Câu hỏi được gắn thẻ «smoothing»

Làm mịn tín hiệu hoặc tập dữ liệu gần đúng với dữ liệu để hiển thị các mẫu và loại trừ nhiễu, cấu trúc quy mô nhỏ và phenomina thay đổi nhanh chóng.





2
Tìm các đỉnh địa phương ở giữa các mẫu
Tôi có mẫu riêng biệt của tín hiệu địa chấn : nnny[n]y[n]y[n] Tôi muốn tìm cực đại cục bộ trong tín hiệu. Một thử nghiệm ngây thơ cho nếu là tối đa sẽ là: y[n]y[n]y[n]y[n]:maxima if y[n]>y[n−1] and y[n]>y[n+1]y[n]:maxima if y[n]>y[n−1] and y[n]>y[n+1]y[n]: maxima \textbf{ if } y[n] > y[n-1] …

2
Làm thế nào để tìm các ước tính trơn tru của đạo hàm và đạo hàm thứ hai của tín hiệu?
Tôi có một tín hiệu được lấy mẫu tại : trong đó . Tôi muốn tìm đạo hàm thứ nhất và thứ hai của tín hiệu: và .ΔtΔt\Delta tfi(ti=iΔt)fi(ti=iΔt)f_i(t_i=i\Delta t)i=0,…,n−1i=0,…,n−1i = 0,\ldots,n-1f′(t)f′(t)f'(t)f′′(t)f″(t)f''(t) Suy nghĩ đầu tiên của tôi là ước tính các dẫn xuất bởi sự khác biệt trung tâm: …


1
Làm cách nào để sử dụng bộ lọc Golay Savitzky để tìm cực đại cục bộ (ở giữa các mẫu) trong tín hiệu 1D được lấy mẫu một cách riêng biệt?
Tôi có một tín hiệu địa chấn y (i): Ở đây tôi đã tìm thấy một mức tối đa: i = 152,54, y = 222,29 bằng tay và vẽ nó bằng màu đỏ. Tôi muốn tìm tất cả các cực đại tự động. Tôi đọc rằng Bộ lọc Golitz Savitzky …

1
Tính đạo hàm được làm mịn của tín hiệu bằng cách sử dụng chênh lệch với bước lớn hơn = tích chập với cửa sổ hình chữ nhật
Tôi có một tín hiệu được lấy mẫu tại trong đó i = 0..n - 1. Tôi muốn tìm đạo hàm đầu tiên của tín hiệu: f '(t).Δt:fi(ti=iΔt)Δt:fi(ti=iΔt)\Delta t: fi(ti=i\Delta t) Suy nghĩ đầu tiên của tôi là ước tính điều này bằng một sự khác biệt trung tâm: f′(ti)=f(ti+1)−f(ti−1)2Δtf′(ti)=f(ti+1)−f(ti−1)2Δtf'(t_i) …



1
Làm mịn 1 / n quãng tám
Đưa ra đáp ứng tần số thu được với FFT, tôi muốn áp dụng làm mịn quãng tám 1 / n. Tôi nên sử dụng bộ lọc nào và làm thế nào? Có lẽ ai đó có thể chỉ ra một tài liệu tham khảo tốt (một bài báo hoặc …
8 fft  audio  smoothing 


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.