«fourier-transform» 태그된 질문

이산 푸리에 변환을 사용하여 블러 링 / 샤프닝을 구현하는 이미지 처리 응용 프로그램을 만들고 있습니다. 응용 프로그램이 다소 작동하지만 역학에 대한 내용이 여전히 혼란 스럽습니다. 특히, 제로 주파수를 중심으로하는 프로세스가 수행되는 방식입니다. 내가 본 예제는 입력 이미지와 입력 크기와 동일한 크기의 행렬을 곱하여 입력 이미지 (회색조 강도)를 전처리합니다. 여기서 값은 …

11 image-processing  fourier-transform 

이 질문은 단위 스텝 시퀀스 의 이산 시간 푸리에 변환 (DTFT)의 유도를 요구 하는 이 다른 질문 과 관련 이 있습니다. 파생물을 검색하는 동안 놀랍도록 간단한 것을 발견했습니다. BA Shenoi 가이 책의 138 페이지 에서 처음 봤습니다 . 나는 또한 이 답변 에서 수학 .SE를 발견했습니다 .u[n]u[n]u[n] 논쟁은 짧고 간단하기 …

11 discrete-signals  fourier-transform  dtft  proof  dsp-puzzle 

푸리에 영역에서 에지 검출 알고리즘을 구현하기 위해 이미지의 FFT에서 고주파수 성분이 일반적으로 에지에 대응한다는 사실을 이용할 수 있습니까? 고역 통과 필터에 이미지의 FFT를 곱하려고했습니다. 결과 이미지 종류는 가장자리에 해당하지만 컨볼 루션 행렬을 사용하여 설정 한 가장자리 감지는 아닙니다. 푸리에 영역에서 에지 감지를 수행 할 수있는 방법이 있습니까, 아니면 전혀 불가능합니까?

11 image-processing  fft  fourier-transform  edge-detection 

원시 마이크 입력을 분석하고 플레이어에게 노래가 얼마나 좋은지 알려주는 노래 게임을 구현하려고합니다. 그것은 실시간으로 이루어져야합니다. 나는 같은 질문을하는 많은 스레드를 보았지만 필드에 대한 경험이 부족하고 수학 배경이 얕기 때문에 여전히 그 문제를 해결하지 못했습니다. DSPDimension 웹 사이트 피치 시프트의 기사를 기반으로 알고리즘을 구현했습니다 : http://www.dspdimension.com/admin/pitch-shifting-using-the-ft/ 나는 기사가 설명하는 것처럼 실제 …

11 fourier-transform  pitch  peak-detection  stft  singing 

한눈에, Constant-Q 푸리에 변환과 복잡한 Gabor-Morlet 웨이블릿 변환은 동일하게 보입니다. 둘 다 상수 Q 필터, 윈도우 정현파 등을 기반으로 한 시간-주파수 표현입니다. 그러나 내가 놓친 차이가 있습니까? 음악 처리를위한 Constant-Q Transform Toolbox 는 다음과 같이 말합니다. CQT는 주파수 빈이 기하학적으로 간격을두고 모든 빈의 Q- 요인 (중심 주파수 대 대역폭의 비율)이 …

11 fourier-transform  wavelet  stft  gabor 

음악 오디오를 느린 속도로 재생하면 피치 (주파수)가 낮아집니다. 주파수를 동일하게 유지하면서 노래 재생 속도를 늦추는 도구와 이론이 있습니까? 윈도우 푸리에 변환 또는 웨이블릿 변환을 수행 할 수 있다고 가정합니다. 창 크기를 미리 선택하거나 웨이블릿 기준을 동적으로 선택해야합니다. 이를 수행하기위한 구체적이고 상세한 이론과 적용이 있습니까?

10 fourier-transform  wavelet  fourier-series  music  decomposition 

아래 그림과 같이 잡음에 영향을받는 두 개의 오디오 신호 x (t) 및 y (t)가 있다고 가정합니다. 그리고 우리는이 두 신호를 상호 상관시키고 자하며 상호 상관도는 아래와 같습니다. 이 상관 관계 플롯에는 약 -11msec의 피크 값이 있습니다. 이 플롯에서이 피크를 어떻게 해석하는지 이해하려고 노력하고 있습니까? 무슨 뜻이에요? 또한 상관 함수의 푸리에 …

10 fft  fourier-transform  noise  correlation  peak-detection 

예를 들어 Y'UV 이미지에서 크로마 서브 샘플링을 활용할 때 데이터 속도를 계산하는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 계산에 대한 다음 예제가 있습니다. 이미지 해상도 : 352*288 주파수 : 25fps 내용 (4 : 4 : 4 4) 는 다음과 같이 계산 예 간다 : (352px * 288px) * 3 color …

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HPS를 사용하여 피치 감지 알고리즘을 만들었는데 문제가 있습니다. 나는 신호 처리 초보자 이며이 사이트가 전에 도움이되었으므로 물어봐야합니다. 더 높은 음높이 ( eg. >C6:1046.50hz)를 위해 HPS에서 가비지 데이터를 가져 오기 시작했습니다. 피치가 높을수록 더 많은 쓰레기를 얻습니다 (가비지로 인해 옥타브 오류나 고조파가 아니며 약 1Hz-20Hz 인 주파수를 의미합니다) 내가 경험적으로 관찰 …

10 fourier-transform  frequency-spectrum  pitch 

교과서에서 우리는 의 DTFT 가u[n]u[n]u[n] U(ω)=πδ(ω)+11−e−jω,−π≤ω&lt;π(1)(1)U(ω)=πδ(ω)+11−e−jω,−π≤ω&lt;πU(\omega)=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{1-e^{-j\omega}},\qquad -\pi\le\omega <\pi\tag{1} 그러나 나는 적어도 의 사운드 파생물을주는 척하는 DSP 교과서를 보지 못했습니다 .(1)(1)(1) Proakis [1]은 의 -transform 에서 를 설정 하여 오른쪽의 오른쪽 절반을 도출하여 유효하다고합니다. 제외 (코스의 올바른이다). 그런 다음 -변환 의 극점에서 우리는 \ pi 영역의 델타 임펄스를 추가해야한다고 말하지만 이는 …

10 discrete-signals  fourier-transform  dtft  proof 

그래서 푸리에 변환을 이해하고 있습니다. 직관적으로 이제는 그것이 무엇을 하는지를 명확하게 이해하고 곧 수학 (실제 주제)에 대한 수업을 밟을 것입니다. 그러나 나는 라플라스 변환에 대해 계속 읽었고 거기서 잃어 버렸습니다. 신호의 순간은 무엇입니까? 푸리에 변환이 왜 라플라스 변환의 특별한 경우입니까? Laplace 변환을 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까? 이 질문을하기 전에이 …

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필자가 읽은 일부 책에서이 내용이 두 번 언급 된 것을 보았으므로 확인하고 싶습니다. 복소 엔벨로프는 단순히 신호의 실수 성분과 직교 성분의 합산으로 절대 값이 (실제) 엔벨로프입니까? 이 위키 페이지를 읽었 지만 완전히 이해하지 못했습니다. 복잡한 엔벌 로프는 단순히 통과 대역 신호의 실수 부와 허수 부가 결합되어 있습니까? 감사합니다.

10 fourier-transform  hilbert-transform  quadrature 

나는 최근에 FFT가 완벽하지 않다는 것을 깨달았습니다. 신호를 가져 와서 FFT로 가져온 다음 역 FFT를 수행하면 결과 출력이 입력과 정확히 동일하지 않습니다. 여기에 내가 무슨 뜻인지 보여주는 이미지가 있습니다. 나는 이미지가 상당히 설명 적이라고 생각합니다. IFFT 신호는 "FFT 스펙트럼"의 역변환이며 "차이"플롯은 IFFT 신호와 원래 신호 ( )의 차이입니다.IFFT-원본IFFT-원본\text{IFFT - Original} …

10 fft  fourier-transform  dft 

우리는 아래를 알고 있습니다. 에프{ x(t) } =X( f)(1)(1)F{x(t)}=X(f) \mathscr{F}\big\{x(t)\big\}=X(f) \tag{1} 에프{ x(−t) } =X( − f)(2)(2)F{x(−t)}=X(−f) \mathscr{F}\big\{x(-t)\big\}=X(-f) \tag{2} 에프{엑스※( t ) } =엑스※( − f)(삼)(3)F{x∗(t)}=X∗(−f) \mathscr{F}\big\{x^*(t)\big\}=X^*(-f) \tag{3} 이제 신호가 있다면 x ( − t ) =엑스※( t )(4)(4)x(−t)=x∗(t) x(-t)=x^*(t) \tag{4} 그렇다면 다음을 가정해도 안전합니까? 엑스( − f) =엑스※( − …

9 fourier-transform  continuous-signals 

저는 전자 엔지니어가 아닌 화학 엔지니어이므로 조금 어렵습니다. 진폭 대 시간 데이터를 가져 와서 주파수 대 시간으로 변환하는 방법을 알아 내려고합니다. 첫 번째 본능은 내 데이터를 청크로 분할하고 각 청크에서 FFT를 수행 한 다음 플로팅하는 것입니다. 불행히도, 각 슬라이스의 지속 시간이 0에 가까워 질수록 더 이상 정확한 주파수 정보를 얻을 …

9 fourier-transform  frequency  transform