Перейти к содержанию
    

Цифровая обработка сигналов

Приветствую, уважаемые!

Может ли кто из вас (конечно, если - 'в теме'), объяснить что есть в технике цифровой обработке сигналов - оптимальный корреляционный фильтр. Интересует практически все: его свойства, характеристики, области применения, если есть алгоритмы реализации (язык высокого уровня) буду очень признателен!

 

С уважением,

BVU

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

нужна конкретика

 

В мутных водах матфилософии, мой друг, нет и не может быть ничего определенного...(в мерцающей дымке druid3 попыхивает трубкой с курительно-веселящей травой, а вокруг него медленно проплывают топоры...)...

 

А вообще вопрос из цикла - "погугли за меня"...

 

В двух словах - это фильтр импульсная характеристика которого точно повторяет сигнал... Ввиду своей природы он максимализирует(опейсался :crying: ) отношение С/Ш(но это верно только для рассмотрения линейных систем)... Для радиолокации - почти тривиально. Для обработки видео - бездонная тема для спекуляций, махинацийдиссертаций... Для конечного интервала (2D Video) дан в "Дуда и Харт" ст.329-349...

 

КажеЦЦо так :laughing: ...

 

... если есть алгоритмы реализации (язык высокого уровня) буду очень признателен!

есть... они стоят на одной полке с "путями достижения счастья"...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

В мутных водах матфилософии, мой друг, нет и не может быть ничего определенного...(в мерцающей дымке druid3 попыхивает трубкой с курительно-веселящей травой, а вокруг него медленно проплывают топоры...)...

 

А вообще вопрос из цикла - "погугли за меня"...

 

В двух словах - это фильтр импульсная характеристика которого точно повторяет сигнал... Ввиду своей природы он максимально минимизирует отношение С/Ш(но это верно только для рассмотрения линейных систем)... Для радиолокации - почти тривиально. Для обработки видео - бездонная тема для спекуляций, махинацийдиссертаций... Для конечного интервала (2D Video) дан в "Дуда и Харт" ст.329-349...

 

КажеЦЦо так :laughing: ...

 

 

есть... они стоят на одной полке с "путями достижения счастья"...

 

DRUID,

спасибо за столь малосодержательное, но всетаки конкретное разъяснение (искренне!). В 'гугле ... и гуглил и гулил', но ничего достойного внимания найти не удалось...

Пути 'счастия' конечно мне ваши уверения не указали, т.к. мне ни о чем не говорит, что такое '"Дуда и Харт" ст.329-349...' (но попытаюсь погуглить...)

(а теперь неискренне!) Вот вам действительно счастье..., т.к. до недавнего времени, ну так скажем в средние века (условно историческая топонимика времени) почти без исключения воинствующие философы пылали на кострах!!! Так что еще есть время над чем задуматься...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

...

 

DRUID, спасибо за столь малосодержательное, но всетаки конкретное разъяснение (искренне!). В 'гугле ... и гуглил и гулил', но ничего достойного внимания найти не удалось... Пути 'счастия' конечно мне ваши уверения не указали, т.к. мне ни о чем не говорит, что такое '"Дуда и Харт" ст.329-349...' (но попытаюсь погуглить...)
вот, например... А конкретную реализацию Вам вряд-ли дадут. И не потому, что все жлобы(хотя я не отрицаю простых истин), а потому, что уж очень общий у Вас вопрос. В какой ситуации у Вас возникла потребность в такого рода фильтрации? Знаете ли Вы форму исследуемого импульса(последовательности) или ее то как раз нужно найти(1000 и 1 метод)? Это видео, радиолокация, связь или измерения? И т.д.... Вопрос из цикла ищу алгоритм адаптивного фильтра "что-бы раз и все"... А что "раз" а что "все"? :laughing:

 

(а теперь неискренне!) Вот вам действительно счастье..., т.к. до недавнего времени, ну так скажем в средние века (условно историческая топонимика времени) почти без исключения воинствующие философы пылали на кострах!!! Так что еще есть время над чем задуматься...
Еще есть!? :w00t: Ай спасибо, отче, Токвемада! А я как раз смотрю, что это за вязанки хвороста растут возле местной церквушки... А только ли вероотступникам, еретикам и философам стоит покаяться, волнуется мой кот? Его брату в те темные времена тоже пришлось несладко, как бы не переиграли и это вспять... А то, блин, сидим, никого не трогаем, примус подчиняем...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

...

...

вот, например... А конкретную реализацию Вам вряд-ли дадут. И не потому, что все жлобы(хотя я не отрицаю простых истин), а потому, что уж очень общий у Вас вопрос. В какой ситуации у Вас возникла потребность в такого рода фильтрации? Знаете ли Вы форму исследуемого импульса(последовательности) или ее то как раз нужно найти(1000 и 1 метод)? Это видео, радиолокация, связь или измерения? И т.д.... Вопрос из цикла ищу алгоритм адаптивного фильтра "что-бы раз и все"... А что "раз" а что "все"? :laughing:

...

 

Почитал вами рекомендованного: "Дуда и Харт" ст.329-349... Книга весьма полезная, тем более, что меня давно интересовала тема по распознаванию образов. По данному материалу написать программную реализацию просто невозможно, поэтому я и интересовался о существовании каких либо готовых прикладных модулях, осуществляющие согласованную корреляционную фильтрацию (дабы попробовать сам метод..., чтобы не тратить время на создание своего велосипеда)? Меня интересуют методы имеющие предельные возможности выделения слабых сигналов из под шума (соотношение сигнал/шум меньше 0.01 или около этого значения, шум приближен к белому, т.е. идеальному).

 

P.S. Возможно это ирония - Токвемада, но знаменитый отче инквизиции звался - Томас Торквемада.

А примусом пусть занимается Бегемот! У него это лучше получается...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

:biggrin: Пока Вы не опишите сигнал, предлагаемый характер шума/помех/искажений и требуемые параметры - Вам реализацию никто не даст... Это как "схема радиоприемника" - от "детекторного" до радиотелескопа... Вам какую?

 

P.S. Возможно это ирония - Токвемада, но знаменитый отче инквизиции звался - Томас Торквемада.

Сорри, очепятался... :biggrin:

 

По данному материалу написать программную реализацию просто невозможно...
Да ну прям таки :( ... Для 2D картинки ее там разжевывают, как корм птенцам...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

...

Да ну прям таки :( ... Для 2D картинки ее там разжевывают как корм птенцам...

Все дело в том, что мне это надо делать не на голимом MatLabe, а 'ручками' на C/C++. Вот поэтому требуются библиотеки по DSP.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

вы что хотите то? найти в гугле "программа для распознавания двумерных образов на Си, а не в матлабе"??? так не бывает такого.

а если хотите сразу на Си пробовать - ну что ж, успехов... через пару лет реализуете.

 

Моделируйте в матлабе, определяйтесь с подходящими методами, и ищите затем реализованные на С/С++ блоки вашего алгоритма...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Все дело в том, что мне это надо делать не на голимом MatLabe, а 'ручками' на C/C++. Вот поэтому требуются библиотеки по DSP.

 

было время когда для какой то системы нужна была псевдоинверсия матрицы, и нужна она была как блок программы на С+ конечно же...

Взял в матлабе сделал модуль который просто псевдоиверсил все что валится на вход, интерпритнул в С (там есть такая функция), и подрубив длл-ки матлаба, поимел быстро простую псевдоинверсию вызываемую на С...

 

Это я к тому что может какие то ключевые моменты алгоритма вам дадут упаковать в библиотеки и использовтаь их... или это для дспешника какого жесткого?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

оптимальный корреляционный фильтр - это есть не что иное как согласованный фильтр со всеми вытекающими.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Меня интересуют методы имеющие предельные возможности выделения слабых сигналов из под шума (соотношение сигнал/шум меньше 0.01 или около этого значения, шум приближен к белому, т.е. идеальному).

 

Все зависит от того, знаете ли вы характеристики сигнала. И если знаете, то какие. Если он полностью известный, как в радиолокации, то вопрос выделения (обнаружения) сколь угодно малых сигналов - только вопрос времени... :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Все зависит от того, знаете ли вы характеристики сигнала. И если знаете, то какие. Если он полностью известный, как в радиолокации, то вопрос выделения (обнаружения) сколь угодно малых сигналов - только вопрос времени... :)

А вот с этого момента по подробней пожплуйста!

Известна форма сигнала и его центральное место положения на исследуемом интервале исследуемого сигнала. Спектры помехи и сигнала перекрываются. Уровень помехи может превышать уровень сигнала в 100 раз.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

А вот с этого момента по подробней пожплуйста!

Известна форма сигнала и его центральное место положения на исследуемом интервале исследуемого сигнала. Спектры помехи и сигнала перекрываются. Уровень помехи может превышать уровень сигнала в 100 раз.

 

Это один из основных принципов корреляционной обработки. Этому еще в институте учат :)

По простому можно сформулировать так:

Если у вас полностью известный сигнал то отклик оптимального фильтра на него максимальный. А на шумы нет- их корреляционная функция не имеет максимумов. ( В случае с обнаружением сигнала во времени будет автокорреляционная функция)

 

Понятное дело, что физическая реализация оптимального фильтра будет накладывать ограничения. Хотя бы потому что электрический заряд квантуется единичными электронами :)

 

Один из популярных примеров из практики- это GPS приемник. Типовая чувствительность при трекинге- когда известно большинство характеристик сигнала - -154дбм, тогда как уровень тепловых шумов в полосе занимаемой сигналом (2Мгц) - 111дбм. Разница более чем в 40 дб, то есть полезный сигнал в 10000раз слабее.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Это один из основных принципов корреляционной обработки. Этому еще в институте учат :)

По простому можно сформулировать так:

Если у вас полностью известный сигнал то отклик оптимального фильтра на него максимальный. А на шумы нет- их корреляционная функция не имеет максимумов. ( В случае с обнаружением сигнала во времени будет автокорреляционная функция)

 

Понятное дело, что физическая реализация оптимального фильтра будет накладывать ограничения. Хотя бы потому что электрический заряд квантуется единичными электронами :)

 

Один из популярных примеров из практики- это GPS приемник. Типовая чувствительность при трекинге- когда известно большинство характеристик сигнала - -154дбм, тогда как уровень тепловых шумов в полосе занимаемой сигналом (2Мгц) - 111дбм. Разница более чем в 40 дб, то есть полезный сигнал в 10000раз слабее.

Спектры помехи и сигнала 100% перекрываются! Причем форма помехи (скажем это продукт интерференции) может быть очень близкой к форме самого сигнала. Не принимать же помеху за полезный сигнал, если его там вообще не существует !???

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Спектры помехи и сигнала 100% перекрываются! Причем форма помехи (скажем это продукт интерференции) может быть очень близкой к форме самого сигнала. Не принимать же помеху за полезный сигнал, если его там вообще не существует !???

спектры могут перекрываться сколь угодно, главное чтобы взаимная корреляция полезного сигнала и шума стремилась к нулю. Если же сигнал близок по форме к помехи то корреляционный отклик будет как на сигнал и на помеху одинаковый и вы их не различите. Если помеха есть переотраженный сигнал то вам скорее не в оптимальный прием надо копать а в борьбу с многолучевостью.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
Ответить в этой теме...

×   Вставлено с форматированием.   Вставить как обычный текст

  Разрешено использовать не более 75 эмодзи.

×   Ваша ссылка была автоматически встроена.   Отображать как обычную ссылку

×   Ваш предыдущий контент был восстановлен.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставлять изображения напрямую. Загружайте или вставляйте изображения по ссылке.

×
×
  • Создать...