- •1.1. Введение. Роль информационных технологий.
- •1.2. Компьютеризированные системы цифровой обработки
- •1.3. Классификация сигналов. Их характеристики.
- •Энергетические характеристики сигналов:
- •2.1. Обобщенный ряд Фурье и системы базисных функций.
- •2.2. Разложение в ряд Фурье.
- •2.3. Примеры разложения в ряд Фурье.
- •Б) Пилообразный сигнал.
- •3.1 Преобразование Фурье.
- •3.2. Свойства преобразования Фурье.
- •4.1. Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы.
- •4.2. Частота Найквиста.
- •4.3. Спектр дискретного сигнала.
- •4.4. Теорема Котельникова.
- •Частота дискретизации
- •5.1. Функции окна.
- •5.2. Виды окон.
- •5.3. Особенности функций окна.
- •6.1. Нерекурсивные фильтры
- •6.1.1. Алгоритм.
- •6.1.2. Импульсная характеристика.
- •6.1.3. Передаточная функция.
- •6.1.4. Определение параметров нерекурсивного фильтра низкой частоты.
- •6.1.5. Синтез нрф с использованием окон.
- •6.1.5. Расчет коэффициентов фильтра.
- •6.2. Явление Гиббса.
- •7.1. Коэффициенты для высокочастотных, полосовых и
- •7.2. Расчет вч, пф и рф.
- •Преобразование фнч в пф.
- •Преобразование фнч в режекторный фильтр.
- •8.1. Корреляционный анализ.
- •9.1. Основные свойства речевых сигналов.
- •9.2. Дискретизация и квантование речевых сигналов.
- •Обработке речевых и аудио сигналов.
- •10.1. Анализ речевых сигналов во временной области.
- •Одним из важных параметров речевого сигнала является его энергия:
- •Энергия может служить хорошей мерой отличия вокализованных и невокализованных участков речи. Энергия невокализованных участков речи намного меньше, чем вокализованных.
- •10.2. Анализ речевых сигналов в частотной области.
- •10.3. Гомоморфная обработка речи.
- •10.4. Психоакустическая модель восприятия звука.
- •Технологии при обработке и анализе изображений.
- •11.1. Обработка изображений, предназначенных для зрительного
- •Применение обработки изображений в задачах анализа.
- •Теоретические основы обработки изображений.
- •11.2. Сигналы во временной и пространственной областях.
- •12.1. Модель реставрации изображений.
- •12.2. Методы повышения контраста.
- •13.1. Операторы сглаживания.
- •Низкочастотные операторы с усреднением.
- •Низкочастотные гауссовские операторы.
- •12.2. Другие методы сглаживания.
- •Пороговое сглаживание.
- •Сигнально-адаптивные сглаживающие операторы.
- •Подчеркивание контуров низкочастотным оператором.
- •Подчеркивание контуров дифференциальным оператором.
- •Градиентные операторы.
- •Операторы Лапласа.
- •Специальные методы обострения контуров.
- •14.1. Основные требования к алгоритмам сжатия изображений. Класс изображений.
- •Примеры приложений, использующих алгоритмы компрессии графики
- •Требования к алгоритму.
- •Критерии оценки алгоритмов сжатия изображений.
- •14.2. Алгоритмы архивации без потерь.
- •14.2.1. Алгоритм rle.
- •14.2.2. Алгоритм lzw.
- •14.2.3. Алгоритм Хаффмана.
- •15.1. Алгоритм jpeg.
- •Работа алгоритма.
- •Характеристики алгоритма jpeg.
- •15.2. Рекурсивный (волновой) алгоритм.
- •Заключение.
5.3. Особенности функций окна.
Тип окна |
Наибольший дополнительный лепесток |
Максимальная ошибка дискретизации |
Ширина основного лепестка |
Прямоугольное Треугольное Хана Хэмминга Блекмана |
|
|
|
Лекция №6. Цифровые фильтры (ЦФ).
Цифровые фильтры – произвольная система обработки дискретного сигнала, обладающая свойствами линейности и стационарности, и служащая для выделения или подавления определенных частот, улучшения отношения сигнал-шум, выделения интересующих составляющих из сигнала.
Цифровые
фильтры
обладают памятью и для обеспечения
линейности могут включать операции
«
»,
«–», «
».
Цифровые фильтры бывают рекурсивные (РФ) и нерекурсивные (НРФ).
6.1. Нерекурсивные фильтры
6.1.1. Алгоритм.
Цифровой фильтр (рис.1) имеет коэффициент ak (весовой коэффициент фильтра).
Рис 1.Блок-схема нерекурсивного цифрового фильтра
Дискретизированный
входной сигнал
возникает из непрерывного входного
сигнала xk
с
помощью выборки и квантования. Фильтр
выдает выходной сигнал, который связан
с весовыми коэффициентами и входными
данными
(1)
где ак – весовые коэффициенты;
N – порядок фильтра, т. е. количество смещаемых во времени входных сигналов.
Для цифрового фильтра 2-го порядка N=2
Как для нерекурсивнного фильтра выходной сигнал зависит только от значений входного сигнала. В связи с отсутствием обратной связи такой фильтр не возбуждается и всегда стабилен.
6.1.2. Импульсная характеристика.
Импульсной характеристикой фильтра называется выходная реакция фильтра на единичный импульс:
.
(2)
Действительно,
если на нерекурсивный фильтр подать
единичный импульс, то весовые коэффициенты
появляются как выходной сигнал yn.(рис.2).
Рис 2. Импульсный отклик нерекурсивного фильтра
После
тактов влияние входного сигнала на
выходной исчезает, т.е. НРФ имеет конечный
импульсный отклик, поэтому такие фильтры
называют фильтрами
с конечным импульсным откликом (конечной
импульсной характеристикой – КИХ
фильтры).
6.1.3. Передаточная функция.
Передаточная функция ЦФ определяется как отношение преобразований Фурье периодических входного и выходного сигналов.
Если
на входе ЦФ
,
то, подставив в выражение (1), получим на
выходе:
.
(3)
Определим передаточную функцию:
. (4)
Таким образом, передаточная функция (ПФ) представляет собой ДПФ (дискретное преобразование Фурье) весовых коэффициентов
.
(5)
При
происходит суммирование весовых
коэффициентов
,
т.е. увеличение постоянной составляющей,
поэтому здесь соблюдаются все свойства
и особенности ДПФ.
Если
коэффициенты четные
,
то передаточная функция будет
действительной:
.
(6)
И
наоборот, если коэффициенты нечетные
,
то при
передаточная функция будет мнимой,
т.е.
. (7)
