Procesamiento de la señal

Soy un novato en DSP y tengo pocas dudas sobre la y su región de convergencia (ROC).ZZ\mathcal Z Sé lo que es una -transform. Pero tengo problemas para entender el ROC. Primero de todo, tienen cierta confusión con yZZ\mathcal ZX(z)X(z)X(z)x(z)x(z)x(z) . Me atrapan fácilmente al intercambiar estos términos. Sé que …

9 discrete-signals  z-transform 

Al tratar de entender esta respuesta a mi pregunta anterior , ¿alguien puede explicar por qué es importante que las cámaras no estén en el mismo plano cuando la distancia focal es grande en comparación con la separación entre las cámaras y el objeto? ¿Qué se entiende por "mirar hacia …

9 computer-vision  stereo-vision 

Mi problema es que no conozco la energía del ruido de fondo, así que no puedo limitar la energía. El procesamiento se realiza en tiempo real, y tengo unos 500 ms para decidir. Idealmente, me gustaría que las consonantes silenciosas se consideren no silenciosas.

9 audio  speech-recognition 

Estoy tratando de usar la transformación Hough para la detección de bordes, y me gustaría usar imágenes de gradiente como base. Lo que he hecho hasta ahora, dada la imagen Ide tamaño [M,N]y sus derivadas parciales gx, gy, consiste en calcular el ángulo de pendiente en cada píxel como thetas …

9 image-processing  edge-detection  image-processing  computer-vision  image-registration  discrete-signals  noise  bpsk  snr  demodulation  bpsk  multipath  synchronization  timing  image-processing  filters  algorithms  edge-detection  sampling  demodulation  bpsk  synchronization  timing  fft  fourier-transform  delay  audio  speech-recognition  soft-question  discrete-signals  discrete-signals  autocorrelation  frequency  computer-vision 

He estado buscando aplicaciones de visión estéreo, y un ejemplo de trabajo implica el uso de dos cámaras web USB, montadas juntas y calibradas. ¿Hay alguna manera de estimar la resolución espacial teórica de tal configuración? El objetivo es evitar comprar y probar a ciegas, pero más bien tener una …

9 stereo-vision  resolution 

Tengo series de tiempo discretas que contienen señal con una frecuencia suavemente variable a lo largo del tiempo (llamada "barrido"). ¿Cómo puedo diseñar un filtro discreto (paso bajo o paso de banda en mi caso) de una longitud finita con frecuencia de corte linealmente variable a lo largo del tiempo …

9 filters  filter-design 

Sabemos que los resultados de submuestreo en alias y frecuencias superiores a la mitad de la tasa de Nyquist no son distinguibles. Tengo una señal de banda base que quiero usar las frecuencias más altas que son más altas que la mitad de la tasa de Nyquist (frecuencia de Nyquist), …

9 sampling  downsampling 

Me han dado un archivo de audio (onda sinusoidal) de 1000Hz como entrada para mi algoritmo FFT. Tengo 8192 muestras de espectro de potencia en una matriz. ¿Cuál es la forma mejor y más fácil de verificar si mi salida es correcta o incorrecta? Si doy un archivo de audio …

9 fft  audio 

Estoy buscando desarrollar una aplicación para Android. Como parte de la funcionalidad, la aplicación requeriría muestrear aleatoriamente de 3 a 5 segundos de audio y clasificarlo como si contuviera o no un discurso humano. ¿Entiendo que este concepto se llama Detección de actividad de voz? ¿Cuál sería la mejor manera …

9 audio  speech  real-time 

Dado algo así como 103 puntos de datos ( ), un DFT devolverá 103 valores de frecuencia. Luego, hacer algo como filtrar las frecuencias altas implica establecer los valores de alta frecuencia de la DFT a cero, y hacer la DFT inversa para recuperar 103 puntos de datos que representan …

9 filters  audio  lowpass-filter  highpass-filter 

Estoy escribiendo software para procesar audio dado como muestras PCM de 16 bits. La primera etapa del procesamiento implica calcular la energía (o variación total) en un cierto rango de frecuencia (por encima de una determinada frecuencia de corte). Lo que estoy haciendo actualmente es restar la energía de la …

9 filters  audio  lowpass-filter 

Tengo un filtro simple de paso bajo de un polo (para suavizado de parámetros) que puede explicarse mediante la siguiente fórmula: y[ n ] = ( 1 - a ) y[ n - 1 ] + a x [ n ]y[n]=(1−a)y[n−1]+ax[n] y[n] = (1-a) y[n-1] + a x[n] La arquitectura …

9 filters  infinite-impulse-response 

Aparentemente, se utilizan diferentes terminologías para referirse al mismo campo llamado "detección de compresión" como (ver esta página wiki ): detección comprimida, muestreo compresivo o muestreo disperso. Sin embargo, me pregunto acerca de la "detección dispersa". Sin embargo, y después de algunas búsquedas en Internet, lo que las personas llaman …

9 sampling  compressive-sensing  compression  sparsity 

1. Situación original Tengo una señal original como una columna de matriz de datos de ncanales de datos x:mxn (single), con m=120019el número de muestras y n=15el número de canales. Además, tengo la señal filtrada como una matriz de datos de columna filtrada x:mxn (single). Los datos originales son principalmente …

9 matlab  filters  compression 

Estoy confundido al entender conceptos básicos de comunicación a través de canales AWGN. Sé que la capacidad de un canal AWGN de ​​tiempo discreto es: C=12log2(1+SN)C=12log2⁡(1+SN)C=\frac{1}{2}\log_2\left(1+\frac{S}{N}\right) y se logra cuando la señal de entrada tiene distribución gaussiana. Pero, ¿qué significa que la señal de entrada es gaussiana? ¿Significa que la …

9 digital-communications  gaussian  information-theory