按照题目要求,首先应利用计算机生成一个由多个频率叠加而成的信号。之后在不通风抽样频率之下对信号进行采样。编写FFT程序对信号进行DFT变换,应能观察出在满足和不满足奈奎斯特采样定理的情况下信号频谱分别处于不混叠和混叠状态。然后需要对信号进行恢复以观察满足或不满足奈奎斯特采样定理的情况下,频域的频谱混叠对时域恢复信号的影响。在频谱混叠时,观察其时域信号的失真。
算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,java算法就是采用Java语言来实现解决某一问题的清晰指令。
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题,马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号,确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
如何有效地提高传感器的测试精度是行业的发展趋势;近来,对传感器进行实验测试过程中发现结果存在明显的工频干扰,信号中夹杂有明显噪音,具体频率为50hz,因此,近来以解决实际问题为出发点,对相关的内容进行归纳汇总;目前,消除噪音,提高传感器采集精度主要包含两种手段:1、硬件:通过电阻电容及电感构成滤波电路,对外界干扰源进行屏蔽;2、算法:通过数字信号处理,构建IIR、FIR滤波器对噪声信号进行滤除;具体内容如下所示~
什么是死去?是终点,是诀别,是不可挽留, 是再也握不到的手,感觉不到的温度, 再也说不出口的“对不起”。
去噪(Noise Removal),首先要认识噪声类型和形成,然后结合噪声特点进行去噪。 首先噪声类型如下表:
sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声(FPN),FPN与条纹噪声有相似之处。
“在振动噪音的测试分析过程中,获得准确的转速信息是频谱分析的前提,但这不是必须的。本文主要介绍旋转机械频谱分析的一些基本概念,然后顺带利用这些特性来反算转速”
for循环遍历2到1024的数字,定义一个boolean作为标记。i++,j--。
在做一个小东西,想省成本用F407 内部的DAC生成Sin输出(100Hz,1kHz,10kHz, 100kHz),但是407DAC能力有限,当要输出100kHz的Sin曲线的时候一个周期只能11个点左右 (后来发现是程序问题,实际可以到72个点@100khz),示波器上能看到明显的阶梯,需要一个滤波器。
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
上一次我给大家提到了延时摄影作品中通常会有随机的短期抖动,我介绍了一种算法可以分离短期和长期的运动,并通过滤除短期抖动、增强长期运动来获取到平滑的视频。而很多时候,我们会对视频中的非常隐晦的时域变化感兴趣。所以这一次我会介绍一个计算摄影技术构成的"动作放大器",它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来,并在重新渲染过程中进行放大,生成新的视频。我初次接触这个应用方向时大吃一惊,我希望也能够带给你这种感觉。
最近因为需要从大量的文本中检索字符串,于是想比较一下java jdk提供的 indexof 算法,和其他字符串搜索算法的效率。字符串搜索算法有多种,其中比较有名的是boyer-moore算法。在Moore 先生的主页上有关于 boyer-moore算法的详细介绍。 moore先生介绍的通俗易懂,相信大家都能看明白。
了解滤波器的定义、分类和工作原理等基本概念。 滤波器(Filter)是信号处理领域中的一个重要概念,可以将输入信号按照一定的规则进行处理,以获得期望的输出信号。滤波器广泛应用于通信、音频、视频等领域。
在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的。
数字角频率w、模拟角频率Ω之间的关系为 w=Ω/Fs,所以 w = 2*pi*f/Fs ,f为模拟频率;
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传统的带通滤波器设计方法中涉及了很多复杂的理论分析和计算。针对上述缺点,介绍一种使用EDA软件进行带通滤波器的设计方案,详细阐述了使用FilterPro软件进行有源带通滤波器电路的设计步骤,然后给出了在Proteus中对所设计的滤波器进行仿真分析和测试的方法。测试结果表明,使用该方法设计的带通滤波器具有性能稳定。设计难度小等优点,也为滤波器的设计提供了一个新的思路。
本文使用Matlab中的Signal Processing Toolbox中的designfilt函数,并根据频率响应实现如下两种滤波器:
空间域和频域滤波器通常分为四种类型的滤波器——低通、高通、带阻和带通滤波器。在本文中,我们为每一种滤波器提供了注释、代码示例和图像输出。
最近在做武术擂台,发现对于红外测距传感器的返回值速度很快,但是误差值很大,经过简单函数调校之后,发现还是有误差,有干扰数据,于是导入了math.h,进行的绝对值滤波,但是用循环暂存了十组数据,进行简单的加权算法,发现还是不行,于是去找了一些经典的滤波算法,算是简单记录一下。分享给大家。
运动放大(Motion Magnification),将视频中对应位置的运动进行放大,简单理解的话,就是找到时间段内的运动矢量,进行放大,然后权值叠加回去。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第42章 IIR无限冲击响应滤波器设计 IIR滤波器涉及
简单记录下在matlab上如何设计出模拟的带通滤波器,包括:巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器、椭圆型滤波器。 代码如下:
滤波器是什么? 滤波器是对波进行过滤的器件,一般有两个端口,一个输入信号、一个输出信号。可以说它是重要的电子元器件,滤波器把电源功率传输到设备上,大大衰减经电源传入的EMI电磁干扰信号,保
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第三篇,FIR数字滤波器设计,包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说,上货。
摘要:同时获取脑电图和功能磁共振成像(EEG-fMRI)允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响,主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的,但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里,我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具,用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除,它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试,评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之,我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案,用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第41章 FIR滤波器的群延迟(重要) 本章节为大家介绍
昨天调了3次谐波,因为只用一个运放,因此耗了不少功夫搜资料,特记此文,欢迎交流,互相学习! 调了半天发现波形总是让人十分难受,没有半点模样,后来发现竟然是因为记错了运放的输出脚和正反相脚,改正过来不到半天即调好了3、5、7次谐波 如非必要,请勿转载
设计一个11阶的切比雪夫带通滤波器,利用ADS仿真优化并制作所需空心电感,调试符合如下指标的带通滤波器:
1、 本章节提供的低通滤波器支持实时滤波,每次可以滤波一个数据,也可以多个数据,不限制大小。但要注意以下两点:
采样中会出现 过采样 ( Nyquist 采样 ) , 欠采样 ( 带通采样 ) 两种情况 ;
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题,涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化(Grayscale)、二值化(Thresholding)、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化(Average Pooling)、最大池化(Max Pooling)、高斯滤波(Gaussian Filter)、中值滤波(Median filter)、仿射变换(Afine Transformations)等100多个知识点。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第43章 IIR滤波器的Matlab设计 本章节讲解II
1 本章节提供的高通滤波器支持实时滤波,每次可以滤波一个数据,也可以多个数据,不限制大小。但要注意以下两点:
1、 本章节提供的高通滤波器支持实时滤波,每次可以滤波一个数据,也可以多个数据,不限制大小。但要注意以下两点:
“前一篇文章我们讲解了离散傅立叶变换的公式、推导及应用方法,本文我们将基于离散傅立叶变换来进行滤波器的讲解,并举例说明频域滤波和时域滤波的异同”
对于微弱的信号的处理方式一般是:放大和滤波,这个过程中就涉及到放大电路的选取、滤波器的选择以及偏置电路的设计。本例以实例的方式讲解并附带参数计算、仿真、实物测试三个环节。
与陷波器类似,带通滤波器在数字电源控制领域有重要作用。比如在三相LCL逆变器的谐振抑制控制方面,通过带通滤波器可以提取谐振点附近的频谱做进一步的控制策略。在有源电力滤波器利用带通滤波器可以提取电网信号的基波频率从而做进一步的控制。
凡是可以使信号中特定的频率成分通过,而极大地衰减或抑制其他频率成分的装置或系统都称之为滤波器,相当于频率“筛子”。
在数字信号处理中,滤波器占有及其重要的地位。数字滤波器是语音处理,图像处理,模式识别,频谱分析等应用的基本处理算法。从本章起,我们将开始讲解滤波器设计。
算法:拉普拉斯金字塔是对原图像进行低通滤波和降采样得到一个粗尺度的近似图像,即分解得到的低通近似图像,把这个近似图像经过插值,滤波,再计算它和原图像的插值,就得到分解的带通分量,下一级分解是在得到的低通近似图像上进行,迭代完成多尺度分解。
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