Procesamiento de la señal

Tengo el modelo . s(x,y)=x2+y2,0≤x≤1,0≤y≤1 s(x,y)=x2+y2,0≤x≤1,0≤y≤1\ s(x,y)=x^2+y^2, 0 \leq x \leq 1, 0 \leq y \leq 1 En lugar de observar el modelo directamente, estoy observando las derivadas del modelo + algo de ruido (e): p(x,y)=sx+e,q(x,y)=sy+e p(x,y)=sx+e,q(x,y)=sy+e\ p(x,y)=s_x+e, q(x,y)=s_y+e A partir de las mediciones de p (x, y y q …

8 computer-vision  noise  interpolation 

Me gustaría un par de filtros IIR complementarios (paso bajo / paso alto). Por complementario, quiero decir, cuando se suma la salida de los dos filtros, se recupera la señal original. Pensé que podría construir tales pares con filtros de Butterworth, pero usando un poco de matemática, descubrí que solo …

8 lowpass-filter  infinite-impulse-response  highpass-filter 

En mi búsqueda interminable para identificar ronquidos, descubrí que la "planitud espectral" parece ser una medida justa de la "calidad" de la señal. Estoy calculando la planitud espectral como la media geométrica de los puntos de datos de potencia FFT divididos por la media aritmética de los mismos puntos.( R …

8 fft  frequency-spectrum 

Recientemente comencé a jugar con la transformación de Fourier (después de pasar unas semanas aprendiendo sobre las matemáticas detrás de ella). Decidí intentar hackear un filtro de paso bajo en el siguiente sonido: En particular, tomé la transformada de Fourier, puse a cero la mitad más alta de las frecuencias, …

8 fourier-transform  discrete-signals  sound 

Tengo que capturar el color de la piel independientemente de la iluminación. Usé los siguientes criterios (usando hsv y rgb) pero no funciona: int h = get_hue(...); int s = get_saturation(...); int r = get_red_component(...); int g = get_green_component(...); int b = get_blue_component(...); if ((h<38)&&(h>6)&&(s>0.23)&&(s<0.68)){ // skin color } else …

8 image-processing  opencv  object-recognition 

Más allá de la ecuación en bruto para calcular la información mutua, ¿qué significa en términos físicos? Por ejemplo: de la teoría de la información, sabemos que la entropía es el esquema de compresión sin pérdidas más pequeño que podemos usar en un alfabeto con una distribución de probabilidad específica. …

8 information-theory 

Estoy tratando de usar la FFT de una manera diferente a la que la mayoría de la gente pregunta. Quiero poder tomar una foto de un gráfico con líneas verticales regulares repetidas y procesar la imagen para determinar qué tan lejos en píxeles están las líneas separadas en promedio. He …

8 image  opencv  fft  dft 

Estoy desarrollando una emulación de software de un sintetizador analógico. Estoy tratando de modular el tono de un oscilador usando un LFO. Para cada muestra alimentada al sistema de sonido de la computadora, estoy calculando la frecuencia que se ingresará en el oscilador principal de esta manera (pseudocódigo): osc_frequency = …

8 audio  algorithms  software-implementation  modulation 

Tengo que estimar el número de señales presentes en una medición contaminada por ruido aditivo dados los vectores de instantáneas dimensionales , modelados como donde es a vector que representa diferentes señales. es una matriz no aleatoria y es un vector de ruido . (Este modelo es común en problemas …

8 snr  signal-detection  estimation 

Veo que hay diferentes maneras de escribir un modelo AR en una representación de espacio de estado, para que podamos aplicar el filtro de Kalman para estimar la señal. Vea los ejemplos 1, 2 y 3 aquí . Me pregunto qué diferencias hay entre las diferentes representaciones del espacio de …

8 kalman-filters  autoregressive-model 

¿Cuán intuitivamente entender por qué se usan vectores propios de la matriz de autocorrelación, pero los vectores propios de la matriz construida a partir de muestras temporales no tienen sentido y no se usan? Por ejemplo, en la detección de una señal armoniosa en ruido aditivo.

8 autocorrelation  matrix 

(Solo estoy aprendiendo un poco sobre la identificación del sistema, así que disculpen de antemano si esta pregunta está mal redactada) ¿Cómo se elige la señal del variador para la identificación del sistema? He visto señales PRBS usadas, pero parece que funcionará bien para frecuencias cercanas a la velocidad del …

8 system-identification 

Dadas solo las observaciones de una señal binaria perturbada por ruido gaussiano con información previa desconocida, ¿cómo puedo estimar el umbral de decisión óptimo? (No, esta no es una pregunta de tarea) Específicamente, pienso en el siguiente modelo: YYY es una variable aleatoria de dos estados (H0,H1)(H0,H1)(H_0,H_1) : PAGS( YEl …

8 signal-detection  estimation  thresholding  maximum-a-posteriori-estimation 

Estoy viendo la definición de energía de señal (por ejemplo , Wikipedia , cnx.org ). Para señales discretas, se define de la siguiente manera, donde contiene la señal:x ( n )x(n)x(n) min e r gy= ∑∞n = - ∞El | x(n) |2Energy=∑n=−∞∞|x(n)|2 Energy = \sum_{n=-\infty}^{\infty} |x(n)|^2 Entonces mis preguntas: Para …

8 discrete-signals 

He estado jugando mejorando las imágenes y eliminando todas las perturbaciones no deseadas. Descubrí que una preocupación importante sería eliminar las reflexiones no deseadas que pudieran surgir. He revisado un artículo que usa ICA para deshacerse de estos reflejos. ¿Qué otros métodos funcionarían? Digamos que tengo una imagen: Otra imagen: …

8 image-processing  matlab  computer-vision  ica  image