즉, 상태 변수 위치 ( p ) 및 속도 ( v )를 가지고 있고 p의 저주파 측정을 수행 하면 v 에 대한 정보도 간접적으로 제공합니다 ( p 의 미분이므로 ). 그러한 관계를 다루는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? A) 업데이트 단계에서, 나는 p를 측정 하고 v 를 수정하기 위해 필터링 프로세스와 …
다음을 가정하십시오. 신호의 기본 주파수는 FFT와 일부 주파수 추정 방법을 사용하여 추정되었으며 두 개의 빈 중심 사이에 있습니다. 샘플링 주파수는 고정되어 있습니다 계산 노력은 문제가되지 않습니다 주파수를 알면 신호의 해당 피크 값을 추정하는 가장 정확한 방법은 무엇입니까? 빈 중심이 추정 된 주파수에 더 가깝도록 FFT 분해능을 높이기 위해 시간 신호를 …
이것은 내가 생각한 단순하지만 내 순진한 접근 방식은 시끄러운 결과를 가져 왔습니다. 이 샘플 시간과 위치는 t_angle.txt라는 파일에 있습니다. 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213 -160.824051 1.268 -159.224854 1.337 -157.383270 1.398 -155.357666 1.458 -153.082809 1.524 -150.589943 1.584 -147.923012 1.644 -144.996872 1.713 …
선형 회귀 및 칼만 필터링을 사용하여 시간 도메인 데이터 시퀀스를 추정하고 예측할 수 있습니다 (데이터 배후 모델에 대한 일부 가정이 제공됨). 주파수 영역 데이터를 사용하여 예측을 수행 할 수있는 방법은 무엇입니까? (예를 들어, 추정을 위해 시간 영역으로 돌아 가지 않고 이전 데이터의 적절한 FFT (s)로부터의 출력을 사용하여 미래 단계를 예측한다.) …
나는 카메라 사이에서 아무런 변환이없는 카메라로 촬영 한 이미지 쌍 사이의 호모 그래피 추정을 위해 RANSAC 알고리즘을 사용 하고 있습니다 (순수 회전 및 스케일 / 줌 변경). 절반의 경우에 잘 작동합니다. 올바른 출력은 다음과 같습니다. 빨간색 선은 대응 관계를 필터링하고 사변형은 호모 그래피가 원근을 왜곡하는 방법을 보여줍니다. 그러나 때때로 다음과 …
AMDF (Average Magnitude Difference Function / Formula)에 대한 Wikipedia 페이지가 비어있는 것 같습니다. AMDF 란 무엇입니까? AMDF의 속성은 무엇입니까? 자기 상관과 같은 다른 피치 추정 방법과 비교할 때 AMDF의 강점과 약점은 무엇입니까?
누군가 나에게 소리 치기 전에이 질문이 여러 번 요청되었다는 것을 완전히 알고 있습니다. 기존 질문과 답변을 읽었지만 문제의 일부에 대해 여전히 혼란 스럽습니다. 닫힌 환경에서 음악 (A)을 재생하는 음원이 있습니다. A를 녹음하는 데 사용하는 마이크가 있습니다. 동일한 특성과 길이 (샘플 수)를 공유하는 두 개의 wav 파일이 남아 있습니다. 내 목표는 …
복소수 Z 평면에서 알 수 없지만 작고 유한 한 수의 극점과 영점을 가정합니다. 엄밀히 말해서 단위 원 주위에 균등 간격의 점 집합의 절대 값, 즉 극점과 영점의 수의 2 배보다 큰 응답에서 극대 및 영점의 수를 추정하거나 계산하여 샘플링 된 크기를 생성 할 수 있습니다 응답? 추가됨 : 극점과 영점을 …