الانتقال من المتوسط - الاتحاد الفرنسي للتنس - matlab

لدي إشارة خطاب الثانية والثلاثين التي تم أخذ عينات منها في 44.1 كيلوهرتز. الآن، أود أن تظهر ما ترددات الكلام لديه. ومع ذلك، إم غير متأكد ما سيكون أفضل وسيلة للقيام بذلك. ويبدو أحيانا حساب واحد القيمة المطلقة لتحويل فورييه، وأحيانا كثافة الطاقة الطيفية. إذا كنت أفهم بشكل صحيح، وهذا الأخير يعمل بحيث أقسم إشارة بلدي إلى أجزاء، لا ففت جزء تلو الآخر، وبعبارة أو بأخرى مجموع هذه. وظائف النافذة تشارك بطريقة أو بأخرى. يمكنك توضيح هذا قليلا بالنسبة لي إم جديد إلى دسب. سأل 25 يوليو 13 في 16:30 الآن، أود أن تظهر ما ترددات الكلام لديه. ومع ذلك، إم غير متأكد ما سيكون أفضل وسيلة للقيام بذلك. ويبدو أحيانا حساب واحد القيمة المطلقة لتحويل فورييه، وأحيانا كثافة الطاقة الطيفية. إذا كنت ترغب في إرفاق معنى مادي للتحليل الخاص بك، ثم انتقل مع كثافة الطاقة الطيفية، (بسد). وذلك لأن هذا سيعطيك ببساطة قوة الإشارة الخاصة بك، في كل نطاق التردد. من ناحية أخرى إذا كنت لا تريد الرعاية عن معنى مادي، ولكن نريد أن نعرف كيف تختلف اتساع فورييه من كل فرقة بالنسبة لبعضها البعض، يمكنك التمسك بحجم المطلق. في الممارسة العملية، يمكنك حساب بسد ببساطة حجم المطلق من تحويل فورييه تربيع. على سبيل المثال، إذا كانت الإشارة زن، و دفت هو X (f)، فإن الحجم المطلق ل دفت هو X (f)، في حين أن بسد هي X (f) 2. إذا كنت أفهم بشكل صحيح، وهذا الأخير يعمل بحيث أقسم إشارة بلدي إلى أجزاء، لا ففت جزء تلو الآخر، وبعبارة أو بأخرى مجموع هذه. وظائف النافذة تشارك بطريقة أو بأخرى. يمكنك توضيح هذا قليلا بالنسبة لي إم جديد إلى دسب. لا هذا غير صحيح. ما تتحدث عنه هنا يشير إلى تحويل فورييه قصير الأمد. (STFT). هذا هو ببساطة تقطيع إشارة المجال الخاص بك الوقت، ترمل ذلك، ومن ثم أخذ ترناسفورم فورييه. في نهاية اليوم على الرغم من ذلك، سوف لا يزال لديك مصفوفة معقدة. إذا اخترت أن تأخذ حجمها المطلق، سيكون لديك مصفوفة تحويل فورييه الحجم المطلق. إذا كنت تأخذ حجمها المطلق مربعة، سيكون لديك مصفوفة كثافة الطاقة الطيفية. أجاب 25 يوليو 17 في 17: 28A بسيطة (مخصصة) الطريقة هو مجرد اتخاذ المتوسط ​​المرجح (قابل للضبط من قبل ألفا) في كل نقطة مع جيرانها: أو بعض الاختلاف منها. نعم، لتكون أكثر تطورا يمكنك فورييه تحويل البيانات الخاصة بك أولا، ثم قطع الترددات العالية. شيء مثل: هذا يخفض أعلى 20 ترددات. كن حذرا لقطع بها بشكل متناظر وإلا فإن تحويل معكوس لم يعد حقيقيا. تحتاج إلى اختيار بعناية تردد قطع للمستوى المناسب من التجانس. هذا هو نوع بسيط جدا من التصفية (تصفية مربع في مجال التردد)، حتى تتمكن من محاولة تخفيف بلطف ترددات عالية الترتيب إذا كان التشويه غير مقبول. أجاب 4 أكتوبر 09 في 09:16 ففت ليس فكرة سيئة، ولكن من المحتمل أن يفيض هنا. تشغيل أو تحريك المتوسطات تعطي نتائج سيئة عموما، وينبغي تجنب أي شيء إلى جانب الواجبات المنزلية المتأخرة (والضجيج الأبيض). إد استخدام تصفية سافيتسكي-غولاي (في ماتلاب سغولايفيلت (.)). هذا سوف تعطيك أفضل النتائج لما كنت تبحث عن - بعض التجانس المحلي مع الحفاظ على شكل منحنى. تصفية يمكن تجميعها في اثنين اعتمادا على الآثار: مرشحات تمريرة منخفضة (تمهيد) تصفية تمريرة منخفضة (ويعرف أيضا باسم تجانس) ، يعمل على إزالة ضوضاء الترددات المكانية العالية من الصورة الرقمية. وعادة ما تستخدم المرشحات المنخفضة تمرير المشغل نافذة تتحرك التي تؤثر على بكسل واحد من الصورة في وقت واحد، وتغيير قيمته من قبل بعض وظيفة منطقة محلية (نافذة) من بكسل. يتحرك المشغل فوق الصورة ليؤثر على جميع وحدات البكسل في الصورة. مرشحات تمريرة عالية (كشف الحافة، شحذ) يمكن استخدام مرشح تمريرة عالية لجعل الصورة تظهر أكثر وضوحا. هذه المرشحات تؤكد على التفاصيل الدقيقة في الصورة - عكس مرشح تمريرة منخفضة. عالية تمريرة الترشيح يعمل بنفس الطريقة كما تمرير منخفض تمرير أنه يستخدم فقط نواة تلافيف مختلفة. عند تصفية صورة، يتأثر كل بكسل من جيرانها، والتأثير الصافي للتصفية يتحرك المعلومات حول الصورة. في هذا الفصل، واستخدام جيدا هذه الصورة: بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: يعني تصفية سهلة التنفيذ. يتم استخدامه كوسيلة لتمهيد الصور، والحد من كمية الاختلاف كثافة بين بكسل واحد والقادم مما أدى إلى الحد من الضوضاء في الصور. إن فكرة الترشيح يعني ببساطة استبدال كل قيمة بكسل في صورة مع متوسط ​​قيمة (متوسط) جيرانها، بما في ذلك نفسها. هذا له تأثير القضاء على قيم بكسل التي هي غير ممثلة لمحيطها. وعادة ما ينظر إلى الترشيح المتوسط ​​على أنه مرشح التفاف. كما هو الحال مع غيرها من التحليلات التي تقوم على أساس النواة، والتي تمثل شكل وحجم الحي ليتم أخذ عينات عند حساب المتوسط. في كثير من الأحيان يتم استخدام 3 مرات 3 نواة مربعة، كما هو مبين أدناه: مف هو المرشح المتوسط: يتم تعريف الفلتر 2 () على النحو التالي: Y filter2 (h، X) تصفية البيانات في X مع فلتر الأشعة تحت الحمراء ثنائي الأبعاد في مصفوفة ح. وهو يحسب النتيجة، Y، باستخدام ارتباط ثنائي الأبعاد، ويعود الجزء المركزي من الارتباط الذي هو نفس حجم X. فإنه يعود الجزء Y المحدد من قبل معلمة الشكل. الشكل هو سلسلة مع واحدة من هذه القيم: كامل. لعرض كامل الارتباط ثنائي الأبعاد. في هذه الحالة، Y أكبر من X. نفسه. (افتراضي) يعود الجزء المركزي من الارتباط. في هذه الحالة، Y هو نفس حجم X. صالحة. لا يعرض سوى أجزاء الارتباط التي يتم حسابها بدون حواف مبطنة. في هذه الحالة، Y أصغر من X. الآن نريد تطبيق النواة المعرفة في المقطع السابق باستخدام filter2 (): يمكننا أن نرى الصورة التي تمت تصفيتها (يمين) تم وضوح قليلا بالمقارنة مع المدخلات الأصلية (يسار) . كما ذكر سابقا، يمكن استخدام مرشح تمرير منخفض دينويسينغ. يتيح اختبار ذلك. أولا، لجعل المدخلات القذرة قليلا، ونحن رش بعض الفلفل والملح على الصورة، ومن ثم تطبيق مرشح المتوسط: له بعض التأثير على الملح والفلفل الضوضاء ولكن ليس كثيرا. انها مجرد جعلها غير واضحة. ماذا عن محاولة ماتلابس المدمج في مرشح الوسيط بوجوتوبوغو البحث في الموقع: بوجوتوبوغو بحث الموقع: متوسط ​​مرشح - medfilt2 () هنا هو السيناريو: أفضل بكثير. على عكس المرشح السابق الذي يستخدم فقط قيمة متوسطة، هذه المرة استخدمنا الوسيط. التصفية المتوسطة هي عملية غير خطية غالبا ما تستخدم في معالجة الصور للحد من الملح والفلفل الضوضاء. لاحظ أيضا أن medfilt2 () مرشح 2-D، لذلك يعمل فقط للصورة الرمادي. لإزالة الضوضاء لصورة رغب، يرجى الانتقال إلى نهاية هذا الفصل: إزالة الضوضاء في صورة رغب. ماتلاب يوفر طريقة لإنشاء مرشح مسبقا 2-D. فسبسيال (): h فسبيسيال (نوع) يخلق مرشح ثنائي الأبعاد h من النوع المحدد. فإنه يعود ح باعتبارها نواة الارتباط، وهو الشكل المناسب للاستخدام مع إمفيلتر (). النوع هو سلسلة واحدة من هذه القيم: ماتلاب معالجة الصور والفيديو أوبينكف 3 - معالجة الصور والفيديو أوبينكف 3 صورة ومعالجة الفيديو مع بيثون