M
milad_omidi
Guest
Nimeni nu ştie ce o fereastră temporală sau filtru este?
R
rramya
Guest
temporală fereastra este menit fereastră în timp de domeniu.
este un filtru de asemenea.
este un filtru de asemenea.
M
milad_omidi
Guest
Mulţumesc,
Dar am nevoie de mai multe explicaţii!
Dar am nevoie de mai multe explicaţii!
A
Aya2002
Guest
Max prieten, vezi-mi clarificare:
În cazul în care o secvenţă de DFT este luată, off-bin frecvenţe de scurgere într-o oarecare măsură în toate bins.Rezultatul poate fi, în general, caz, a diminuat foarte mult capacitatea de a distinge discrete de frecvenţe de la ele, atunci când sunt close.Leakage pot, totuşi,
să fie reduse bymultiplying semnalul secvenţă de o uniformizare funcţie numită o fereastră înainte de a lua în DFT.
Prin urmare, va fi generată de scurgere ca urmare a discontiuity în timp de domeniu.Cele mai mari de întrerupere, de mai mult de scurgere.Pentru a reduce efectul de a spectrale scurgere, o fereastră funcţie poate fi utilizată a căror amplitudine tapers smothly şi treptat spre zero la ambele capete.
is better illusterated in the following equation,
Aplicarea fereastra funcţiei w, la o secvenţă de date x , pentru a obţine o secvenţă windowed x W
, este mai bine illusterated în următoarea ecuaţie,
=x w for n=0,1,2......,N-1
x W
= x w pentru n = 0,1,2 ......, N-1
Comună în fereastra funcţii sunt prezentate, după cum urmează (acestea nu sunt toate tipurile),
1.Dreptunghiular fereastra (nici o fereastră funcţia): --
=1 0≤n≤N-1
W R
= 1 0 ≤ n ≤ N-1
2.Triunghiular fereastra: --
=1-{|2n-N 1|/(N-1)} 0≤n≤N-1
W tri
= 1 - (| 2n-N
1 | / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-1
3.În fereastra Hamming: --
=0.54-0.46 cos(2Πn/(N-1)) 0≤n≤N-1
W şuncă
= 0.54-0.46 cos (2Πn / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-1
4.În fereastra Hanning: --
=0.5-0.5 cos(2Πn/(N-1)) 0≤n≤N-1
W HN
= 0.5-0.5 cos (2Πn / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-1
Acum, spune-mi prietenul meu, este de ajuns?
În cazul în care o secvenţă de DFT este luată, off-bin frecvenţe de scurgere într-o oarecare măsură în toate bins.Rezultatul poate fi, în general, caz, a diminuat foarte mult capacitatea de a distinge discrete de frecvenţe de la ele, atunci când sunt close.Leakage pot, totuşi,
să fie reduse bymultiplying semnalul secvenţă de o uniformizare funcţie numită o fereastră înainte de a lua în DFT.
Prin urmare, va fi generată de scurgere ca urmare a discontiuity în timp de domeniu.Cele mai mari de întrerupere, de mai mult de scurgere.Pentru a reduce efectul de a spectrale scurgere, o fereastră funcţie poate fi utilizată a căror amplitudine tapers smothly şi treptat spre zero la ambele capete.
is better illusterated in the following equation,Aplicarea fereastra funcţiei w
, la o secvenţă de date x , pentru a obţine o secvenţă windowed x W, este mai bine illusterated în următoarea ecuaţie,=x w for n=0,1,2......,N-1x W
= x w pentru n = 0,1,2 ......, N-1Comună în fereastra funcţii sunt prezentate, după cum urmează (acestea nu sunt toate tipurile),
1.Dreptunghiular fereastra (nici o fereastră funcţia): --
=1 0≤n≤N-1W R
= 1 0 ≤ n ≤ N-12.Triunghiular fereastra: --
=1-{|2n-N 1|/(N-1)} 0≤n≤N-1W tri
= 1 - (| 2n-N1 | / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-1
3.În fereastra Hamming: --
=0.54-0.46 cos(2Πn/(N-1)) 0≤n≤N-1W şuncă
= 0.54-0.46 cos (2Πn / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-14.În fereastra Hanning: --
=0.5-0.5 cos(2Πn/(N-1)) 0≤n≤N-1W HN
= 0.5-0.5 cos (2Πn / (N-1)) 0 ≤ n ≤ N-1Acum, spune-mi prietenul meu, este de ajuns?
M
milad_omidi
Guest
Ştiu despre windowing.
Aruncati o privire la acest document:
http://eprints.nuim.ie/1268/1/TWvilling2004_syllableseg.pdf
pagina 5
dreptul de coloană
primul paragraf.
Citat:
În scopul de a preveni consonants exprimat la începutul silabe incorect identificate ca fiind de vowels vs vector este convolved temporală cu o fereastra care determină cea mai mare punctaj vocala pentru a suprima vocala scoruri mai mici, mai putin de 100ms înainte sau după ce-l aşa cum se arată în figura 5.
Aruncati o privire la acest document:
http://eprints.nuim.ie/1268/1/TWvilling2004_syllableseg.pdf
pagina 5
dreptul de coloană
primul paragraf.
Citat:
În scopul de a preveni consonants exprimat la începutul silabe incorect identificate ca fiind de vowels vs vector este convolved temporală cu o fereastra care determină cea mai mare punctaj vocala pentru a suprima vocala scoruri mai mici, mai putin de 100ms înainte sau după ce-l aşa cum se arată în figura 5.
A
Aya2002
Guest
Da meu prieten, de convoluţie în domeniul timp corespunde la o multiplicare în domeniu frequencey !!!!!