- •1. Цифровые фильтры. Основные характеристики фильтров. Децибелы
- •2. Цифровые фильтры. Временные характеристики
- •3. Цифровые фильтры. Частотные характеристики.
- •4. Цифровые фильтры. Построение режекторных и полосовых фильтров.
- •5. Однородные нерекурсивные фильтры.
- •6. Переходная характеристика и подавление шума.
- •7. Модифицированные однородные фильтры.
- •8. Однородные рекурсивные фильтры.
- •10. Оконные фильтры и их расчет.
- •11. Оконные фильтры. Применение. Сверхвысокая точность.
- •12. Рекурсивные фильтры.Расчет параметров рекурсивных фильтров.
- •19.1. Рекурсивный метод
- •13. Однополюсный рекурсивный фильтр.
- •14. Фчх рекурсивных фильтров.
- •15. Фчх. Двунапрвленная фильтрация.
- •16. Фильтры Чебышева и Батерворда их свойства и применение.
- •20.2. Расчёт фильтра
- •17. Переходные характеристики, перерегулирование и устойчивость фильтров Чебышева и Батерворда.
- •20.4. Устойчивость
- •18. Сравнительный анализ фильтров.
- •21.1. Первый раунд:
- •21.2. Второй раунд:
- •21.3. Третий раунд:
- •24. Распознавание речи. Фреймы. Разбиение слов.
- •Входные данные
- •Распознавание
- •Разбиение слов
- •Разложение в ряд Фурье
- •Расчёт mel-фильтров
- •Применение фильтров, логарифмирование энергии спектра
- •Косинусное преобразование
- •Алгоритм распознавания
- •Эксперименты
- •Реализация
- •Основные понятия
- •Заключение
- •Формулы
- •26. Бинеризация изображений. Методы бинаризации. Сегментация изображения
- •Бинаризация
- •Бинаризация с нижним порогом
- •Локальная пороговая обработка
- •Глобальная пороговая обработка
- •27. Применение фвч и фнч при обработке изображений.
- •Часть 1. Фильтрация
- •Бинаризация по порогу, выбор области гистограммы
- •Классическая фильтрация: Фурье, фнч, фвч
- •Вейвлеты
- •Корреляция
- •Фильтрации функций
- •Фильтрации контуров
- •Прочие фильтры
- •Часть 2. Логическая обработка результатов фильтрации
- •Морфология
- •Контурный анализ
- •Особые точки
- •Часть 3. Обучение
- •Простой случай, одномерное разделение
- •Что делать если измерений больше двух?
- •И напоследок
- •28.Медианные фильтры. Адаптивные медианные фильтры.
- •Адаптивная медианная фильтрация
- •Введение
- •16.1. МедианНая фильтрацИя одномерных сигналов [44, 46, 2i, 3i].
- •16.2. МедианНая фильтрацИя изображений [47, 48, 3i].
- •29.Вейвлеты. Принципы и применение вейвлета Хаара. Вейвлет-сжатие «на пальцах» tutorial
- •Введение
- •Сжатие изображений
- •Преобразование Хаара
- •А где же сжатие?
- •Применим математику!
- •А как декодировать?
- •Увеличиваем число точек
- •Фильтры
- •Где эффективно преобразование Хаара?
- •30.Вейвлеты. Принципы и применение вейвлета Добеши. Преобразование Добеши
- •Другие вейвлеты
- •31.Фильтрация контуров. Оператор Кэни.
- •32.Фильтрация контуров. Оператор Собеля.
- •33.Линейная пространственная фильтрация.
- •Часть 1. Фильтрация
- •Что делать если измерений больше двух?
15. Фчх. Двунапрвленная фильтрация.
В аналоговой схемотехнике тоже приходится решать проблему нелинейности
ФЧХ. Представьте на своём рабочем столе электрическую схему с резисторами и
конденсаторами. Пока сигнал на входе равен нулю, выходной сигнал тоже сохраняет
нулевое значение. Если на вход подать короткий импульс, конденсаторы
мгновенно зарядятся и далее начнут разряжаться по экспоненциальному закону
через резисторы. Импульсная характеристика (наблюдаемый выходной сигнал)
представляет собой комбинацию этих спадающих с разными скоростями экспонент.
Импульсная характеристика никак не может оказаться симметричной, поскольку
до поступления импульса на вход схемы на её выходе сигнал равнялся нулю,
а экспоненты убывают до бесконечности, так и не достигая нуля.
Разработчики аналоговых фильтров решают эту проблему при помощи фильтра
Бесселя (Глава 3). При построении фильтра Бесселя ставите~ задача сделать ФЧХ
как можно более линейной. Но такие фильтры всё равно сильно уступают по качеству
цифровым фильтрам, для которых обеспечение линейной ФЧХ - элементарная
задача.
К счастью, есть очень простой способ построения рекурсивного фильтра с нулевой
фазой (Рис. 19.8). Пусть, для примера, на вход однополюсного НЧ-фильтра
поступает прямоугольный импульс (а). Так как ФЧХ фильтра является нелинейной,
передний и задний фронты импульса оказываются несимметричными после
выполнения фильтрации: точнее говоря , задний фронт по форме совпадает с перевёрнутым
передним фронтом импульса (б). Данный фильтр вычисляет отсчёты
выходного сигнала, начиная с нулевого и заканчивая 150-м, аналогично тому, как
это происходило и в других рассмотренных ранее при мерах.
Теперь предположим, что вместо продвижения от нулевого отсчёта к 150-му,
фильтр производит обработку с,игнала в обратном направлении: от 150-го отсчёта
к нулевому. Другими словами, каждый отсчёт выходного сигнала выражается через
отсчёты входного и выходного сигналов, расположенные на временной оси
справа от него. Тогда уравнение рекурсивного фильтра (19.1) приобретает новую
форму:
Само по себе изменение направления фильтрации не приносит никакой
пользы: передний и задний фронты импульса по-прежнему отличаются друг от
друга. Но когда фильтрация производится в обоих направлениях, происходит чудо.
Импульс, изображённый на (z), получен при выполнении фильтрации сначала
в прямом, а затем в обратном направлении. Ну, как вам такой фокус?! Получается
рекурсивный фильтр с нулевой фазой. Рассмотренный метод двунаправленной
фильтрации позволяет получить фильтр с нулевой фазой практически из любого
рекурсивного фильтра. Единственной «платой» за улучшение ФЧХ является усложнение
кода программы и увеличение вдвое времени её выполнения.
Как определить импульсную и частотную характеристики полученного фильтра
с двунаправленной фильтрацией? При изменении направления фильтрации
АЧХ фильтра остаётся прежней, а все отсчёты ФЧХ меняют свой знак на противоположный.
В результате объединения двух таких фильтров в один все отсчёты
АЧХ возводятся в квадрат, а отсчёты ФЧХ обращаются в ноль. Во временной области
объединение фильтров выражается в свёртке исходной импульсной харак -
теристики с её отражением в направлении «слева направо». Для примера возьмем
однополюсный НЧ-фильтр с экспоненциально спадающей ФЧХ. Чтобы определить
импульсную характеристику соответствующего двунаправленного фильтра,
нужно выполнить свёртку экспоненты, которая спадает «слева направо», с экспонентой,
имеющей такую же скорость спада, но в направлении «справа налево».
После выполнения нескольких математических преобразований выясняется, что
импульсная характеристика результирующего фильтра имеет вид импульса, образованного
двумя экспонентами: сначала возрастающей, а затем убывающей. При
этом по скорости спада обе экспоненты повторяют исходную импульсную характеристику.
Во многих практических приложениях данные обрабатываются отдельными
блоками. В таких случаях двунаправленная фильтрация может быть использована
совместно с методом секционирования, о котором говорилось в предыдущей главе.
Если вас спросят, какова в этом случае длина импульсной характеристики, не говорите,
что она бесконечна, потому что это означало бы , что каждый сегмент дополняется
бесконечным числом нулевых отсчётов. Помните, что импульсную характеристику
можно ограничить интервалом, за пределами которого она
становится ниже уровня шумов округления, т. е. периодом, в 15 ... 20 раз превышающим
постоянную времени. Для согласования длины сегмента и длины импульсной
характеристики двунаправленного фильтра справа и слева добавляется необходимое
количество нулевых отсчётов.
