Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

8-bob. Filtrlash va konvolyutsiya
Kechikish = 0 dan tashqari, cho'qqilar yo'q, shuning uchun bu signalda ko'rinadigan
davriy xatti-harakatlar yo'q. Biroq, avtokorrelyatsiya funktsiyasi asta-sekin tushib ketadi,
bu signal 5.3-bo'limda ko'rganimizdek, pushti shovqinga o'xshaydi.
Fft_convolve dan olingan natija 2N uzunlikka ega. Ulardan birinchi va oxirgi N/2
np.convolve
fft_convolve
Korrely
a
ts
iya
Machine Translated by Google

---

E'tibor bering, 8.8-rasmdagi korrelyatsiyalar katta sonlardir; 5.6-bo'limda ko'rsatilganidek, biz
ularni (-1 va 1 oralig'ida) yomonlashtira olmaymiz.
Unda interfaol vidjet mavjud boÿlib, u Gauss oynasining parametrlari bilan tajriba oÿtkazish,
ularning kesishishga qanday taÿsir qilishini koÿrish imkonini beradi.
va kodni ishga tushiring.
bir xil (taxminan 9 ta aniqlik raqami bilan).
Hamming oynasi va NumPy tomonidan taqdim etilgan ba'zi boshqa oynalar,
8.3-mashq Agar siz 3-bobdagi mashqlarni bajargan bo'lsangiz, uning ta'sirini ko'rdingiz
8.8-rasmda ko'rsatilganidek, fft_autocorr va np.correlate natijalari
8.1-mashq Ushbu bob uchun daftar chap08.ipynb. O'qing
Ushbu mashqlarning yechimlari chap08soln.ipynb da.
N/2 ÿ 1 gacha.
siz std farq qilasizmi?
Bir nechta misollar uchun sinab ko'ring. Furye o'zgarishi bilan nima sodir bo'ladi
biz natijalarni aylantiramiz va -N/2 dan kechikishlarga mos keladigan birinchi N ni tanlaymiz
munosabat taxminan haqiqatdir.
amal qiladi; qolganlari nol to'ldirish natijasidir. Yaroqli elementni tanlash uchun,
buni siz uchun bajaradigan funktsiyalarni taqdim eting.
padding va trimming - noqulay, lekin shuning uchun kutubxonalar NumPy kabi
103
8.2 -mashq Bu bobda men Gauss egri chizig'ining Furye konvertatsiyasi ham Gauss egri
chizig'i ekanligini da'vo qildim. Diskret Furye transformlari uchun bu
Derazadagi elementlar sonini ko'paytirmasdan, Gauss, std kengligini oshirsangiz, nima
noto'g'ri bo'ladi, M?
8.8. Mashqlar
ikkalasini ham to'ldiring va keyin natijaning noto'g'ri qismlarini kesishingiz kerak. Bu
chastota.
Bu yerda avtokorrelyatsiya uchun foydalangan strategiyamiz o'zaro bog'liqlik uchun ham
ishlaydi. Shunga qaramay, siz signallarni bir va ag'darish orqali tayyorlashingiz kerak
Ushbu bobda biz foydalangan Gauss oynasiga qo'shimcha ravishda bir xil o'lchamdagi Ham
ming oynasini yarating. Derazalarni nol bilan yoping va ularning rejasini tuzing
spektral qochqin haqida. Biz ularning DFT-lariga qarab, ushbu g'alaba qozonishlarining ta'siri haqida
bir oz ma'lumotga ega bo'lishimiz mumkin.