相が表示されることを望んでいました。それはそうではないようです。次に、プロット1のグラフの線形部分がわかりません。いわゆる数値ノイズが原因で存在する可能性のある位相成分を理解していますが、そのノイズはどのようにして位相が「線形」になるのでしょうか。 2番目のプロットで、1つのサンプルのみを削除すると、位相プロットにそのような劇的な影響が出るのはなぜですか？ ここで根本的に間違っていることをしていますか？

9 fft  matlab  phase 

1D 位相相関アルゴリズムのテストに成功し、2つの合成画像間の垂直シフトを特定しました。 しかし、実際の画像に移動すると、変換をまったく検出できません（ピークが0にあり、これは間違った結果です）。 次の画像があります。 そして、結果の位相相関（マグニチュード、リアル、イマジナリー）： 画像の最初のスキャンラインは完全に白ですが、シフトは明らかに大きくなります（20ピクセル）。 予想される結果は、20行目の白い線で、合成画像または光ノイズでのみ発生します。 私のアルゴリズムは非常に単純です-各画像列について： ソースおよびターゲット画像列の1D FTを計算します（a=FT(A)、b=FT(B)） クロスパワースペクトルの計算（cross_power = a *. conj(b) / |a *. conj(b)|）- *.点ごとの乗算をconj(x)示し、複素共役を示します 位相相関の計算（phase = IFT(cross_power)） のすべての列で最大等級を見つけますphase。 コンセンサスピークの場所を見つける（たとえば、検出されたピークの場所の中央値） 実世界の（ノイズの多い）画像を処理するためにベースライン位相相関アルゴリズムを改善する方法を教えてください。 FFTベースの位相相関ではなく、NCC（正規化相互相関）を使用する必要がありますか？ 更新 私はゼロパディングを試し、循環シフト（画像の単純な線形シフトのみが望ましい）によって引き起こされるエラーを除外し、Wikipediaの元の画像でこれをテストしました。 単一のピークが存在するはずなので、明らかにそこにあります。 ただし、ノイズを減らして実際に結果を改善するためにわずかなスムージング（ガウスぼかし）を実行すると、位相相関が完全に損なわれます。 これが拡張バージョンです-元のピークは弱く（なぜ??）、ゼロシフトの周りに新しいピークが現れました（なぜ??）：

9 fourier-transform  image  cross-correlation  phase  correlation 

1D信号の位相について知っています。しかし、2D、3Dなどのより高い次元に行くと、コンセプトを把握するのが頭痛になります。 画像またはビデオ信号のような多次元（2D、3Dなど）信号の場合、位相シフトおよび位相スペクトルという用語は何を意味しますか？ 位相項はどのように数学的に表されますか？ 位相スペクトルをどのように分析しますか？ 信号に関する位相スペクトルからどの情報を取得しますか？ 誰かがプロットや図で説明できますか？

8 image-processing  fft  fourier-transform  frequency-spectrum  phase 

ここに問題があります。データの2D配列があります。最初の列は時間データを表し、2番目の列は時間データに基づく正弦波応答データを表します。私はfftを適用し、予想どおり特定のビンで私の周波数（最初に使用したもの）を取得し、そのビンから振幅と位相角を見つけます。今問題は同じ設定ですが、より多くのデータポイントを使用して、fftを再度適用し、ビン番号を変更します（これは正常であり、期待どおりの場所です）、振幅は同じですが位相角違います）最初にこれは正常ですか？第二に、私はどのようなアプローチを取るべきですか？ありがとうございました PS：どちらのセットアップ（上記）も2の累乗の長さのデータを提供しません。たとえば、最初のものは1620データポイントを提供し、2番目は1745データポイントを提供するため、両方から次の2の累乗を取る必要があります。はじめに？

8 fft  phase 

画像に示されているように、位相回転のために16QAMコンスタレーションがずれています。この場合、回転量は約であることがわかりますが、これは一般的には当てはまりません。実世界のデータの場合、位相はゆっくり変化する時間関数になる可能性があるため、一定の修正係数を適用するだけでは不十分です。θ = π/ 4θ=π/4\theta = \pi/4θ （t ）θ(t)\theta(t) 対称性を持つコンスタレーションによる位相のあいまいさの問題を解決する差分マッピングスキームを知っていますが、がスライスを実行することを知っている必要があります。π/ 2π/2\pi/2θθ\theta 提案された解決策の1つは、受信したコンスタレーションポイントを最も近いQAMコンスタレーションポイントにマッピングし、その結果をフェーズロックループに与えることですが、が時間とともに変化する場合にこれがどのように実行されるかは明確ではありません。θθ\theta シンボルを復元するためにどのようなテクニックがありますか？私はすでにフィードバックループに基づいてさまざまなキャリア回復スキームを試してみましたが、成功していません。また、フェーズを見つける必要を回避できる意思決定指向のアプローチに興味があります。

7 digital-communications  phase  demodulation 

非常に周期的なアーチファクトによって汚染された一連のムービーフレームで構成されるデータセットの事後分析を行っています。このアーティファクトをフレームから削除したいと思います。 プロットを簡単にするためにM、ピクセル値の配列をに再形成し、[nframes, npixels]すべてのピクセル値を平均して1Dベクトルを作成しましたm。以下は、この信号が時間領域でどのように見えるかです。拡大されたインセットでは、振動がはっきりとわかります。 次に、を使用してピリオドグラムを作成し、周波数に対してFm = rfft(m)プロットabs(Fm)**2しました。約1.5 Hzに非常に鋭いピークが見られます。 時間の周期性だけでなく、このアーチファクトの空間成分も弱いようです。正確なピーク周波数値では、フレームのx軸全体で位相が滑らかに変化するように見えるため、右は左のピクセルより遅れる傾向があります： 力ずくのアプローチとして、1.5Hzを中心とするノッチフィルターを使用して、時間領域の各ピクセルをフィルターに掛けてみました。臨界周波数1.46および1.52Hzの4次バターワースフィルターを使用しました（フィルターの設計に精通していないため、より適切な選択肢があると確信しています）。 フィルタリング後の平均ピクセル信号は次のようになります。 そして対応するピリオドグラム： ノッチフィルターは、アーティファクトを減らすのにかなり良い仕事をしますが、基本的には純粋な定常正弦波のように見えるので、周波数空間のその部分を単に減衰させるよりも上手く行けると思います。 私の最初の（非常に素朴な）アイデアは次のようなことをすることでした： ムービーの各ピクセルのフーリエスペクトルから振動の周波数、位相、振幅を取得します 時間領域で振動を再構築する 映画のフレームからそれを引く 干渉は通常スペクトル的に純粋ではなく、一時的に静止していないため、これは通常人々が行うことではないことを理解していますが、私の場合はそれが理にかなっているのではないでしょうか。 データ フル16ビットTIFFスタック（非圧縮2GB以下） 空間的に間引かれた8ビットバージョン（約35MB非圧縮）

7 fourier-transform  image  python  phase  denoising