Звук
<<  Кодирование и обработка звука Основы цифровой обработки сигналов (DSP)  >>
Цифровая обработка сигналов
Цифровая обработка сигналов
На прошлой лекции
На прошлой лекции
Междисциплинарность
Междисциплинарность
Сигналы и системы
Сигналы и системы
Изображение как сигнал
Изображение как сигнал
Системы
Системы
Линейные системы
Линейные системы
Дискретные и непрерывные сигналы
Дискретные и непрерывные сигналы
Дискретные системы
Дискретные системы
Свертка
Свертка
Дельта-функция и импульсная характеристика системы
Дельта-функция и импульсная характеристика системы
Свертка
Свертка
Свертка (вывод)
Свертка (вывод)
Пример свертки
Пример свертки
Вычисление свертки
Вычисление свертки
Машина свертки
Машина свертки
Свертка в 2D
Свертка в 2D
Дискретное преобразование Фурье
Дискретное преобразование Фурье
Преобразование Фурье
Преобразование Фурье
Дискретное преобразование Фурье
Дискретное преобразование Фурье
Ряд Фурье для прямоугольного импульса
Ряд Фурье для прямоугольного импульса
Спектр некоторых функций
Спектр некоторых функций
Фильтрация
Фильтрация
Пример преобразования Фурье
Пример преобразования Фурье
Пример преобразования Фурье (2)
Пример преобразования Фурье (2)
Низкочастотная фильтрация
Низкочастотная фильтрация
Фильтры низкой и высокой частоты
Фильтры низкой и высокой частоты
Гауссиан (sigma=16)
Гауссиан (sigma=16)
Гауссиан (sigma=32)
Гауссиан (sigma=32)
2-D Gaussian kernel
2-D Gaussian kernel
Как работает маска фильтра
Как работает маска фильтра
Изображение и его спектр
Изображение и его спектр
Фильтр Гаусса и спектр
Фильтр Гаусса и спектр
Размытие (blur)
Размытие (blur)
Размытие (прод)
Размытие (прод)
Увеличение резкости
Увеличение резкости
Свертка - дифференцирование
Свертка - дифференцирование
Выделение контура
Выделение контура
Тиснение
Тиснение
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Примеры фильтров
Масштабирование изображений
Масштабирование изображений
Растянуть сигнал
Растянуть сигнал
Реконструкция сигнала
Реконструкция сигнала
Повторная дискретизация
Повторная дискретизация
Нужна ли реконструкция
Нужна ли реконструкция
Треугольный фильтр
Треугольный фильтр
Вычисление нового значения
Вычисление нового значения
Вычисление нового значения
Вычисление нового значения
Увеличение в 3 раза
Увеличение в 3 раза
Увеличение в 2 раза
Увеличение в 2 раза
Свертка
Свертка
Ядро свертки
Ядро свертки
Универсальный фильтр
Универсальный фильтр
Псевдокод Вычисление значения пиксела k в целевом изображении
Псевдокод Вычисление значения пиксела k в целевом изображении
Двумерный случай
Двумерный случай
Квадратная маска
Квадратная маска
Материалы для чтения
Материалы для чтения

Презентация на тему: «Цифровая обработка сигналов». Автор: Alexey Ignatenko. Файл: «Цифровая обработка сигналов.ppt». Размер zip-архива: 3051 КБ.

Цифровая обработка сигналов

содержание презентации «Цифровая обработка сигналов.ppt»
СлайдТекст
1 Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов

Астана. Лекция 4

2 На прошлой лекции

На прошлой лекции

Квантование изображений применяется, в частности, для уменьшения глубины цвета. Псевдотонирование позволяет уменьшить ошибку квантования за счет ее распределения в пространстве

3 Междисциплинарность

Междисциплинарность

Цифровая обработка сигналов

4 Сигналы и системы

Сигналы и системы

Сигнал – зависимость одной величины от другой (функция) Давление воздуха от времени (звук) Напряжение в проводнике от времени Яркость от точки (изображение)

5 Изображение как сигнал

Изображение как сигнал

6 Системы

Системы

Система – преобразование сигнала Инвариантность к сдвигу

Система

x(t)

y(t)

7 Линейные системы

Линейные системы

y(t) = L{x(t)} Линейная система L{af + bg} = aL{f} + bL{g} Свойства линейный систем Константный сигнал переводится в константный сигнал Синусоида остается синусоидой (меняется лишь амплитуда и фаза)

8 Дискретные и непрерывные сигналы

Дискретные и непрерывные сигналы

Оцифровка сигнала необходима для обработки на компьютере Дискретизация сигнала – процесс замера величины сигнала через равные промежутки времени АЧП (аналогово-цифровой преобразователь) Происходит потеря информации

x[t]

x(t)

9 Дискретные системы

Дискретные системы

Преобразуют дискретный сигнал в дискретный сигнал Будем рассматривать Дискретные системы Линейные системы Инвариантные к сдвигу

10 Свертка

Свертка

11 Дельта-функция и импульсная характеристика системы

Дельта-функция и импульсная характеристика системы

Дельта-функция Отклик системы на дельта-функцию называется импульсной характеристикой системы h[n]

1

-3 -2 -1 0 1 2 3

12 Свертка

Свертка

Зная импульсную характеристику системы, можно найти отклик на любой сигнал Называется сверткой y[n]=x[n]*h[n] Любая линейная система осуществляет свертку

13 Свертка (вывод)

Свертка (вывод)

14 Пример свертки

Пример свертки

15 Вычисление свертки

Вычисление свертки

Каждая точка сигнала превращается в функцию h ( в нужную точку и умноженную на величину данной точки сигнала ), а потом все эти функции складываются. Вычисляется значение каждой точки в результирующем сигнале как взвешенная сумма некоторого множества соседних точек исходного сигнала. Коэффициенты этой суммы совпадают с импульсной характеристикой линейной системы, развернутой относительно точки 0.

16 Машина свертки

Машина свертки

Ядро отражено относительно нуля!

17 Свертка в 2D

Свертка в 2D

Аналогично 1D: Применение к изображениям!

18 Дискретное преобразование Фурье

Дискретное преобразование Фурье

19 Преобразование Фурье

Преобразование Фурье

Сигналы удобно анализировать, раскладывая на синусоиды (гармоники) Человек может различать высокие и низкие частоты => требуется обработка сигналов с учетом этого Преобразование Фурье – это разложение функции на синусоиды

20 Дискретное преобразование Фурье

Дискретное преобразование Фурье

21 Ряд Фурье для прямоугольного импульса

Ряд Фурье для прямоугольного импульса

22 Спектр некоторых функций

Спектр некоторых функций

23 Фильтрация

Фильтрация

Фильтрация — выделение (или подавление) частотных составляющих сигнала. Фильтр — функция, осуществляющая фильтрацию (свертку). Высоко- и низкочастотные фильтры. (High-pass and low-pass filters)

24 Пример преобразования Фурье

Пример преобразования Фурье

25 Пример преобразования Фурье (2)

Пример преобразования Фурье (2)

26 Низкочастотная фильтрация

Низкочастотная фильтрация

27 Фильтры низкой и высокой частоты

Фильтры низкой и высокой частоты

28 Гауссиан (sigma=16)

Гауссиан (sigma=16)

29 Гауссиан (sigma=32)

Гауссиан (sigma=32)

30 2-D Gaussian kernel

2-D Gaussian kernel

31 Как работает маска фильтра

Как работает маска фильтра

32 Изображение и его спектр

Изображение и его спектр

Изображение

Спектр 2D-сигнала

33 Фильтр Гаусса и спектр

Фильтр Гаусса и спектр

34 Размытие (blur)

Размытие (blur)

35 Размытие (прод)

Размытие (прод)

36 Увеличение резкости

Увеличение резкости

37 Свертка - дифференцирование

Свертка - дифференцирование

38 Выделение контура

Выделение контура

+ Порог

39 Тиснение

Тиснение

+ Сдвиг яркости

40 Примеры фильтров

Примеры фильтров

Размытие (blur)

41 Примеры фильтров

Примеры фильтров

Повышение четкости (sharpen)

42 Примеры фильтров

Примеры фильтров

Нахождение границ (edges)

43 Примеры фильтров

Примеры фильтров

Тиснение (embossing)

44 Масштабирование изображений

Масштабирование изображений

Scaling Up and Down

45 Растянуть сигнал

Растянуть сигнал

46 Реконструкция сигнала

Реконструкция сигнала

47 Повторная дискретизация

Повторная дискретизация

48 Нужна ли реконструкция

Нужна ли реконструкция

49 Треугольный фильтр

Треугольный фильтр

50 Вычисление нового значения

Вычисление нового значения

51 Вычисление нового значения

Вычисление нового значения

52 Увеличение в 3 раза

Увеличение в 3 раза

53 Увеличение в 2 раза

Увеличение в 2 раза

54 Свертка

Свертка

55 Ядро свертки

Ядро свертки

56 Универсальный фильтр

Универсальный фильтр

57 Псевдокод Вычисление значения пиксела k в целевом изображении

Псевдокод Вычисление значения пиксела k в целевом изображении

function h-hat(int k, float a){ //returns float float sum = 0, weights_sum = 0; int left, right; if (a > 1){ left = ceil(k/a - 1.0); right = floor(k/a + 1.0); } else { left = ceil(k/a - 1.0/a); right = floor(k/a + 1.0/a); } for (int i = left; i <= right, i++){ sum += g(i - k/a, a) * orig_image.Pi; weights_sum += g(i - k/a, a); } result = sum/weights_sum; }

58 Двумерный случай

Двумерный случай

59 Квадратная маска

Квадратная маска

60 Материалы для чтения

Материалы для чтения

Задание №2. Цифровая обработка сигналов. http://graphics.cs.msu.su/courses/cg02b/ assigns/hw-2/hw2.html А. Лукин «Введение в цифровую обработку сигналов» http://graphics.cs.msu.su/courses/cg02b/ library/dspcourse.pdf

«Цифровая обработка сигналов»
http://900igr.net/prezentacija/informatika/tsifrovaja-obrabotka-signalov-237266.html
cсылка на страницу
Урок

Информатика

130 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по информатике > Звук > Цифровая обработка сигналов