신호 (초급)에 노이즈를 추가 또는 제거

[franchouze]

안녕하세요, 저는 소음 스펙트럼 전력을 아는 신호에 약간 노이즈를 추가해야합니다. 이 소음은 첨가제 또는 multiplicative 있지만 첨가제로 시작하도록 할 수 있습니다. 당신이 할 수있는 신호에 노이즈를 제거하는 것을 읽었 : NoisySignal -> FFT -> 필터 -> IFFT - 필터에 의해 정의됩니다> 신호 : | 필터 | = 1-SpectralPower (소음) / ( SpectralPower이 (시그널) + SpectralPower (소음)) 나 Matlab에 계산하려했지만 내가 해결 couldnt ... 그래서 이전의 방식으로의 확신하고 싶습니다. 당신은 동의하십니까? 그렇지 않다면, 당신은 내게 그 스펙트럼 전력을 아는 신호에 노이즈를 추가하는 힌트를 줄 수 있을까? 구해주셔서 너무 감사.

 

[franchouze]

내가 읽은 바로는, 이것은 AR 추정을 사용하여 수행할 수 있습니다 이 방법은 autocorrekation 함수를 (스펙트럼 전력 IFT)를 사용하여 필터의 계수를 추정하려고합니다. 내가 이해할 수없는 몇 가지는 여전히있다. 사용한 계수의 개수는 4 또는 예를 들어 8가 될 수 있습니다. 내 스펙트럼 전력 1024 샘플에있는 경우 그러나 autocorelation 함수는 1024 샘플에 따라서입니다. 그건 내가 내 autocorelation 기능의 거의 값을 사용하고 그것이 제가 정보를 잃어 수도 보인다는 것을 의미합니다. 누군가가 AR이 작업 PLZ을 어떻게 명확하게 설명해 줄래? 내가 이해하는 바로는, 나는 AR 계수가있을 때만. 나는 필터 백색 잡음의 입력으로 사용하고 출력은 내가 원했던 스펙트럼 힘을 가지고 신호로 있어요. 그걸로 끝이야? 제발 도와주십시오.

 

[urgull]

신호 및 시스템에 대한 기본 정보, www.signalinfo.blogspot.com

 

[FvM]

오해가있을 수 있습니다. 일반적으로 할 수없는 신호에서 노이즈를 제거합니다. 대부분의 경우는 노이즈 및 신호 스펙트럼의 구성 요소를 제외하고는 완전히 분리 될 것이 최적의 필터링하여 SNR을 향상시킬 수 있습니다. 같은 이유로, 대부분 필터 매개 변수의 개수를 늘리면 상당히 필터 성능을 향상되지 않습니다.

 

[madicalphy]

디지털 필터의 세부 디자인은 Z-변환 이론의 사용을 포함하여 이론적인 지식 수준을 요구합니다. 자기 상관은 완전히 소음으로 정신이 경우 측정 신호를 추출하는 능력을 가지고 특별한 디지털 신호 처리 기법입니다. 난 당신이 필요한 건, 문학을 통해 이동하십시오. 당신은 시간을 가졌다면, 또한이 웹페이지를 방문하시기 바랍니다. http://signalinfo.blogspot.com/ http://signalinfo.blogspot.com/

 

[frankvh]

[견적] NoisySignal -> FFT -> 필터 -> IFFT -> 신호 [/ 인용] 그래이 작동하지만, 당신이 지금 무슨 짓을하는지 이해할 수있다. FFT를 통해가는 것은 주파수 영역으로 변환합니다. 그런 다음 주파수 영역에서 몇 가지 물건을 (잘하면 노이즈)를 제거, 다음은 시간 영역으로 돌아갑니다 역 FFT 해. 소음 주파수 구성 요소가 신호 주파수 구성 요소와는 별도로있다면이 방법은 잘 동작합니다. 브로드 밴드는 클래식 가우스 소음의 경우이 전혀 작동하지 않습니다. 그러나, 만약 정말로 당신의 소음 주파수 제한, 왜 사용이 FFT / IFFT 방식입니까? 왜 대신 기존 FIR 또는 IIR 필터를 사용하지? FFT / IFFT 방식의이 종류의 더 매우 복잡한 신호에 적합합니다. 예를 들어 빗 필터를 구현합니다. 좀 정확하게 신호가 어떻게 생겼는지에 대한 자세한 내용은, 그리고 소음이 당신이 추가하는 점이다을 게시할 경우, 아마 어떤 다른 제안을 제공할 수 있습니다.