Ruchoma średnia fft matlab

Mam trzydziestosekundowy sygnał mowy, który był próbkowany przy 44,1 kHz. Teraz chciałbym pokazać, jakie częstotliwości ma mowa. Jednak nie jestem pewien, jaki byłby najlepszy sposób na zrobienie tego. Wydaje się, że czasami oblicza się bezwzględną wartość transformaty Fouriera, a czasami gęstość widmową mocy. Jeśli dobrze rozumiem, ta ostatnia działa tak, że dzielę mój sygnał na części, wykonuję FFT part-by-part i jakoś je sumuję. Funkcje okien są w jakiś sposób zaangażowane. Czy możesz to dla mnie trochę wyjaśnić? Jestem nowy w DSP. pytanie Jul 25 13 o 16:30 Chciałbym teraz pokazać, jakie częstotliwości ma przemówienie. Jednak nie jestem pewien, jaki byłby najlepszy sposób na zrobienie tego. Wydaje się, że czasami oblicza się bezwzględną wartość transformaty Fouriera, a czasami gęstość widmową mocy. Jeśli chcesz dołączyć fizyczne znaczenie do analizy, przejdź do gęstości widmowej mocy (PSD). To dlatego, że po prostu da ci moc twojego sygnału, w każdym paśmie częstotliwości. Z drugiej strony, jeśli nie chcesz dbać o fizyczne znaczenie, ale chcesz wiedzieć, w jaki sposób amplitudy Fouriera każdego pasma różnią się względem siebie, możesz trzymać się absolutnej magnitudo. W praktyce można obliczyć PSD jako bezwzględną wielkość kwadratowej transformaty Fouriera. Na przykład, jeśli twój sygnał to xn, a jego DFT to X (f), wówczas bezwzględna wielkość DFT wynosi X (f), podczas gdy PSD to X (f) 2. Jeśli dobrze rozumiem, ta ostatnia działa tak, że dzielę mój sygnał na części, wykonuję FFT part-by-part i jakoś je sumuję. Funkcje okien są w jakiś sposób zaangażowane. Czy możesz to dla mnie trochę wyjaśnić? Jestem nowy w DSP. Nie, to nie jest prawda. To, o czym tu mówisz, odnosi się do transformaty Fouriera o krótkim czasie. (STFT). To po prostu kroi sygnał domeny czasu, wdycha go, a następnie przyjmuje czteroprzebiegowy ciąg. Jednak pod koniec dnia nadal będziesz miał skomplikowaną matrycę. Jeśli zdecydujesz się przyjąć jego bezwzględną wielkość, otrzymasz macierz transformacji o absolutnej jasności. Jeśli weźmiesz jego bezwzględną wielkość do kwadratu, będziesz miał matrycę gęstości widmowej mocy. 25 lipca 13 o 17: 28 Prosta (doraźna) metoda polega na wybraniu średniej ważonej (przestrajanej przez alfa) w każdym punkcie z sąsiadami: lub pewnej jej wariacji. Tak, aby być bardziej wyrafinowanym, możesz najpierw przekształcić dane, a następnie odciąć wysokie częstotliwości. Coś takiego: wycina najwyższe 20 częstotliwości. Zachowaj ostrożność, aby je wyciąć symetrycznie, w przeciwnym razie przekształcenie odwrotne nie jest już rzeczywiste. Musisz dokładnie wybrać częstotliwość odcięcia dla odpowiedniego poziomu wygładzania. Jest to bardzo prosty rodzaj filtrowania (filtrowanie w dziedzinie częstotliwości w dziedzinie częstotliwości), więc możesz spróbować łagodnie tłumić wysokie częstotliwości rzędu, jeśli zniekształcenie jest nie do przyjęcia. odpowiedziało 4 października 09 o 9:16 FFT nie jest złym pomysłem, ale jego prawdopodobnie przesada tutaj. Uruchamianie lub przesuwanie średnich daje ogólnie słabe wyniki i powinno się ich unikać na cokolwiek oprócz późnej pracy domowej (i białego szumu). Używam filtrowania Savitzky'ego-Golay (w Matlab sgolayfilt (.)). Daje to najlepsze wyniki, czego szukasz - niektóre lokalne wygładzanie przy zachowaniu kształtu krzywej. Filtrowanie obrazu można podzielić na dwie grupy w zależności od efektów: Filtry dolnoprzepustowe (Wygładzanie) Filtrowanie dolnoprzepustowe (również wygładzanie) , jest stosowany do usuwania zakłóceń o wysokiej częstotliwości z obrazu cyfrowego. Filtry dolnoprzepustowe zwykle wykorzystują ruchomy operator okienny, który wpływa na jeden piksel obrazu na raz, zmieniając jego wartość za pomocą funkcji lokalnego regionu (okna) pikseli. Operator przesuwa się po obrazie, aby wpłynąć na wszystkie piksele obrazu. Filtry górnoprzepustowe (Wykrywanie krawędzi, Wyostrzanie) Filtr górnoprzepustowy może zostać użyty w celu zwiększenia ostrości obrazu. Filtry te podkreślają drobne szczegóły na obrazie - przeciwieństwo filtra dolnoprzepustowego. Filtrowanie górnoprzepustowe działa w taki sam sposób jak filtrowanie dolnoprzepustowe, po prostu używa innego jądra splotu. Podczas filtrowania obrazu na każdy piksel mają wpływ sąsiedzi, a efektem netto filtrowania jest przenoszenie informacji wokół obrazu. W tym rozdziale, dobrze użyj tego obrazu: bogotobogo wyszukiwanie strony: wyszukiwanie strony bogotobogo: średnie filtrowanie jest łatwe do wdrożenia. Jest używany jako metoda wygładzania obrazów, zmniejszając stopień zmienności intensywności między jednym pikselem a następnym, redukując szum w obrazach. Idea średniego filtrowania polega po prostu na zamianie każdej wartości piksela na obrazie na średnią (średnią) wartość jego sąsiadów, w tym samego siebie. Powoduje to wyeliminowanie wartości pikseli, które są niereprezentatywne dla ich otoczenia. Średnie filtrowanie jest zwykle uważane za filtr splotu. Podobnie jak inne nawinięcia, opiera się na jądrze, które reprezentuje kształt i rozmiar okolicy, z której mają być pobrane próbki podczas obliczania średniej. Często używa się jądra kwadratowego 3 razy 3, jak pokazano poniżej: Mf jest średnim filtrem: Filtr2 () jest zdefiniowany jako: Y filtr2 (h, X) filtruje dane w X z dwuwymiarowym filtrem FIR w macierz h. Oblicza wynik, Y, stosując dwuwymiarową korelację, i zwraca centralną część korelacji, która ma taki sam rozmiar jak X. Zwraca część Y określoną przez parametr kształtu. shape to ciąg o jednej z następujących wartości: full. Zwraca pełną dwuwymiarową korelację. W tym przypadku Y jest większe niż X. (domyślnie) Zwraca centralną część korelacji. W tym przypadku Y ma taki sam rozmiar jak X. jest prawidłowe. Zwraca tylko te części korelacji, które są obliczane bez krawędzi o zerowych brzegach. W tym przypadku Y jest mniejsze niż X. Teraz chcemy zastosować jądro zdefiniowane w poprzedniej sekcji, używając filter2 (): Widzimy, że filtrowany obraz (po prawej) jest nieco rozmazany w porównaniu do pierwotnego wejścia (po lewej) . Jak wspomniano wcześniej, filtr dolnoprzepustowy może być stosowany do odszumiania. Pozwala przetestować to. Po pierwsze, aby wprowadzać trochę brudu, rozpylamy trochę pieprzu i soli na obraz, a następnie stosujemy filtr średni: ma pewien wpływ na hałas soli i pieprzu, ale nie za wiele. Po prostu ich zamazano. Jak o wypróbowaniu wbudowanego w Matlabsa filtra medianowego bogotobogo search: bogotobogo site search: Median filter - medfilt2 () Oto skrypt: O wiele lepszy. W przeciwieństwie do poprzedniego filtra, który używa właśnie wartości średniej, tym razem użyliśmy mediany. Filtrowanie medianowe jest operacją nieliniową, często używaną w przetwarzaniu obrazu, w celu zmniejszenia hałasu soli i pieprzu. Zauważ też, że medfilt2 () jest filtrem 2-D, więc działa tylko dla obrazu w skali szarości. Aby usunąć szum dla obrazu RGB, przejdź do końca tego rozdziału: Usuwanie szumów w obrazie RGB. Matlab udostępnia metodę tworzenia predefiniowanego filtra 2D. Jego fspecial (): h fspecial (type) tworzy dwuwymiarowy filtr h określonego typu. Zwraca h jako jądro korelacji, które jest odpowiednią formą do użycia z imfilter (). Typ jest ciągiem mającym jedną z następujących wartości: Matlab Image and Video Processing OpenCV 3 - przetwarzanie obrazu wideo Przetwarzanie obrazu i wideo OpenCV 3 za pomocą Pythona