4. Линейная фильтрация сигналов во временной и частотной областях
Основная задача линейной фильтрации - выделение полезного сигнала на фоне случайного шума в определенном диапазоне частотного спектра [5,21].
Известны следующие методы линейной фильтрации, обеспечивающие улучшение соотношения сигнал/шум:
метод накопления;
частотная фильтрация;
корреляционный метод;
согласованная фильтрация;
адаптивная фильтрация.
Все указанные методы улучшения отношения сигнал/шум могут быть эффективны при выполнении следующих условий:
1.Между помехой и полезным сигналом должны быть определенные различия.
2.Эти различия должны быть известны заранее.
Если одно из этих условий не выполняется, то нельзя ожидать положительного эффекта от применения любого из указанных методов.
Основные задачи, решаемые на основе линейной фильтрации, указаны в таблице 4.1.
Таблица 4.1.
Основные задачи ЦОС, решаемые на основе методов линейной фильтрации
Решаемые задачи | Область применения | Выполняемые операции преобразования |
Выделение сигнала на фоне шумов | Радиофизика, радиолокация, обработка изображений | одно- и двумерная свертка |
Обнаружение и определение координат объекта на изображении | Радиофизика, гидроакустика, обработка изображений | Вычисление двумерной функции корреляции с эталоном в скользящем режиме |
Выделение мелких деталей и границ объекта | Обработка изображений | Двумерная свертка |
Сокращение информационной избыточности изображений | Системы передачи, обработки и архивации изображений | Двумерная свертка со специальным ядром |
Адаптация системы к изменению входного воздействия | Радиолокация, гидроакустика, системы технического зрения | Вычисление обратной взаимокорреляционной матрицы |
- Цифровая обработка сигналов методы предварительной обработки
- Санкт-Петербург
- Содержание
- Введение
- 1. Основные понятия цифровой обработки сигналов
- Понятие о первичной и вторичной обработке сигналов
- Основные требования к системам цос
- Основные типы алгоритмов цифровой обработки сигналов
- 1.4. Линейные и нелинейные преобразования
- 1.5. Переход от непрерывных сигналов к дискретным
- 1.6. Циклическая свертка и корреляция
- 1.7. Апериодическая свертка и корреляция
- 1.8. Двумерная апериодическая свертка и корреляция
- 1.9. Контрольные вопросы и задания.
- 2. Дискретные ортогональные преобразования
- 2.1. Введение в теорию ортогональных преобразований
- 2.2. Интегральное преобразование Фурье
- 2.3. Интегральное преобразование Хартли
- 2.4. Дискретное преобразование Фурье
- 2.5. Дискретное преобразование Хартли
- 2.6. Двумерные дискретные преобразования Фурье и Хартли
- 2.7. Ортогональные преобразования в диадных базисах
- 2.8. Понятие о Wavelet-преобразованиях. Преобразование Хаара
- Задачи цос, решаемые методами дискретных ортогональных преобразований
- 2.9. Контрольные вопросы и задания
- 3. Быстрые алгоритмы ортогональных преобразований
- 3.1. Вычислительная сложность дпф и способы её сокращения
- 3.2. Запись алгоритма бпф в векторно-матричной форме
- 3.3. Представление алгоритма бпф в виде рекурсивных соотношений
- Алгоритмы бпф с прореживанием по времени и по частоте
- 3.6. Вычислительная сложность алгоритмов бпф
- 3.7. Выполнение бпф для случаев
- 3.8. Быстрое преобразование Хартли
- 3.9. Быстрое преобразование Адамара
- 3.10. Контрольные вопросы и задания
- 4. Линейная фильтрация сигналов во временной и частотной областях
- 4.1. Метод накопления
- Не рекурсивные и рекурсивные фильтры
- 4.3. Выбор метода вычисления свертки / корреляции
- 4.4. Выполнение фильтрации в частотной области
- 4.5. Адаптивные фильтры
- 4.6. Оптимальный фильтр Винера
- 4.7. Методы обращения матриц
- 4.8. Контрольные вопросы и задания
- 5. Алгоритмы нелинейной обработки сигналов
- 5.1. Ранговая фильтрация
- 5.2. Взвешенная ранговая фильтрация
- 5.3. Скользящая эквализация гистограмм
- 5.4. Преобразование гистограмм распределения
- 5.5. Контрольные вопросы и задания
- Кафедра вычислительной техники