cbiker 0 27 октября, 2009 Опубликовано 27 октября, 2009 · Жалоба Мало понимая в обработке сигналов, хочу сообразить есть ли аппаратно реализуемые методы выделения огибающей, менее затратные чем через преобразование спектра? и почему например нне делают так - вылавливать локальные максимумы по смене знака производной и потом по ним строить огибающую? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
=GM= 0 27 октября, 2009 Опубликовано 27 октября, 2009 · Жалоба Легко построить огибающую для идеального сигнала, а для реального - помехи попортят вам много крови. Проще получить огибающую из аналитического сигнала, как sqrt(I(t)*I(t) + Q(t)*Q(t)). Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
bahurin 0 28 октября, 2009 Опубликовано 28 октября, 2009 · Жалоба Мало понимая в обработке сигналов, хочу сообразить есть ли аппаратно реализуемые методы выделения огибающей, менее затратные чем через преобразование спектра? и почему например нне делают так - вылавливать локальные максимумы по смене знака производной и потом по ним строить огибающую? Не совсем ясно что значит в вашем понимании "огибающая" и "преобразование спектра". Обычно огибающую выделяют при помощи квадратурного преобразователя, читай здесь. Производные не считают потому что шумы многократно вырастут Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
cbiker 0 28 октября, 2009 Опубликовано 28 октября, 2009 · Жалоба Как я понимаю для квадратурного метод применим для постоянной частоты несущей. А в моем случае, извините что сразу не уточнил, сигнал имеет произвольную форму. Я и не предлагаю считать производные, я имел в виду простой аппаратный выявитель локальных экстремумов - ну например по схеме сравнения значения текущей точки с соседними точками(3,5,7...). Под преобразованием спектра я понимаю метод который сейчас использут - прямое преобразование фурье, фильтр, обратное преобразование фурье. который, как мне кажеться, непомерно излишен в таком случае. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
=GM= 0 28 октября, 2009 Опубликовано 28 октября, 2009 · Жалоба Как я понимаю для квадратурного метод применим для постоянной частоты несущей. А в моем случае, извините что сразу не уточнил, сигнал имеет произвольную форму Неправильно понимаете. Формула огибающей sqrt(I(t)*I(t) + Q(t)*Q(t)) работает для практически любого сигнала I(t) произвольной формы. Здесь I(t) и Q(t) действительная и мнимая часть аналитического сигнала, т.е. Q(t) получена преобразованием Гильберта функции I(t). Ну а квадратурные сигналы, грубо говоря, являются "узкополосной" реализацией аналитического сигнала. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
cbiker 0 29 октября, 2009 Опубликовано 29 октября, 2009 · Жалоба Спасибо, тперь хоть немного представляю во что это выльеться при реализации. А что можете сказать по поводу алгоритмаописанного в моем предыдущем посте? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
=GM= 0 29 октября, 2009 Опубликовано 29 октября, 2009 · Жалоба ДПФ-Фильтр-ОПДФ? Ничего не скажу, т.к. не понимаю идеи. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
DRUID3 0 30 октября, 2009 Опубликовано 30 октября, 2009 · Жалоба Как я понимаю для квадратурного метод применим для постоянной частоты несущей. А в моем случае, извините что сразу не уточнил, сигнал имеет произвольную форму. Нет, Вы понимаете в корне неверно. Квадратурный метод выделения огибающей это AM-дэмодулятор каков он есть, сама его идея. Частота там нипричем. Я и не предлагаю считать производные, я имел в виду простой аппаратный выявитель локальных экстремумов - ну например по схеме сравнения значения текущей точки с соседними точками(3,5,7...). Можно... Но будет уже аппроксимация. Но если ресурсов жрать он будет в Вашей системе меньше и погрешность будет меньше Вами заданной - делайте. Вообще аппроксимации - очень интересная вещь ЦОС. Я делал 2-D адаптивный фильтр с полосовыми фильтрами на основе скользящей суммы. Очень далеко от классики - некоторые так и не поняли как он работает - не по учебнику... Но работает - зашибись. Под преобразованием спектра я понимаю метод который сейчас использут - прямое преобразование фурье, фильтр, обратное преобразование фурье. который, как мне кажеться, непомерно излишен в таком случае. Первый раз о таком слышу. Не представляю себе зачем выделение огибающей делать в частотной области. Никакого преимущества, только проблемы. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
soldat_shveyk 2 30 октября, 2009 Опубликовано 30 октября, 2009 · Жалоба Выделение огибающей в частотной области области - наиболее эффективный путь при блочной обработке. С увеличением размера блока отсчетов входного сигнала эффективность такого способа растет стремительно (из-за БПФ) Процесс несложный: берем БПФ от входного вещественного сигнала, у полученных коэффициентов обнуляем те, которые лежат в области [-Fs/2...0] и делаем обратный БПФ. С учетом того, что прямой БПФ = обратный БПФ с точностью до знака, получается проще некуда. А насчет огибающей хорошо у Финка написано в "Сигналы Помехи Ошибки, Основные заблуждения в теории связи". Не всегда интуитивное понимание огибающей совпадает с реальностью. Почитайте, очень рекомендую. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
cbiker 0 30 октября, 2009 Опубликовано 30 октября, 2009 (изменено) · Жалоба TO =GM=: ДПФ-Фильтр-ОПДФ? Ничего не скажу, т.к. не понимаю идеи. Я имел в виду : Я и не предлагаю считать производные, я имел в виду простой аппаратный выявитель локальных экстремумов - ну например по схеме сравнения значения текущей точки с соседними точками(3,5,7...). TO DRUD3: спасибо за ответ. Изменено 30 октября, 2009 пользователем Cbiker Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
thermit 1 30 октября, 2009 Опубликовано 30 октября, 2009 · Жалоба y(n) = y(n-1) + ( abs(x(n)) - y(n-1) )*k x(n) - сигнал y(n) - оценка огибающей сигнала k - 0.2 например, если x(n)>y(n-1) 0.01 - иначе Что-то типа этого Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
RCray 0 2 ноября, 2009 Опубликовано 2 ноября, 2009 · Жалоба y(n) = y(n-1) + ( abs(x(n)) - y(n-1) )*k x(n) - сигнал y(n) - оценка огибающей сигнала k - 0.2 например, если x(n)>y(n-1) 0.01 - иначе Что-то типа этого где здесь огибающая? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
thermit 1 2 ноября, 2009 Опубликовано 2 ноября, 2009 · Жалоба На нижнем рисунке. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
RCray 0 2 ноября, 2009 Опубликовано 2 ноября, 2009 · Жалоба это очень мало похоже на огибающую. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
thermit 1 2 ноября, 2009 Опубликовано 2 ноября, 2009 · Жалоба Я Вас маленько напарил. 0.2 например, если x(n)>y(n-1) 0.01 - иначе Следует читать как 0.2 например, если abs(x(n))>y(n-1) 0.01 - иначе Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться