Reja kirish signallarning asosiy turlari Signallarga raqamli ishlov berish umumlashgan sxemasi Furye konvertatsiyasi dsp protsessori Raqamli signallarni qayta ishlashni qo'llash. 10 Xulosa 14 kirish

Ushbu artefaktni bostirish uchun quyidagi usullardan foydalanish mumkin:
* Shovqin chegarasini ortiqcha baholash (k ni oshirish). Foydali signalning zaif tarkibiy qismlarini bostirishga olib keladi, tovush sustlashadi.
* To'liq bo'lmagan shovqinni bostirish (pastdan nolga teng bo'lmagan doimiy bilan cheklash). Shovqinning bir qismi signalda qoladi va qisman "musiqiy shovqin"ni yashiradi.
* Spektrni baholash vaqtini tekislash. Bu vaqtinchalik narsalarning xiralashishiga yoki bostirilishiga olib keladi (signaldagi keskin portlashlar: zarbalar, musiqa asboblarining hujumlari).
* Vaqt va chastota bo'yicha spektr ballarini moslashuvchan tekislash. Eng yuqori sifatli, ammo ayni paytda ko'p vaqt talab qiladigan usul.
"Musiqiy shovqin" ni bostirishning eng keng tarqalgan usuli bu vaqt spektrini yumshatishdir. Buning uchun dastlabki signalning Stft koeffitsiyentlariga vaqt bo'yicha rekursiv filtrlash qo'llaniladi. Tasvirlar uchun shovqinni bekor qilishda ishlatiladigan ikki tomonlama filtr yoki mahalliy bo'lmagan o'rtacha algoritm kabi spektrogrammaga adaptiv ikki o'lchovli filtrlash algoritmlarini qo'llash orqali yaxshiroq bostirishga erishish mumkin.
Qayta namuna olish (qayta namuna olish, qayta namuna olish) – bu raqamli signalning namuna olish tezligining o'zgarishi. Raqamli tasvirlarga nisbatan resampling tasvir hajmini o'zgartirishni anglatadi. Tasvirni qayta tiklash uchun juda ko'p turli xil algoritmlar mavjud. Masalan, rasmni 2 marta kattalashtirish uchun siz uning har bir qatorini va har bir ustunini takrorlashingiz mumkin (va kamaytirish uchun uni tashlang). Ushbu usul eng yaqin qo'shni usuli deb ataladi. Siz oraliq ustunlar va qatorlarni qo'shni ustunlar va qatorlar qiymatlarini chiziqli interpolatsiya qilish orqali olishingiz mumkin. Ushbu usul bilinear interpolation (bilinear interpolation) deb ataladi. Yangi tasvirning har bir nuqtasini asl tasvirning ko'proq nuqtalarining tortilgan yig'indisi sifatida olish mumkin (bikubik va boshqa interpolatsiya turlari).
Eng yuqori sifatli qayta to'ldirish nafaqat vaqt bilan, balki tasvirning chastota maydoni bilan ishlash zarurligini hisobga oladigan algoritmlardan foydalanganda olinadi. Endi biz tasvirning chastota ma'lumotlarini maksimal darajada saqlash g'oyasiga asoslangan qayta tiklash algoritmini ko'rib chiqamiz. Algoritm interpolatsiya / filtrlash / yupqalash (interpolation / filtering / decimation) printsipi asosida qurilgan.
Biz algoritmning ishlashini bir o'lchovli signallarda ko'rib chiqamiz, chunki ikki o'lchovli tasvirni avval gorizontal ravishda (qatorlar bo'yicha), so'ngra vertikal ravishda (ustunlar bo'yicha) cho'zish yoki siqish mumkin. Shunday qilib, ikki o'lchovli tasvirni qayta to'ldirish bir o'lchovli signalni qayta to'ldirishga kamayadi.
Bir o'lchovli signalni n nuqta uzunligidan m nuqta uzunligigacha, ya'ni nm marta "cho'zishimiz"kerak. Ushbu operatsiyani bajarish uchun 3 bosqichni bajarish kerak. Birinchi qadam-signal uzunligini m marta oshiradigan nol interpolatsiyasi. Siz asl signalning barcha namunalarini m ga ko'paytirishingiz kerak, so'ngra har bir signaldan keyin m-1 nol qiymatini kiritishingiz kerak. Bunday holda, signal spektri quyidagicha o'zgaradi. Dastlab raqamli signalda bo'lgan spektrning bir qismi o'zgarishsiz qoladi (biz bunga erishamiz). Ammo namuna olish tezligining eski yarmidan yuqori qismida shovqin (spektrning aks ettirilgan nusxalari) paydo bo'ladi, ularni filtrlash orqali yo'q qilish kerak.