Procesamiento de la señal

Quiero encontrar una matriz de convolución 2D para un determinado núcleo . Por ejemplo, para una imagen de tamaño , quiero (en MATALB):HH H Imgm × nm×n m \times n T * Img = reshape(conv2(Img, H, 'same'), [], 1); Donde Testá la matriz de convolución y samesignifica que la forma …

10 image-processing  matlab  computer-vision  convolution 

He leído mucho sobre esto, pero no he podido armar todo con éxito, así que estoy buscando ayuda. Necesito filtrar 50 Hz de una señal. Parece que las mejores opciones son un filtro de muesca o un filtro LMS, pero no tengo una copia del ruido, por lo que un …

10 matlab  filters 

Similar a esta pregunta: Conceptos matemáticos visualmente impresionantes que son fáciles de explicar , ¿cuáles son algunas visualizaciones excelentes de conceptos básicos de DSP como FFT, filtros, etc.?

10 visualization 

Estaba escribiendo una implementación simple de transformación de Fourier y miré la ecuación DFT en Wikipedia como referencia , cuando me di cuenta de que estaba haciendo algo diferente, y después de pensarlo, sentí que la versión de Wikipedia debe estar equivocada porque es muy simple pensar en un señal …

10 fourier-transform 

El magnetómetro mide la derivada del campo magnético, o dB / dt, con una salida en microvoltios (mV). La frecuencia de muestreo es de 128 Hz, por lo que si recopilamos datos durante 2 minutos,2 × 60 × 128 = 153602×60 60×128=153602 \times 60 \times 128=15360puntos (caso discreto). Cuando realizo …

10 fft  fourier-transform  physical-units 

La definición clásica de ortogonalidad en álgebra lineal es que dos vectores son ortogonales, si su producto interno es cero. Pensé que esta definición podría aplicarse también a las señales, pero luego pensé en el siguiente ejemplo: Considere una señal en forma de onda sinusoidal y otra señal en forma …

10 orthogonal-signals 

Considere una señal de ruido gaussiana blanca . Si tomamos muestras de esta señal y calculamos la transformada discreta de Fourier, ¿cuáles son las estadísticas de las amplitudes de Fourier resultantes?x(t)x(t) x \left( t \right)

10 fourier-transform  noise  dft  random-process 

En esta respuesta, Jim Clay escribe: ... use el hecho de que ...F{cos(x)}=δ(w−1)+δ(w+1)2F{cos⁡(x)}=δ(w−1)+δ(w+1)2\mathcal F\{\cos(x)\} = \frac{\delta(w - 1) + \delta(w + 1)}{2} La expresión anterior no es muy diferente de .F{cos(2πf0t)}=12(δ(f−f0)+δ(f+f0))F{cos⁡(2πf0t)}=12(δ(f−f0)+δ(f+f0))\mathcal F\{{\cos(2\pi f_0t)\}=\frac{1}{2}(\delta(f-f_0)+\delta(f+f_0))} He estado tratando de obtener la expresión posterior utilizando la definición estándar de la transformada de Fourier …

10 continuous-signals  fourier 

¿podría alguien explicar por qué hay una necesidad de exponente negativo en la transformada de Fourier y Laplace? Miré a través de la web pero no pude obtener nada. ¿Sucede algo si se coloca un exponente positivo en estas transformaciones? Mientras mira a través de http://1drv.ms/1tbV45S , dice que si …

10 fourier-transform  laplace-transform 

He estado estudiando señales y sistemas últimamente y me he encontrado con la siguiente afirmación: ¡El muestreo uniforme de una señal periódica de tiempo continuo puede no ser periódico! ¿Alguien puede explicar por qué esta afirmación es verdadera?

9 discrete-signals  signal-analysis  sampling  continuous-signals 

En primer lugar, he visto un hilo similar, sin embargo, es un poco diferente a lo que estoy tratando de lograr. Estoy construyendo un robot que seguirá a la persona que lo llama. Mi idea es usar 3 o 4 micrófonos, es decir, en la siguiente disposición para determinar desde …

9 sound-recognition 

Sabemos lo siguiente, F { x ( - t ) } = X ( - f ) F { x ∗ ( t ) } = X ∗ ( - f )F{ x(t) } =X( f)(1)(1)F{X(t)}=X(F) \mathscr{F}\big\{x(t)\big\}=X(f) \tag{1} F{ x(-t) } =X( - f)(2)(2)F{X(-t)}=X(-F) \mathscr{F}\big\{x(-t)\big\}=X(-f) \tag{2} F{ x∗( t ) …

9 fourier-transform  continuous-signals 

La siguiente trama es una ligera variación de un ejemplo en un libro de texto. El autor utilizó este ejemplo para ilustrar que un polinomio de interpolación sobre muestras igualmente espaciadas tiene grandes oscilaciones cerca de los extremos del intervalo de interpolación. Por supuesto, la interpolación spline cúbica proporciona una …

9 interpolation 

Quiero hacer un modelado de ruido en una aplicación de 16 bits a 100 kHz, para cambiar todo el ruido de cuantificación a la banda de 25 kHz a 50 kHz, con un ruido mínimo en la banda de CC a 25 kHz. Configuré Mathica para crear un núcleo de …

9 noise 

Estoy trabajando en un proyecto de aplicación del modelo de forma activa para localizar el diente en la radiografía dental. Para aquellos familiarizados con la técnica, actualmente estoy tratando de muestrear a lo largo de vectores normales para cada punto de referencia. El documento recomienda tomar derivados de píxeles muestreados: …

9 image-processing  computer-vision  image  object-recognition