タグ付けされた質問 「signal-detection」

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スケール係数で2つの信号を決定する
関数とからそれぞれ2つの信号があり、サンプリングレートがナイキスト周波数を超えていると仮定すると、基になる関数とを復元できます。しかし、私の質問は、基礎となる機能があれば2つの信号から、どのように伝えるために、であるからスケーリングされ決定するために、すなわち、もし、非ゼロであります実数。f1(x)f1(x)f_1(x)f2(x)f2(x)f_2(x)f1(x )f1(x)f_1(x)f2(x )f2(x)f_2(x)f2(x )f2(x)f_2(x)f1(x )f1(x)f_1(x)f2(x)=f1(ax)f2(x)=f1(ax)f_2(x)=f_1(ax)aaa ありがとう!

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平均化とは何ですか?どのようにして実行できますか?
私は(主に)fMRIとEEGデータの分析について研究しています。ノイズを減らすために平均化を使用できると何度も言及されていますが、それ以上の詳細はありません。 これまたはその手法を使用して平均化できることを文字どおりに述べたことはありません。では、正確には平均化とは何でしょうか?それを達成するためにどのようなテクニックを使用できますか?

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時間ドメインだけでなく、時間-周波数ドメインの一致フィルター。冗長、またはそれ以上?
信号があり、その中にいくつかのパルスが存在するとします。パルスは単純なトーンです。あなたはパルスの持続時間と形を知っています。(パルスが2、3サイクルで構成され、それに対してこれらのすべてのサイクルがハミングウィンドウで乗算されると仮定します。したがって、最終的なパルスは以下の青いプロットのようになります。 私たちが知らないのはその頻度です。(その周波数は以内であることがわかっています)。±100 Hz±100 Hz\pm 100\textrm{ Hz} 質問は: 時間周波数領域でパルスの2次元バージョンを使用して、信号の絶対振幅スペクトログラムの一致フィルタリングを実行しますか?例)、既知のパルスのエンベロープに対して、時間領域で? ] 2 * TFドメイン方式の場合、以下を想定します。 STFT分析。 予想されるパルス長に等しい分析ウィンドウを使用しています。 重複の割合:何を望んでも、この場合は重要ではないと思います。 一方で、何もないから情報を作成することはできないため、時間-周波数空間に問題を持ち込むことは冗長に思えますが、一方で、時間-周波数空間に入ると、おそらく、パルスによく一致する2次元フィルターを作成するか、時間領域の一致フィルタリングの場合に無視されていない(おそらく?)他のバンドからのノイズを無視しますか? 私の最大の混乱点は、TFドメインへの移行に固有に、(使用する分析ウィンドウの選択に基づいて)時間と周波数の両方のローカライズのあいまいさがあるということです。対照的に、時間領域では、時間のローカリゼーションは確実です。どのように-またはなぜ- いくつかの時間-周波数のあいまいさの共存のために時間配置のあいまいさを取り除けば役立つでしょうか?見ていません。100%100%100\%100%100%100\% 編集: 問題を見て別の方法は、この言い換えている:ときに 1がでフィルタリング試合したいと思うだけで、時間領域(時のあいまいさ、合同TF-ドメインでそれをやって対、周波数の曖昧さを)、 (x%時間のあいまいさ、(1-x)%頻度のあいまいさ)。0%0%0\%100%100%100\% 幅広い質問がありましたが、最初にこれに分類しました。

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既知の信号の効率的な周波数オフセット推定
私の受信機が、非常に単純な(トーン)から複雑な(変調された既知のデータシーケンス(PSK / QAM / OFDMなど))までの既知のデータ信号を受信するとします。周波数オフセットのか​​なり正確な推定値を得る最も計算効率の良い方法は何ですか?
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