İki Kanallı Filtre – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
İki Kanallı Filtre
Filtre bankalarının notasyonunda, yukarıdaki alçak geçiren filtreler ve yüksek geçiren filtreler teorisi kolay bir görselleştirme bulur. İdeal alçak geçiren filtrenin ayrışması çok fazla (veya daha doğrusu sonsuz sayıda) filtre maskesi katsayısı gerektirdiğinden, uygulamalarda ideal filtre bankası kullanılmaz.
Aynısı ideal yüksek geçiren filtre için de geçerlidir. Kesme ve geçiş frekansı arasında küçük bir geçiş bandına izin verilmesi şartıyla üzerindeki gereksinimler ve serbest bırakılırsa, Fourier katsayıları daha hızlı açıklanır ve düşer.
İsteğe bağlı bir filtre bankası –transform aracılığıyla tanıtılır. Rastgele bir filtre bankası için analiz filtre maskesinin, sentez filtre bankası ile aynı olmadığını göreceğiz. Ayrıştırılmış bir sinyalin mükemmel bir şekilde yeniden oluşturulmasına izin vermek için, filtre maskelerindeki koşulları ima eden transfer fonksiyonlarındaki koşulları belirteceğiz.
Aşağıda, alçak geçiren filtrenin dürtü yanıtının uzunluğunun yüksek geçiren filtreninkiyle aynı olduğu analiz ve sentez filtrelerinin yapısını gözden geçireceğiz.
Dördünleme-aynalama-filtresi adı, birim kürenin aynası olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır. ve her iki filtre de karelidir. Bununla birlikte, Haar dalgacığının önemsiz filtresi dışındaki sonlu darbe yanıtı (FIR) filtreleri tarafından karşılanamaz.
Bu CQF filtreleri, sunulan durağan görüntü ve katmanlı video kodlama için uygun parametre ayarları araştırmamızın temelini oluşturacaktır. Uygulama için, esas olarak Daubechies dalgacıklarına odaklandık. Bununla birlikte, dalgacık tabanlı ses gidericinin uygulanması, diğer CQF filtrelerine de dayanır.
Dalgacıkların Kullanımı İçin Pratik Hususlar
Önceki bölümler dalgacık teorisi üzerinde yoğunlaştı: sürekli dalgacık dönüşümünün tanımı, kısa süreli Fourier ve dalgacık dönüşümlerinin zaman-frekans çözünürlüğünün karşılaştırılması ve hızlı (ayrık, ayrık, ikili) dalgacık dönüşümü. Son olarak, süzgeç bankalarının genel bağlamı ve dalgacık süzgeci tasarımı detaylandırıldı.
Bu bölüm, dalgacıkların kullanımı için pratik hususları ele almaktadır. Konular, dalgacık filtrelerinin çoklu boyutlara genişletilmesi ve uyarılmış farklı ayrıştırma politikaları, çeşitli sınır genişletme politikaları, katsayıların zaman ölçeği alanında görselleştirilmesi sorunu ve kod çözücünün henüz çözemediği bir senaryoda kod çözme ilkelerini kapsar. sıkıştırma veya ağ nedenlerinden dolayı tüm bilgileri aldı.
Son olarak, JPEG2000 standardında kullanılan kaldırma şeması aracılığıyla dalgacık dönüşümünü uygulama fikrine kısa bir giriş sağlar. Uygulamalar için bu pratik araç kitinin tartışılması, dalgacık teorisine kendi katkımızdır.
Çoklu Boyutlarda Dalgacıklar
Tanıtılan hızlı dalgacık dönüşümü, orijinal sinyalin “yaşadığı” fonksiyon uzayının yaklaşıklık fonksiyon uzaylarına ve detay fonksiyon uzaylarına ayrışmasını sunan Denklem ile son bulur. Bu çok-çözünürlük teorisi, yalnızca tek boyutlu sinyaller üzerinde “kendi başına” tanımlanır. Dalgacık dönüşümünün durağan görüntülere ve videoya uygulanması, birden çok boyuta genişletmeyi gerektirir.
İki ve üç boyutlu dalgacık filtre tasarımı, mevcut uygulamaları, izin verdikleri farklı ayrıştırma politikalarını ve yorumlarını sunduğumuz bölümde kısaca özetlediğimiz aktif bir araştırma alanıdır.
Fir filtre Nedir
Dijital filtre tasarımı
FIR filtre
Alçak geçiren filtre
FIR filtre tasarımı, MATLAB
Dijital filtre nedir
Butterworth filtre nedir
FIR filtre tasarımı
Ayrılmazlık
Ayrılabilirlik, bir boyutlu bir filtrenin bir boyuta ve ardından ikinci boyuta art arda uygulanmasının, başlangıçtan itibaren iki boyutlu bir dalgacık dönüşümü ile matematiksel olarak aynı olduğu gerçeğini ifade eder.
İki veya üç boyuttaki ayrılmaz dalgacık filtre kümeleri, gerçek çoklu boyut fikrini içerdiklerinden çok arzu edilir. Bu, iki boyutlu bir sinyal örneği olarak bir görüntünün iki boyutlu düzlemde ele alınacağı anlamına gelir.
“Gerçek” çok boyutlu durum, hem ayrıştırılamaz örneklemeye hem de filtrelemeye izin verildiği anlamına gelir. Ayrılamaz yaklaşım genellikle daha yüksek hesaplama karmaşıklığından muzdarip olsa da, ayrılabilirliğin dezavantajlarının üstesinden gelir ve şunları sağlar:
- filtre tasarımında daha fazla özgürlük,
- yatay, dikey ve çapraz yönlerde daha az stres ve
- insan görsel sistemine daha iyi uyarlanmış şemalar.
Ayrılamayan filtrelerle, örnekleme kafesi kavramı tartışmaya girer. Ayrılamayan dalgacık filtreleri, çevredeki gruplar tarafından araştırılmıştır. Tasarımları matematiksel kaldığı ve henüz uygulanmadığı için bu çalışmada dikkate alınmamışlardır.
Ayrılabilirlik
Ayrılabilirlik tartışması iki boyutlu durum için sunulmuştur. Bu kavram bir kez anlaşıldığında, çoklu boyutlara genişleme önemsizdir. Basitleştirmek için, öncekinden farklı bir indeksleme türü kullanıyoruz: yaklaşık seviyeleri tartışmak yerine, seviyeleri dikkate alacağız.
Filtre ve sinyalin her iki boyutta birbirini izleyen evrişimi, iki potansiyel yineleme açar: standart olmayan ve standart ayrıştırmalar.
Denklem iki boyuta genişletildiğinde, tensör çarpımı yoluyla, yani ilk ayrıştırma adımında aynı şekilde, yaklaşıklık ve ayrıntıya ayrıştırma başlar.
Denklem, iki boyutlu dalgacık analizinin bir görüntüyü farklı ölçeklerde alt parçalara böldüğünü gösterir. Her yineleme seviyesinde, belirli bir frekans aralığındaki yapılar ayrılır. Ayrıca, her bölünmüş ölçeğin ayrıntıları, belirli yönelimlere göre alt bölümlere ayrılmıştır.
Daha sonra her toplama önce – ekseni, ardından ‘ – ekseni işleyecektir. Toplamda, ayrılabilir iki boyutlu dalgacık dönüşümü Æ , Æ ve Æ açılarına ayrıcalık tanır. (a) ve (b)’nin kritik olarak örneklenmiş ayrık dalgacık dönüşümü, detay görüntülerini ve her yineleme adımındaki yaklaşımı orijinal boyutun dörtte birine küçültür ve toplam katsayı miktarı sabit kalır.
İkinci yineleme adımından sonra, yani dokuz özette. Bu toplamda, ilk yinelemeden geriye kalan tek şey, 1. adımın ayrıntılarıdır, yani . Yaklaşımların ilk yinelemesi, bir sonraki seviyenin yaklaşıklıklarına ve ayrıntılarına bölünür.
Standart olmayan ayrıştırma, yalnızca tamamen düşük geçişli filtrelenmiş yaklaşımları yineler. Bu nedenle, ikinci yineleme adımından sonra yedi özet elde edilir.
Bu nedenle, iki ayrıştırma arasındaki fark, standart ayrıştırmanın karışık terimler içinde yer alan yaklaşım parçalarını da yinelemesi, standart olmayan ayrıştırmanın ise yalnızca tamamen düşük geçişli filtrelenmiş bileşenleri yinelemesidir. Sonuç olarak, standart ayrıştırma, zaman ölçeği alanında çok daha fazla toplamla sonuçlanır. İki ilkeyi dört yineleme adımı için grafik biçimde gösterin.
Fourier alanındaki standart olmayan ayrıştırmanın frekans lokalizasyonu sunulmuştur. İçinde, ideal frekans ayrımının teorik bir durum olarak kaldığını tartışmıştık.
Uygulama sorunları nedeniyle, (e) ve (f)’deki frekans bantlarının tam olarak ayrılması mevcut değildir ve aslında, ayırma çizgileri ve noktalı çizgiler bulanık olmalıdır. Keyfi boyutlar için, burada iki boyut için tartıştığımız kavram basitçe genişletilmiştir.
Alçak geçiren filtre Butterworth filtre nedir Dijital filtre nedir Dijital filtre tasarımı FIR filtre Fir filtre Nedir FIR filtre tasarımı MATLAB
