একটি ডিসিটি ডিএফটি-র পরিবর্তে কোনও অডিও আকারের বর্ণালীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?

Question

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে, ডিসিটি একই আকারের একটি ডিএফটি হিসাবে অর্ধেক বিন আকার ধারণ করে The

• ডিটিটি ডিএফটি এর দ্বিগুণ ঘনত্ব (অর্ধেক বিন স্পেসিং) দিয়ে একটি মাত্রার বর্ণালী সরবরাহ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে বা পর্যায়ের তথ্যটি হারিয়ে যাবে?
• 50% ওভারল্যাপ দিয়ে কীভাবে?

Comments

আমি বিশ্বাস করি যে ডিসিটিতে ফেজ তথ্যও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এটি কেবল জটিল সংখ্যা ব্যবহার করে না। "বাস্তব এফএফটি" অভিন্ন নেতিবাচক ফ্রিকোয়েন্সিগুলি ফেলে দিয়ে একই তথ্যের জন্য অর্ধেক মেমরি এবং অর্ধেক গণনার সময় ব্যবহার করে। "সাইনোসয়েডাল ভিত্তিক ফাংশনগুলির অর্ধ-নমুনা ফেজ শিফট ব্যতীত ডাবল-লেংথ এফএফটির আসল অংশটি ডিসিটির সমান"

— এন্ডোলিথ

প্রকৃতপক্ষে, কমপক্ষে কোনও সহগের চিহ্নটি একটি দরিদ্র মানুষের পর্যায় হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে

— লরেন্ট ডুভাল

Answer 1

হ্যাঁ, ডেসিটি দ্বিগুণ ঘনত্বের সাথে একটি প্রশস্ততা বর্ণালী সরবরাহ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আমি ওভারল্যাপটি বেশ বুঝতে পারি না, তবে আমি ধরেই নিচ্ছি যেহেতু ডিসিটি কম কভার করে, আপনি ভেবেছিলেন সেখানে ওভারল্যাপ হবে। প্রশ্নের যোগ্য উত্তর দেওয়ার জন্য, আমাকে মূলত চিত্র প্রক্রিয়াকরণে ডিসিটি ব্যবহারের জন্য একটি দ্রুত পর্যালোচনা করি।

প্রথমত, আমাদের কিছু অনুমান করা দরকার। ডিসিটি ব্যবহার করার জন্য, আপনার একটি আসল সংকেত থাকা দরকার। এটি সংজ্ঞা অনুসারে। আপনি যখন বলছেন, ডিসিটির ডিফটির তুলনায় ডিফটি-র অর্ধেক বিন আকার রয়েছে, আপনি ধরে নিচ্ছেন যে সংকেতটি কম ফ্রিকোয়েন্সি সংকেত। নাহলে এত কিছু না।

সংকোচনে ডিসিটি ব্যবহারের জন্য, যেহেতু চিত্রের ডিএফটি সংশ্লেষিত হবে, তাই এটি অপ্রয়োজনীয় তথ্য উত্পন্ন করে (এক পাশের আয়না সংকেত পুনরুত্পাদন করার জন্য যথেষ্ট হবে)। সুতরাং, ডিএফটি এর সাথে তুলনা করে ডিএনসিটির কার্নেল ব্যবহার করা হয় is এটি কম ফ্রিকোয়েন্সি অডিও সংকেতের ক্ষেত্রেও সত্য, এটি একইভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। যদিও এটি একে ঘনত্বযুক্ত করে তোলে, সহগফলগুলি বড় হয়, যেহেতু ডিজিটির কর্নেল সংকেতের উভয় দিক (আসল এবং কল্পিত অংশ) জুড়ে।

আমার প্রধান হ'ল চিত্র প্রক্রিয়াকরণ, তাই আমি চিত্র প্রক্রিয়াকরণে ডিসিটি এবং ডিএফটি ধারণা এবং ব্যাখ্যা ম্যাপ করার চেষ্টা করেছি। চিত্র এবং অডিওর মধ্যে একটি পার্থক্য যদিও আকার হতে পারে। চিত্র প্রক্রিয়াকরণে আপনি মাপগুলি (এফএফটি এবং প্রক্রিয়াকরণের অন্যান্য উদ্দেশ্যে সারি এবং কলামগুলি) জানেন। আমি অনুমান করি যে আরও প্রক্রিয়া করার জন্য আপনার অডিও ডেটার ভেক্টরকে কোনওভাবে ভাগ করতে হবে। ডেটা না জেনে, এটি ঝামেলা হতে পারে (আমি নিশ্চিত না)।

এখানে ওয়েব থেকে তোলা একটি চিত্র রয়েছে, তবে আমি এটি যেখানে লিখেছি তা লিখে রাখিনি, উইকিপিডিয়া হতে পারে ;;

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, রূপান্তরিত চিত্রটি কোনও সমস্যা ছাড়াই বিশাল আকারের বর্ণালী দ্বারা ডিসিটিতে উপস্থাপন করা হয়েছে। আরও কমপ্যাক্ট এবং ঘনক্ষেত্রের উপায়ে এবং সহগের পরিধি দেখুন look এটি ডিএফটির চেয়ে দুইগুণ বেশি। ডিএফটি সমান্তরাল, আপনি এটিকে কেবল দুটি ভাগে ভাগ করতে পারেন। একটি অংশ অপ্রয়োজনীয়। এবং আরও একটি বিষয়, ডিজিটি তথ্য ডিএফটি অর্ধেক নয়, প্রায় ডিএফটি প্রায় চতুর্থাংশ তথ্য সংরক্ষণ করতে পারে। ইমেজগুলিতে সাধারণত ডিটিটি ডিএফটি-তে পরাস্ত হওয়ার ঘটনা এটি।

Comments

এফএফটিকে চতুর্থ ভাগে ভাগ করা যায় না, কারণ এটি এক্স এবং ওয়াই উভয় মাত্রায় অপ্রয়োজনীয়?

— এন্ডোলিথ

এফএফটি-তে আরও তথ্য রয়েছে এবং ডিসিটিতে আরও শূন্য রয়েছে বলে মনে হচ্ছে কেন?

— এন্ডোলিথ

প্রথম প্রশ্ন, আমি বেশ বুঝতে পারি না, এক্স এবং ওয়াই ডাইমেনশন বলতে কী বোঝ? দ্বিতীয় প্রশ্নের জন্য, কারণ তাদের কার্নেলগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। দেখে মনে হচ্ছে না ডিসিটিতে আরও শূন্য রয়েছে, এটিতে স্বাভাবিক ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম (ডিএফটি) এর চেয়ে বেশি শূন্য রয়েছে। এটি আবার তাদের কার্নেলের মধ্যে তাদের পার্থক্যের কারণে।

— হেফেসটাস

আমি বলতে চাইছি যে চিত্রটি একটি আসল সংকেত, সুতরাং এফএফটিটিতে অপ্রয়োজনীয় তথ্য রয়েছে। উভয় মাত্রায় এফএফটির নেতিবাচক অর্ধেকটি ইতিবাচক অর্ধেকের একটি আয়না মাত্র।

— এন্ডোলিথ

Answer 2

• 50% ওভারল্যাপ দিয়ে কীভাবে?

এই প্রশ্নটি থেকে, আমি বুঝতে পারি যে আপনি ফুরিয়ার বা স্পেকট্রামগ্রাম স্লাইডিংয়ের পদ্ধতিতে স্থানীয়করণ, ব্লক প্রসেসিংয়ের কথা ভাবছেন।

• ডিটিটি ডিএফটি এর দ্বিগুণ ঘনত্ব (অর্ধেক বিন স্পেসিং) দিয়ে একটি মাত্রার বর্ণালী সরবরাহ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে বা পর্যায়ের তথ্যটি হারিয়ে যাবে?

যদি আপনি প্রশস্ততা বর্ণালী সম্পর্কে কথা বলেন তবে অবশ্যই এই পর্বের অংশ (এটি কোনও জটিল ফুরিয়ার সহগের যুক্তি, বা কোনও ডিসিটি সহগের চিহ্ন) যাইহোক হারিয়ে যাবে ।

সুতরাং অবশ্যই আপনি কেবল বিশ্লেষণের জন্য উইন্ডোড ফুরিয়ার রূপান্তরকরণের স্বল্প-মেয়াদী-ফুরিয়ার গঠনের অভ্যন্তরে প্রচুর কার্নেলগুলি প্লাগ করতে পারেন। ডিসিটির বিভিন্ন জাত, তাদের ওভারল্যাপ করা সংস্করণগুলি (লট, এমডিসিটি), সুন্দর অরথোগোনাল এবং উইন্ডো বৈশিষ্ট্য সহ, এমনকি বিপরীত (সংশ্লেষ) হতে পারে।

অডিওতে, (অ-জটিল) ডিসিটি বা ওভারল্যাপ করা সংস্করণগুলি প্রায়শই বিশ্লেষণ, সূত্রপাত এবং পিচ সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয় (অন্ধ উত্স পৃথকীকরণ) উদাহরণস্বরূপ রয়েছে এসটিএফটি, এমডিসিটি এবং এ লিউটকাসের মতল্যাব টুলবক্সকে উল্টে দেয়। লার্জ-টাইম ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণ টুলবক্স (LTFAT) এছাড়াও possesses:

• রৈখিক সময়-ফ্রিকোয়েন্সি স্কেলের সাথে দ্রুত টিএফ-রূপান্তর করে: গ্যাবার (এসটিএফটি), উইলসন এবং উইন্ডোড এমডিসিটি
• গ্যাবার এবং ডাব্লুএমডিটিটি ডোমেনে বিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন

আমি অডিও খুব ভাল জানি না। তবে, 50% বা 75% ওভারল্যাপ খুব সাধারণ এবং খুব কম লোকই অন্যান্য সেটিংস ব্যবহার করে। তবে, "ওয়ান উইন্ডো" সময়-ফ্রিকোয়েন্সি সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে সহায়তা করার জন্য কমপক্ষে দুটি উইন্ডো আকার , স্থায়ী অংশের দীর্ঘ একটি , ক্ষণস্থায়ী জন্য একটি সংক্ষিপ্ত একটি ব্যবহার করা খুব সাধারণ ।