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  • 然后就可以利用归一化曲线找到满意的归一化滤波器,并把它标定到指定截止频率。归一化设计第一步是由设计指标计算陡度系数As,其定义式为  式中,点是指标中阻带衰减最小点频率;fc是通带最高频率或截止...
  •  解 ①为了将已知参数归一化,计算高通陡度系数As:  ②选择归一化低通滤波器,使其在2rad/s处提供超过28dB衰减。  ″=5的归一化巴特沃兹低通滤波器可提供所需要衰减。表11.2包含了相应网络元件值。...
  • 该EXCEL表格可用于辅助带通滤波器设计。用户输入带通滤波器性能指标,表格快速给出低通原型滤波器的元件参数以及带通滤波器的归一化耦合系数、输入群时延、外部Q值等
  • 在使用深度学习训练模型时,我们需要先对语音信号进行变换,常用提取特征方法有梅尔频率倒谱系数(MFCC)和滤波器组(Filter Banks)。这篇文章讲讲如何对原始语音信号做以上两种处理。语音处理在任何语音系统中都...

    在使用深度学习训练模型时,我们需要先对语音信号进行变换,常用的提取特征的方法有梅尔频率倒谱系数(MFCC)和滤波器组(Filter Banks)。这篇文章讲讲如何对原始的语音信号做以上两种处理。

    语音处理在任何语音系统中都扮演着重要的角色,无论它是语音识别(ASR-Automatic Speech Recognition)还是声纹识别(Speaker Recognition)等等。梅尔频率倒谱系数(MFCC)很长一段时间曾是非常流行的特征。但最近,滤波器组(Filter Banks)变得越来越流行。在这篇文章中将讨论滤波器组(Filter Banks)和MFCC,以及为什么滤波器组变得越来越流行。

    计算滤波器组和MFCC涉及一些相同的过程,在这两种情况下,都会计算滤波器组,在此基础上通过一些额外的计算步骤可以得到MFCC。简而言之,信号通过预加重滤波器;然后将其切成(重叠的)帧,并将窗口函数应用于每个帧;之后,在每个帧上进行傅立叶变换(或更具体地说是短时傅立叶变换),并计算功率谱;然后计算滤波器组。为了获得MFCC,将离散余弦变换(DCT)应用于滤波器组,保留多个所得系数,而其余系数则被丢弃。Filter Banks和MFCC两种情况的最后一步为平均归一化。

    在本文中,使用了一个16位PCM wav文件,名为“ OSR_us_000_0010_8k.wav”,其采样频率为8000 Hz。wav文件是干净的语音信号,包括单个语音,在其中说出一些句子,中间有一些停顿。为简单起见,使用了信号的前3.5秒,该时间大致对应于wav文件中的第一句话。

    音频下载地址:http://www.voiptroubleshooter.com/open_speech/american/OSR_us_000_0010_8k.wav

    这里使用的是Python 2.7.x,NumPy和SciPy。这篇文章中使用的一些代码基于该存储库中可用的代码。

    import numpy
    import scipy.io.wavfile
    from scipy.fftpack import dct

    sample_rate, signal = scipy.io.wavfile.read('OSR_us_000_0010_8k.wav') # File assumed to be in the same directorysignal = signal[0:int(3.5 * sample_rate)] # Keep the first 3.5 seconds

    原始信号在时域中具有以下形式:

    2da59c4371580028d8138895dd3326e8.png

    时域信号

    可以看下频谱图(Specgram可以看出频率的分布):

    import scipy.io.wavfilefrom scipy.fftpack import dctimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef show_specgram():    plt.specgram(signal, Fs=sample_rate)    plt.xlabel('Time')    plt.ylabel('Frequency')    plt.show()def show_amplitude():    plt.plot(signal)    # label the axes    plt.ylabel("Amplitude")    plt.xlabel("Sample")    # set the title    plt.title("Sample Wav")    # display the plot    plt.show()sample_rate, signal = scipy.io.wavfile.read('OSR_us_000_0010_8k.wav')signal = signal[0:int(3.5 * sample_rate)]show_amplitude()show_specgram()

    d0364de183ccf938df1524a8330e2810.png

    信号时频图

    (注意,将信号表示成频谱图,如同图像处理一样,也方便使用卷积等方法。)

    第一步是对信号应用预加重滤波器,以放大高频。预加重滤波器在几种方面有用:(1)平衡频谱,因为高频通常比低频具有较小的幅度;(2)避免在傅立叶变换操作期间出现数值问题;(3)还可改善信号噪声比(SNR)。

    可以将预加重滤波器应用于信号x,x在以下等式中使用一阶滤波器:

    abe7e0fc87f8e98bf235c430eb22086d.png

    使用以下代码行即可轻松实现,其中滤波器系数的典型值(α)为0.95或0.97 ,pre_emphasis = 0.97:

    emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1])

    预加重在现代系统中的作用不大,主要是因为除避免了不应该成为问题的傅立叶变换数值问题外,大多数预加重滤波器的动机都可以使用均值归一化(在本文后面讨论)来实现。

    预加重后的信号在时域中具有以下形式:

    7f0d47e2803422791ebb1d15dd7e3bd4.png

    预增强后的时域信号

    经过预加重后,我们需要将信号分成短时帧。该步骤的基本原理是信号中的频率会随时间变化,因此在大多数情况下,对整个信号进行傅立叶变换是没有意义的,因为我们会随时间丢失信号的频率轮廓。为避免这种情况,我们可以安全地假设信号的频率在很短的时间内是固定的。因此,通过在此短时帧上进行傅立叶变换,我们可以通过串联相邻帧来获得信号频率轮廓的良好近似值。

    语音处理中的典型帧大小为20毫秒至40毫秒,连续帧之间有50%(+/- 10%)重叠。流行设置25毫秒的帧大小,frame_size = 0.025和10毫秒的步长(15毫秒重叠), frame_stride = 0.01。

    frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate  # Convert from seconds to samplessignal_length = len(emphasized_signal)
    frame_length = int(round(frame_length))
    frame_step = int(round(frame_step))
    num_frames = int(numpy.ceil(float(numpy.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) # Make sure that we have at least 1 frame
    pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length
    z = numpy.zeros((pad_signal_length - signal_length))
    pad_signal = numpy.append(emphasized_signal, z) # Pad Signal to make sure that all frames have equal number of samples without truncating any samples from the original signal
    indices = numpy.tile(numpy.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + numpy.tile(numpy.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T
    frames = pad_signal[indices.astype(numpy.int32, copy=False)]

    将信号切成帧后,我们对每个帧应用诸如汉明窗之类的窗口函数。Hamming窗口具有以下形式:

    0992fd6c052c1235b1d73f0b752d0513.png

    其中0<=n<=N-1, N是窗口长度。绘制先前的方程式将得出以下曲线:

    9824e6db3d61199b4fd74a52697f69fa.png

    汉明窗

    我们有几个原因需要将窗函数应用于这些帧,特别是要抵消FFT所做的数据无限的假设并减少频谱泄漏。

    frames *= numpy.hamming(frame_length)
    # frames *= 0.54 - 0.46 * numpy.cos((2 * numpy.pi * n) / (frame_length - 1)) # Explicit Implementation **

    傅立叶变换和功率谱

    我们现在在每个帧上的做N点的FFT以计算频谱,这也称为短时傅立叶变换(STFT),其中N通常是256或512,NFFT = 512; 然后使用以下公式计算功率谱(周期图):

    1652b4d127c50088435751ed8f88bf29.png

    其中,Xi是信号X第i个帧。这可以用以下几行实现:

    mag_frames = numpy.absolute(numpy.fft.rfft(frames, NFFT))  # Magnitude of the FFTpow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2))  # Power Spectrum

    滤波器组

    计算滤波器组的最后一步是将nfilt = 40Mel尺度上的三角形滤波器(通常为40个滤波器)应用于功率谱以提取频带。梅尔音阶旨在模仿低频的人耳对声音的感知,方法是在较低频率下更具判别力,而在较高频率下则具有较少判别力。我们可以使用以下公式在赫兹(f)和梅尔(m)间做转换,使用以下公式:

    80d9cc3ca8f01d39dec614715327321d.png

    滤波器组中的每个滤波器都是三角形的,在中心频率处的响应为1,并朝着0线性减小,直到其到达两个相邻滤波器的中心频率,其中响应为0,如下图所示:

    68be7c3a821359c5e3af906ae9838560.png

    梅尔Scale上的滤波器组

    可以通过以下方程式建模(从此处获取):

    7bf6b6f31ae42dd91233d5bb65c300bc.png

    low_freq_mel = 0
    high_freq_mel = (2595 * numpy.log10(1 + (sample_rate / 2) / 700)) # Convert Hz to Melmel_points = numpy.linspace(low_freq_mel, high_freq_mel, nfilt + 2) # Equally spaced in Mel scalehz_points = (700 * (10**(mel_points / 2595) - 1)) # Convert Mel to Hzbin = numpy.floor((NFFT + 1) * hz_points / sample_rate)

    fbank = numpy.zeros((nfilt, int(numpy.floor(NFFT / 2 + 1))))
    for m in range(1, nfilt + 1):
    f_m_minus = int(bin[m - 1]) # left f_m = int(bin[m]) # center f_m_plus = int(bin[m + 1]) # right
    for k in range(f_m_minus, f_m):
    fbank[m - 1, k] = (k - bin[m - 1]) / (bin[m] - bin[m - 1])
    for k in range(f_m, f_m_plus):
    fbank[m - 1, k] = (bin[m + 1] - k) / (bin[m + 1] - bin[m])
    filter_banks = numpy.dot(pow_frames, fbank.T)
    filter_banks = numpy.where(filter_banks == 0, numpy.finfo(float).eps, filter_banks) # Numerical Stabilityfilter_banks = 20 * numpy.log10(filter_banks) # dB

    将滤波器组应用于信号的功率谱(周期图)后,我们得到以下频谱图:

    a186cb3d8f6bb7f12f43032a68bcf5d7.png

    信号的频谱图

    如果梅尔级滤波器组是所需的功能(不需要MFCC时),那么我们可以跳过下一节直接归一化。

    梅尔频率倒谱系数(MFCC)

    在上一步中计算出的滤波器组系数是高度相关的,这在某些机器学习算法中可能会出现问题。因此,我们可以应用离散余弦变换(DCT)去相关滤波器组系数,并产生滤波器组的压缩表示。通常,对于自动语音识别(ASR),结果倒谱系数2-13将保留,其余的将被丢弃;num_ceps = 12。丢弃其他系数的原因是它们代表了滤波器组系数的快速变化,而这些细微的细节对自动语音识别(ASR)毫无帮助。

    mfcc = dct(filter_banks, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, 1 : (num_ceps + 1)] # Keep 2-13

    可以将正弦提升器应用于MFCC,以降低对较高MFCC的强调,这已被认为可以改善嘈杂信号中的语音识别。

    (nframes, ncoeff) = mfcc.shape
    n = numpy.arange(ncoeff)
    lift = 1 + (cep_lifter / 2) * numpy.sin(numpy.pi * n / cep_lifter)
    mfcc *= lift #*

    生成的MFCC:

    4905c3af97503af730a191c906b5bad1.png

    MFCC

    平均归一化

    如前所述,为了平衡频谱并改善信噪比(SNR),我们可以简单地从所有帧中减去每个系数的平均值。

    filter_banks -= (numpy.mean(filter_banks, axis=0) + 1e-8)

    均值归一化滤波器组:

    9dcf0c18a5d6c114675922f64743c65f.png

    归一化滤波器组

    对于MFCC同样如此:

    mfcc -= (numpy.mean(mfcc, axis=0) + 1e-8)

    均值归一化MFCC:

    d88b19c85812cdb6b253e7e94bc3b24a.png

    标准化MFCC

    滤波器组与MFCC

    到目前为止,讨论了计算滤波器组和MFCC的步骤。计算滤波器组所需的所有步骤都是由语音信号的性质和人类对此类信号的感知所激发的。相反,某些机器学习算法的局限性促使了计算MFCC所需的额外步骤。需要离散余弦变换(DCT)来使滤波器组系数去相关。特别是,当高斯混合模型-隐马尔可夫模型(GMMs-HMM)非常流行并且MFCC和GMMs-HMM一起发展成为自动语音识别(ASR)的标准方式时,MFCC便非常受欢迎。随着语音系统中深度学习的出现,人们可能会质疑MFCC是否仍然是正确的选择,因为深度神经网络不太容易受到高度相关的输入的影响,因此离散余弦变换(DCT)不再是必要的步骤。值得注意的是,离散余弦变换(DCT)是线性变换,因此是不理想的,因为它会丢弃语音信号中的一些信息,这些信息是高度非线性的。

    由于傅立叶变换本身也是线性运算,因此忽略它并尝试直接从时域中的信号中学习也可能有效。实际上,最近的一些工作已经尝试了这样做,并且效果也还可以。但是,傅立叶变换操作是一个很难学习的操作,可以说会增加获得相同性能所需的数据量和模型复杂性。此外,在进行短时傅立叶变换(STFT)时,我们假设信号在此短时间内保持稳定,因此傅立叶变换的线性不会造成严重问题。

    结论

    本文探讨了计算梅尔级滤波器组和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的过程。讨论了该过程中每个步骤的原因和实现。还提出了相对与MFCC,滤波器组日益普及的原因。

    如果机器学习算法不易受到高度相关的输入的影响,可以考虑使用梅尔级滤波器组。如果机器学习算法易受相关输入的影响,可以考虑使用MFCC。

    接下来的文章我们将介绍如何利用MFCC,Filter Banks提取的特征训练模型。

    参考:

    https://haythamfayek.com/2016/04/21/speech-processing-for-machine-learning.html

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    点在看的人最可爱了。

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  • 用MATLAB生成的滤波器系数是可以控制增益的,一般归一化的目的是控制增益为1。滤波器的阶数由数据速率,过渡带宽、通带波纹和阴带波纹来决定, 在下图中FS,Apass,Astop固定之后,只要Fpass与Fstop两者差值一定,...

    用MATLAB生成的滤波器系数是可以控制增益的,一般归一化的目的是控制增益为1。滤波器的阶数由数据速率,过渡带宽、通带波纹和阴带波纹来决定,

    在下图中FS,Apass,Astop固定之后,只要Fpass与Fstop两者差值一定,滤波器的阶数就是一定的。

    在ALTERA的FPGA,滤波器ip支持多系数就是一组阶数相同的系数。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhongguo135/p/9149033.html

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  • 我们在用matlab设计滤波器后,可以用fvtool来看滤波器的频响,比如我们有了滤波器的系数后,直接用fvtool。fircoe = [0.018641, 0.018275,-0.020377,-0.071243,-0.049673,... 0.094562, 0.28841, 0.37949, 0.28841,...

    284a96f203273c2a16c9700280a5332e.png

    我们在用matlab设计滤波器后,可以用fvtool来看滤波器的频响,比如我们有了滤波器的系数后,直接用fvtool。

    fircoe = [0.018641, 0.018275,-0.020377,-0.071243,-0.049673,...
        0.094562, 0.28841, 0.37949, 0.28841, 0.094562,-0.049673,...
        -0.071243,-0.020377, 0.018275, 0.018641];
    fvtool(fircoe);
    

    cb4fc38f3a5cf72ff711267d56856755.png

    从图中可以很容易看出,阻带衰减大概在40db左右。

    但还有些滤波器,设计出来后增益并不是0,比如下面的cic滤波器。我们首先用dsp.CICDecimator设计了一个CIC滤波器,然后紧跟着一个CIC补偿滤波器,该补偿滤波是一个FIR滤波器。最后把这两个滤波器和CIC+FIR级联后的频响画到一图中。

    fs = 100e6;
    cic_rate = 4;
    cic_flt = dsp.CICDecimator(cic_rate,1,5);
    fpass=fs/cic_rate*0.35/2;
    fstop=fs/cic_rate*0.5/2;
    cic_comp = design(fdesign.ciccomp(cic_flt.DifferentialDelay, ...
            cic_flt.NumSections,fpass,fstop,.3,20,fs/cic_rate));
    comp_fir = dsp.FIRFilter('Numerator',cic_comp.Numerator);
    cascade_flt = cascade(cic_flt,comp_fir);
    fvtool(cic_flt,comp_fir,...
    cascade_flt,'Fs',[fs fs/cic_rate fs])
    yticks([-100:10:100])
    

    90c6c138a6829a1830c04a252394b5fb.png

    从图中可以看出,补偿的FIR滤波器增益大概为0,而CIC滤波器增益在60dB。怎么把CIC滤波器的频响显示的幅度也归一化到0呢?(因为归一化到0后,在文档中就很容易看出该滤波器阻带抑制特性)

    可以在fvtool的窗口中,右键选择Analysis Parameters...,如下图。

    490577e9a4035095d6fac51d83d5cf95.png

    然后再勾选Normalize Magnitude to 1(0dB),再点Save as Default

    446ee0f638ae60ba709f9cb70cb57e8c.png

    这样以后我们再用fvtool画滤波器频谱时,就会显示成归一化的样式。

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  • fvtool幅度归一化

    千次阅读 2019-06-20 13:46:33
      我们在用matlab设计滤波器后,可以用fvtool来看滤波器的频响,比如我们有了滤波器的系数后,直接用fvtool。 fircoe = [0.018641, 0.018275,-0.020377,-0.071243,-0.049673,... 0.094562, 0.28841, 0.37949, 0....
    
    

      我们在用matlab设计滤波器后,可以用fvtool来看滤波器的频响,比如我们有了滤波器的系数后,直接用fvtool。

    fircoe = [0.018641, 0.018275,-0.020377,-0.071243,-0.049673,...
        0.094562, 0.28841, 0.37949, 0.28841, 0.094562,-0.049673,...
        -0.071243,-0.020377, 0.018275, 0.018641];
    fvtool(fircoe);
    

    在这里插入图片描述

      从图中可以很容易看出,阻带衰减大概在40db左右。

      但还有些滤波器,设计出来后增益并不是0,比如下面的cic滤波器。我们首先用dsp.CICDecimator设计了一个CIC滤波器,然后紧跟着一个CIC补偿滤波器,该补偿滤波是一个FIR滤波器。最后把这两个滤波器和CIC+FIR级联后的频响画到一图中。

    fs = 100e6;
    cic_rate = 4;
    cic_flt = dsp.CICDecimator(cic_rate,1,5);
    fpass=fs/cic_rate*0.35/2;
    fstop=fs/cic_rate*0.5/2;
    cic_comp = design(fdesign.ciccomp(cic_flt.DifferentialDelay, ...
            cic_flt.NumSections,fpass,fstop,.3,20,fs/cic_rate));
    comp_fir = dsp.FIRFilter('Numerator',cmop_coe);
    cascade_flt = cascade(cic_flt,comp_fir);
    fvtool(cic_flt,comp_fir,...
    cascade_flt,'Fs',[fs fs/cic2_rate fs])
    yticks([-200:20:0])
    

    在这里插入图片描述

      从图中可以看出,补偿的FIR滤波器增益大概为0,而CIC滤波器增益在60dB。怎么把CIC滤波器的频响显示的幅度也归一化到0呢?(因为归一化到0后,在文档中就很容易看出该滤波器阻带抑制特性)

      可以在fvtool的窗口中,右键选择Analysis Parameters...,如下图。

    在这里插入图片描述

    然后再勾选Normalize Magnitude to 1(0dB),再点Save as Default

    在这里插入图片描述

    这样以后我们再用fvtool画滤波器频谱时,就会显示成归一化的样式。

    在这里插入图片描述

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  • 要求 设计一个有源带阻滤波器,其3dB频率为100Hz和400 Hz,在l75Hz与99q Hz间的衰减大于35dB。  解 ①因为上截止频率与下截止频率之比已超过一个倍频程,所以可以...归一化有源低通滤波器的元件值可以在表1中查出,电
  •  解 ①计算高通滤波器的陡度系数:    ②首先选择归一化低通滤波器,使其在频率变换比4:1的范围内,衰减由3dB变换为75dB。图1所示曲线表明,一个5阶0.5dB切比雪夫滤波器可以满足要求。相应的有源滤波器由一个...
  •   在信号处理中,滤波器的系数我们往往都是通过MATLAB来设计,只要我们知道滤波器的通带截止频率和阻带起始频率,就可以通过MATLAB中的fdatool(在MATLAB2020中使用filterDesigner)来设计滤波器了。   我们使用...
  • 要求 LO带通滤波器,在500Hz和Z000Hz处的衰减为3dB,在lOOHz和4000Hz处的最小衰减为4OdB,Rs=RL=600Ω。... 低通滤波器:计算低通滤波器的陡度系数。  图1表明,5阶0.25dB的切比雪夫归一化低通滤
  •  解 滤波器的归一化阶跃响应由图1(b)给出。其上升时间远大于给定的100ps脉冲宽度,所以应该用冲激响应曲线来估计输出波形。  归一化3阶巴特沃兹低通滤波器的冲激响应示于图2(a)。如果时间轴除以FSF,而幅度...
  • 在信号处理中,滤波器的系数我们往往都是通过MATLAB来设计,只要我们知道滤波器的通带截止频率和阻带起始频率,就可以通过MATLAB中的fdatool(在MATLAB2020中使用filterDesigner)来设计滤波器了。 我们使用归一化的...
  • 滤波器归一化的基础是如果将滤波器中电抗元件都除以一个频率变换系数(FSF:frequency-scaling factor),就可以把给定滤波器的响应变换到不同频率范围。FSF是给定的响应参考频率与相应已知滤波器的参考频率之比。...
  •  ③为了变换归一化低通滤波器为高通滤波器电路,可把电容、电感互相替换且元件值是原值倒数。归一化高通滤波器如图2(b)所示。电感现在可以用图1所示GIC电感替换,得到如图2(c)所示高通滤波器
  • 图是3阶归一化巴特沃兹低通滤波器的幅度响应和相位响应。在衰减3dB的截止频率点上,巴特沃兹低通滤波器的相移为-45°的倍。相移随着频率由过渡带向阻带增加而连续增加,最终在远离通带的频率处近似为-90°的″倍。...
  •  用通常带通变换方法,可以把归一化预校正低通滤波器变换为预校正带通滤波器。由于有损耗L网络仅能变换为在串联支路中存在损耗带通滤波器,低通滤波器必须是均匀衰减型。  对于不同衰减系数J,均匀衰减...
  • 同步调谐带通滤波器的特性,其归一化频率响应曲线如图1所示。每节的设计Q值由下式算出:  式中,Q、由整个滤波器的比值fo/Bw3dB确定,每级电路可以是串联或者并联调谐方式。  同步调谐滤波器是带通响应最简单...
  • 将设计指标归一化时,必须考虑几何对称。对于每个指定阻带频率,其对应几何频率和陡度系数要根据最严格指标进行计算。  对于带通Q值为10或更大情况,通带响应接近于算术对称,中心频率因此变为两个3dB频率...
  •  解 归一化3阶巴特沃兹低通滤波器的阶跃响应见图(a)。为了确定带通阶跃响应的上升时间,将归一化低通上升时间除以πBW,这里BW为10Hz。结果上升时间大约是120ms,远大于猝发脉冲宽度。另外,在脉冲猝发时间内,有...
  • 要求 按下述指标设计有源带通滤波器,中心... ②该归一化低通滤波器相应极点位置可从表1中查得为-0.9622±j1.2214和-0.9776。  ③需要频带中心增益为+12dB。分配每个滤波器增益为+4dB,对应于Ao=1.585。
  •  式中,系数(hi)被称为滤波器的抽头权重(tap weights)。对输人时间序列{x[k]},N阶FIR滤波器(有时也称为横截滤波器(transversal filter))的响应可以用离散线性卷积来表示:  典型的N,阶FIR响应如图所示...
  • opencv-滤波器

    2019-09-07 14:48:27
    h(k,l)为滤波器的系数归一化框过滤器 每个输出像素是内核邻居的均值 内核为: 高斯滤波器 可能是最有用的过滤器(虽然不是最快的)。高斯滤波是通过将输入数组中的每个点与高斯核进行卷积来完成的,然后...
  • 椭圆函数高通滤波器的椭圆函数的VCVS电路结构设计。这种结构可以实现极点位置以上或者以下的传输函数零点,因此满足椭圆函数高通要求。  归一化低通的极点和零点必须首先变换为高通形式。每个复数低通极点包含的...
  • 全极点电路 为了设计一个状态变量全极点高通滤波器归一化低通极点首先必须经过低通到高通变换。每一个由实部α和虚部卩组成低通极点对被变换为归一化高通极点对:  式中,FSF是频率变换系数,等于2πfc。 ...
  • ③得到滤波器的系数后,按照循环寻址的原理,参照给出的实验程序,编写具体的滤波器实现程序。 ④调试程序,测试平台的性能。在输入生成的噪声语音条件下,听滤波后的语音,试听能否滤除噪声;并观察相应得含噪语音...
  • 要求 有源带通滤波器,在3000~9000 Hz范围内,衰减最大变化值为1dB,低于1000 Hz和高于18 000Hz范围内,最小衰减为35dB,增益为+20dB。  解 ①由于上截止频率和下截止频率之比远大于一... 选择一个归一化低通滤波
  • 相应的归一化低通滤波器极点可从表 1中查得为-0.7071±JO.7071。  电路如图1所示,其中电阻值为精度1%标准值,电阻R2设计为可调,以实现调整。  欢迎转载,信息来自维库电子市场网(www.dzsc.com) 来源:...

空空如也

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归一化滤波器的系数