Procesamiento de la señal

¿Cuál es el significado de las matrices de covarianza de ruido en el marco del filtro de Kalman? Me refiero a: matriz de covarianza de ruido de proceso Q , y matriz de covarianza de ruido de medición R en cualquier momento paso t. ¿Cómo interpreto estas matrices? ¿Qué representan? …

11 filters  noise  kalman-filters  tracking 

Sé que esta pregunta puede no ser muy relevante para la programación, pero si no entiendo la teoría detrás del procesamiento de imágenes, nunca podré implementar algo en la práctica. Si lo entendí bien, los filtros gaussianos están enredados con una imagen para la reducción de ruido, ya que calculan …

11 image-processing  filtering  gradient  edge-detection 

Estoy familiarizado con los espacios de colores aditivos (RGB), sustractivos (CMYK) y similares a HSV, pero un artículo que estoy tratando de entender actualmente funciona en YCbCr espacios de colores color para la segmentación de imágenes / definición de objetos. Pasé la mayor parte de mi mañana buscando algo que …

11 image-processing  image-segmentation 

Estoy trabajando en DSP y encuentro dificultades para comprender el término Frecuencia normalizada que a menudo se usa con DFT y DTFT. ¿Qué es la frecuencia normalizada en DSP? ¿Y en qué se diferencia de la frecuencia analógica? ¿Qué importancia tiene normalizar la frecuencia en DSP? ¿Por qué el límite …

11 dft 

La siguiente pregunta se detalla en 1D, con el tiempo como la variable ordinal. Preguntas similares podrían aplicarse en otras dimensiones. En varias técnicas de procesamiento de señales, como la separación de fuente ciega (BSS), los bancos de filtros o la deconvolución, uno puede estimar una señal y solo recupera …

11 discrete-signals  distance-metrics  scale-space  distortion  blind-deconvolution 

Esta es una pregunta que me ha interesado desde hace algún tiempo, principalmente porque estoy trabajando en la reducción de ruido para un sistema de reconocimiento de voz existente. La mayoría de los documentos sobre técnicas de reducción de ruido parecen centrarse en cómo hacer que el habla sea más …

10 noise  speech-recognition  speech-processing  noise-cancellation 

La reproducción de una pieza de audio musical a una velocidad más lenta reduciría su tono (frecuencia). ¿Existe una herramienta y una teoría para ralentizar la reproducción de la canción mientras se mantiene la frecuencia? Supongo que uno puede hacer transformada de Fourier en ventana o transformada wavelet. Parece que …

10 fourier-transform  wavelet  fourier-series  music  decomposition 

Actualmente estoy implementando la modulación y demodulación acústica FSK. No soy un tipo de procesamiento de señales, por lo que cualquier ayuda sobre la recuperación de temporización de bits sería muy apreciada. Actualmente implementé el demodulador usando dos filtros coincidentes para cada tono (con una diferencia de fase de para …

10 modulation  demodulation  fsk  symbol-timing 

Hay tres técnicas utilizadas en CV que parecen muy similares entre sí, pero con diferencias sutiles: Laplaciano de Gauss: ∇2[ g( x , y, t ) ∗ f( x , y) ]∇2[sol(X,y,t)∗F(X,y)]\nabla^2\left[g(x,y,t)\ast f(x,y)\right] Diferencia de gaussianos: [ g1( x , y, t ) ∗ f( x , y) ] - …

10 image-processing  filters  wavelet  opencv  multi-scale-analysis 

Estoy tratando de entender la (s) diferencia (s) entre OFDM (multiplexación por división de frecuencia ortogonal) y GFDM (multiplexación por división de frecuencia generalizada) que se utilizan como técnicas de modulación multiportadora en la comunicación inalámbrica. Hasta donde yo sé, el OFDM usa las subportadoras ortogonales y el GFDM está …

10 digital-communications  ofdm 

Supongamos que tenemos dos señales de audio, x (t) e y (t) afectadas por el ruido como se muestra a continuación. Y nos gustaría correlacionar estas dos señales y la gráfica de correlación cruzada se muestra a continuación. En este gráfico de correlación hay un valor máximo de alrededor de …

10 fft  fourier-transform  noise  correlation  peak-detection 

En tiempo continuo era posible; u ( t ) ⟶sistema⟶ y( t )⟹δ( t ) = du ( t )ret⟶sistema⟶ dy( t )ret= h ( t )u(t)⟶system⟶y(t)⟹δ(t)=du(t)dt⟶system⟶dy(t)dt=h(t) u(t){\longrightarrow} \boxed{\quad\textrm{system}\quad} {\longrightarrow} y(t)\implies \delta(t)=\frac{du(t)}{dt}{\longrightarrow}\boxed{\quad\textrm{system}\quad}{\longrightarrow} \frac{dy(t)}{dt}=h(t) Lo mismo se aplica para el sistema de tiempo discreto, es decir, δ[ t ] = du …

10 discrete-signals  linear-systems 

Leí lo siguiente en Wikipedia : Densidad espectral de potencia: La definición anterior de densidad espectral de energía es más adecuada para transitorios , es decir, señales de tipo pulso, para las cuales existen las transformadas de Fourier de las señales . Para señales continuas que describen, por ejemplo, procesos …

10 power-spectral-density 

Estoy tratando de crear un programa que pueda contar la cantidad de núcleos en una imagen de este tipo: Lo que ya hice es lo siguiente, paso a paso: Aplique un filtro secuencial alterno (cerrando y abriendo la imagen con elementos estructurantes gradualmente más grandes) Aplicar una transformación de distancia …

10 image-processing 

Leí el libro DAFX de Udo Zölzer sobre el efecto de distorsión en las páginas 124-125 y dice que la función proporciona una simulación adecuada de la distorsión: F( x ) = xEl | x |( 1 - eX2/ | x |)F(X)=XEl |XEl |(1-miX2/ /El |XEl |)f(x)=\frac{x}{|x|}\left(1-e^{x^2/|x|}\right) ¿Alguien puede explicar …

10 audio  algorithms  c  digital  distortion