Khái niệm DSP Giải thích trực quan

10

Tương tự như câu hỏi này: Các khái niệm toán học trực quan tuyệt đẹp dễ giải thích , một số hình ảnh tuyệt vời của các khái niệm DSP cơ bản như FFT, bộ lọc, v.v. là gì?

visualization

— popctrl
nguồn

2

Tôi thích jackschaedler.github.io/circles-sines-signals

— MBaz

4

chúng ta có được phép tự mình lấy sừng không? : D

— endolith

2

Cá nhân tôi thích phần giải thích của 3Blue1Brown về biến đổi Fourier rất nhiều, mặc dù nó có nhiều tính năng hơn là một hình ảnh tuyệt vời: youtu.be/spUNpyF58BY

— Albits

2

Toots cho @endolith!

— Dan Boschen

6

Tôi không biết nếu nó đủ điều kiện khá "trực quan tuyệt đẹp", nhưng bạn có thể muốn xem bài viết trên blog của tôi: Giải thích đồ họa DFT: Centroids of weighted Roots of Unity

Khái niệm DFT bình thường hóa như một trung tâm tính toán khối lượng là một "khoảnh khắc aha" lớn đối với tôi. Đó là một câu trả lời tốt cho "DFT thực sự có nghĩa là gì?" $1/N$

Theo yêu cầu, đây là một trong những số liệu từ bài viết của tôi:

Một lời giải thích nhỏ là theo thứ tự. Biểu đồ trên cùng là biểu diễn miền thời gian và biểu đồ cực ở phía dưới nằm trên mặt phẳng phức. Hầu hết các vòng tròn bên trái là cho bin zero, còn gọi là bin DC, thứ hai là bin một, v.v. Vòng tròn nhỏ màu xanh là tâm khối lượng và cũng là giá trị bin dưới dạng số phức.

A = \frac{2 π n}{N}

$A = \frac{2 \pi n}{N}$

Mẫu này có 3 chu kỳ trên mỗi khung có pha 3. Thùng ba (đồ thị cực thứ tư) cho thấy rõ giá trị bin có độ lớn bằng và giá trị pha 3 gần như và do đó gần như là một nửa vòng tròn. $1/2$ $\pi$

Có rất nhiều ví dụ, và giải thích kỹ lưỡng hơn với toán học trong bài viết.

— Cedron Dawg
nguồn

Điều đó thật tuyệt. Bạn có thể thêm một số đồ họa ở đây?

— datageist

1

@datageist, Cảm ơn yêu cầu. Tôi đã thêm một con số. Tôi hy vọng bạn sẽ đọc thêm một số bài viết của tôi.

— Cedron Dawg

6

Cá nhân, tôi rất thích hình ảnh tương tác của các bộ lọc kết nối các bit khác nhau lại với nhau. Có một trang web tuyệt vời gọi là MicroModeller DSP (Tôi không liên kết với nó).

Bạn có thể chọn loại bộ lọc, tham số của bộ lọc và tương tác xem mức độ đáp ứng xung, số không & cực hoặc thậm chí chức năng biến đổi Z thay đổi. Thành thật mà nói, tôi nghĩ rằng công cụ này tốt hơn về mặt thăm dò so với MATLAB fdesign.

— jojek
nguồn

5

Tôi thích những hình ảnh động của biến đổi Fourier:

Biến đổi Fourier liên tục của các chức năng chỉnh lưu và chân

— nội tâm
nguồn

2

Dưới đây là một số hình ảnh động mà tôi đã cố gắng thực hiện để chứng minh các phép biến đổi Fourier và cách thức hoạt động của các hàm mũ và pha phức tạp:

— nội tâm
nguồn

Họ cần công việc, mặc dù: stackoverflow.com/q/31888825/125507

— endolith

0

Một đồng nghiệp và một người bạn, Vincent Mazet, có hình ảnh động DSP và giao tiếp kỹ thuật số (bằng tiếng Pháp), trong đó cisoid hoặc hàm mũ phức tạp :

— Laurent Duval
nguồn