Dans le traitement du signal, le bruit peut être considéré comme des données aléatoires indésirables sans signification.
La plupart des téléviseurs cathodiques à tube cathodique fabriqués après les années 1960 (après l’introduction des normes NTSC et PAL) prenaient en charge le décodage par circuit des signaux colorés. Il est bien connu que les nouvelles normes de couleur ont été créées pour permettre aux nouveaux...
Contexte: Je travaille sur une application iPhone (mentionnée dans plusieurs autres articles ) qui "écoute" le ronflement / la respiration pendant que l'on est endormi et détermine s'il y a des signes d'apnée du sommeil (en tant que pré-écran pour "laboratoire de sommeil" essai). L'application...
Cette question a été migrée depuis Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur Signal Processing Stack Exchange. Migré il y a 7 ans . Je sais que cela dépend du signal, mais lorsque vous faites face à un nouveau signal bruyant, quel est votre sac d'astuces pour essayer de débruiter un...
Quels sont certains algorithmes pour générer une bonne approximation pseudo-aléatoire du bruit (rose), mais adaptés à une implémentation à faible coût de calcul sur un DSP entier?1 /
Cela peut sembler une question facile et sans aucun doute, mais j'essaie de calculer la variance du bruit blanc gaussien sans aucun résultat. La densité spectrale de puissance (PSD) du bruit blanc additif gaussien (AWGN) est alors que l'autocorrélation estN0N02N02\frac{N_0}{2}, donc la variance est...
Quelqu'un connaît-il un filtre pour atténuer la non-parole? J'écris un logiciel de reconnaissance vocale et je voudrais filtrer tout sauf la parole humaine. Cela inclut le bruit de fond, le bruit produit par un microphone de merde ou même la musique de fond. J'ai déjà mis en œuvre un filtre de...
J'ai un système de communication sans fil que je simule dans Matlab. J'effectue un tatouage en ajustant légèrement la phase du signal transmis. Ma simulation prend les valeurs d'origine I (en phase) et Q (quadrature) et ajoute le filigrane. Je dois ensuite simuler le taux d'erreur binaire résultant...
Supposons que nous ayons un signal composé de bruit blanc gaussien. Si nous modulons ce signal en le multipliant par sin 2 ω t , le signal résultant a toujours un spectre de puissance blanc, mais il est clair que le bruit est maintenant "groupé" dans le temps. Ceci est un exemple de processus...
J'essaie de comprendre le fonctionnement du filtre Wiener dans le but de réduire le bruit de l'image. Dans mon cas, j'aurai d'abord utilisé un autre filtre de réduction de bruit et j'utiliserai ensuite le résultat de celui-ci comme une approximation des caractéristiques de bruit pour le filtre de...
Dans certains articles, j'ai lu que le bruit additif était blanc à bande gaussienne limitée. Comment puis-je simuler ce type de bruit avec
Je voudrais créer du bruit blanc dans le domaine fréquentiel, puis le transformer en domaine temporel en utilisant python. Pour comprendre le problème, j'ai simplement généré du bruit blanc dans le domaine temporel et l'ai transformé en domaine freq: import scipy.signal as sg import numpy as np...
Quel est le meilleur filtre pour éliminer le bruit gaussien sans détruire les bords? J'utilise les images standard de Lena avec un bruit gaussien additif et je veux débruiter avant d'appliquer une diffusion anisotrope. Je ne veux pas filtrer médian car les bords deviennent flous. J'ai essayé le...
Comment peut-on quantifier le "blanc" du bruit? Existe-t-il des mesures statistiques ou d'autres mesures (FFT par exemple) qui peuvent quantifier la proximité du bruit blanc d'un échantillon
Pour la microscopie, nous testons fréquemment des caméras. Étant donné que mes applications impliquent un rapport signal / bruit très faible, il devient important que le bruit soit exempt de corrélations et de motifs, car la corrélation locale est tout ce qui distingue vraiment le signal de...
En général, toute forme d'énropie est définie comme une incertitude ou un caractère aléatoire. Dans un environnement bruyant, avec une augmentation du bruit, je pense que l'entropie augmente car nous sommes plus incertains sur le contenu informationnel du signal souhaité. Quelle est la relation...
La définition de semble être en quelque sorte une tour de babel dans l'industrie. Quelles définitions de S N R existe-t-il (n'hésitez pas à appliquer le site) et comment peut-il être mesuré exactement pour ces applications?SNRSNR\rm SNRSNRSNR\rm SNR Mes questions spécifiques sur sont:SNRSNR\rm SNR...
Je suis heureux d'accepter des suggestions dans R ou Matlab, mais le code que je présente ci-dessous est uniquement R. Le fichier audio ci-dessous est un court morceau de conversation entre deux personnes. Mon objectif est de déformer leur discours afin que le contenu émotionnel devienne...
Je recherche des algorithmes pour résoudre le problème suivant: Étant donné une capture sonore .wav bruyante (un peu de vent + bruit de frottement sur le microphone), comment détecter le BPM d'un battement de batterie doux? J'ai tenté de googler le sujet, mais les résultats sont assez médiocres, en...
Je fais un eq "extrême" pour les effets de type spectral mangling avec audio. J'utilise des filtres muraux en brique et des filtres passe-bande et de rejet très étroits (plugins vst), et j'aimerais savoir s'il y a quelque chose que je puisse faire au sujet de l'anneau pré / post avec les filtres de...
Question assez simple - j'essaie de comprendre ce qui est exactement différent entre «débruiter» un signal et simplement le filtrer (comme nous le savons communément) pour éliminer le bruit. S'agit-il d'un chevauchement lexical ou y a-t-il quelque chose de fondamentalement différent? Pourquoi...