সংকেত প্রক্রিয়াজাতকরণ

সিগন্যাল, চিত্র এবং ভিডিও প্রক্রিয়াকরণের শিল্প ও বিজ্ঞানের অনুশীলনকারীদের জন্য প্রশ্নোত্তর

7
যদি দু'টি বিন কেন্দ্রের মধ্যে ফ্রিকোয়েন্সি থাকে তবে একটি সিগন্যালের সর্বোচ্চ মান পান
অনুমান করুন নিম্নলিখিত: সিগন্যালের মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি এফএফটি এবং কিছু ফ্রিকোয়েন্সি অনুমান পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুমান করা হয়েছে এবং দুটি বিন কেন্দ্রের মধ্যেই রয়েছে স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি স্থির করা হয়েছে গণনার প্রচেষ্টা কোনও বিষয় নয় ফ্রিকোয়েন্সি জেনে, সংকেতের মৌলিক মৌলিক মানটি নির্ধারণের সবচেয়ে সঠিক উপায় কী? এক উপায় হতে পারে এফএফটি রেজোলিউশন …

1
ডিসিটি এবং পিসিএর মধ্যে সম্পর্ক
চিত্র এবং ভিডিও সংকোচনে ব্যবহৃত 2 ডি 8x8 ডিসিটি সম্পর্কে আমার কাছে একটি প্রাথমিক বাস্তবায়ন জ্ঞান রয়েছে। নীতিগত উপাদান বিশ্লেষণ সম্পর্কে পড়ার পরে, আমি অনেক মিল দেখতে পাচ্ছি, যদিও পিসিএ আরও স্পষ্টতই জেনেরিক। আমি যখন আগে ডিসিটি সম্পর্কে পড়েছি তখন এটি সর্বদা ডিএফটি-র সাথে সম্পর্কিত ছিল। সুতরাং আমার প্রশ্নটি কীভাবে …

2
ডিএফটি ব্যবহার করে উপ-পিক্সেল চিত্রটি কীভাবে কাজ করবে?
আমি একটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সাবপিক্সেল-স্থানান্তরিত চিত্র উত্পন্ন করার জন্য একাধিক চিত্র আন্তঃবিবাহ পদ্ধতির মানের মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছি। আমি ভেবেছিলাম যে এই সমস্ত ইন্টারপোলেশন বৈকল্পিকগুলি ব্যবহার করে আমি একটি উপ-পিক্সেল শিফটের ফলাফলগুলি কিছু নিখুঁতভাবে স্থানান্তরিত চিত্রের সাথে তুলনা করতে পারি, তবে সম্ভবত এটি পাওয়া সম্ভব নয় (তখন অন্তরঙ্গকরণের কী দরকার …

1
পাতা দ্বারা অন্তর্ভুক্ত গাছের অঙ্গগুলি পুনর্গঠন
কীভাবে একজন গাছের একটি ফটোতে শাখাগুলির পুনর্গঠন করতে পারে, যেখানে শাখাগুলির অংশগুলি পাতা দ্বারা আবৃত থাকে? আমি শাখাগুলির দৃশ্যমান অংশগুলি থ্র্যাশহোল্ডিংয়ের মাধ্যমে কয়েকটি পৃথক কোণে লাইন বিভাগগুলি দিয়ে খোলার মাধ্যমে বের করতে পারি। তবে কীভাবে আমি তখন (প্রায়) পাতাগুলি দ্বারা আবৃত স্থানগুলি পূরণ করব? ধরুন আমরা একটি গাছের এই অঙ্কনটি …

2
একটি নির্ধারিত সংকেত পর্যায়ক্রমিক কিনা তা আমি কীভাবে নির্ধারণ করব?
আমি জানতে চাই যে কীভাবে আমি নির্ধারণ করতে পারি যে কোনও সিরিজের ডেটা পর্যায়ক্রমিক কিনা। আমি ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম / সিরিজ ব্যবহার করতে চাই। আমার ডেটা হয় এপরিওডিক দেখায় [111100001111000110010101010000101] বা পর্যায়ক্রমিক [11001100110011001100] এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কী তা আমার সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত। কোন সংকেত পর্যায়ক্রমিক কিনা তা নির্ধারণ করতে আমি কোন …

3
এফএফটি সময় ডোমেন গড় বনাম ফ্রিকোয়েন্সি বিন গড়
আমার শারীরবৃত্তীয় ডেটার একাধিক ট্রায়াল রয়েছে। আমি আগ্রহের নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে শক্তি (প্রশস্ততা) বিশ্লেষণ করতে একটি ফ্রিকোয়েন্সি ভিত্তিক বিশ্লেষণ করছি। সমান দৈর্ঘ্যের একাধিক ট্রায়াল গড় এবং তারপরে প্রতিটি পরীক্ষার জন্য গড় সিগন্যাল বনাম কম্পিউটিং এফএফটির একক এফএফটি নেওয়া এবং তারপরে ফ্রিকোয়েন্সি গড়ার গড় কি একই? অনুশীলনে আমি এটি না হওয়া সন্ধান …
12 fft 

4
শিল্প মেশিন দৃষ্টি সিস্টেমগুলিতে সফ্টওয়্যার এবং মেকানিক্স / অপটিক্সের মধ্যে বাণিজ্য-বন্ধের জন্য কোনও উল্লেখ?
আমি আমার প্রশ্নটি একটি সরল উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করি। এই প্রধান প্রয়োজনীয়তা সহ আমি কোনও আইটেমের স্বয়ংক্রিয় পরিদর্শন করার জন্য একটি শিল্পদর্শন সিস্টেম ডিজাইন করতে পারি: একটি ভাল টুকরো চিত্র অবশ্যই একটি কালো পটভূমি এবং টুকরা ধূসর হতে হবে। ত্রুটিটি ধূসর অঞ্চলের ভিতরে একটি সাদা অঞ্চল হিসাবে উপস্থিত হতে হবে। …

1
SIFT বৈশিষ্ট্য এবং এসভিএম ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস
আমি প্রত্যাশা করছি যে কেউ কীভাবে SIFT / SURF / ORB বৈশিষ্ট্য এবং একটি সমর্থন ভেক্টর মেশিন ব্যবহার করে চিত্রের শ্রেণিবিন্যাস করতে শব্দগুলির ব্যাগটি ব্যবহার করতে পারেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন? এই মুহুর্তে আমি একটি চিত্রের জন্য SIFT বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলি গণনা করতে পারি, এবং একটি এসভিএম বাস্তবায়ন করেছি, তবে কীভাবে …

2
সনাক্ত করা লাইনের উপর ভিত্তি করে হোমোগ্রাফির গণনা করা
আমি জানি আপনি একটি "নিখুঁত মডেল" এবং চিত্র পয়েন্টগুলির মধ্যে চিঠিপত্র পয়েন্ট ব্যবহার করে চিত্র থেকে ক্যামেরা প্লেনে হোমোগ্রাফিগুলি গণনা করতে পারেন। আমি এটি একটি ফুটবল পিচ / মাঠের জন্য করছি, এবং পিচে সাদা লাইনগুলি খুঁজে পেতে প্রান্ত সনাক্তকরণ ব্যবহার করেছি। তবে ক্যামেরাটি সবসময় পিচকে আবরণ করে না, তাই আমি …

3
চিত্রের রেজোলিউশন বাড়ানো
আমি কয়েকটি অ্যাসিলোস্কোপগুলি ( ডিএসএ 8300 ) জানি যা কয়েকটি গিগাহার্জ সংকেত পুনর্গঠন করতে কয়েকশ কেএস / এস বার বার নমুনা দেয়। আমি ভাবছিলাম যে এটি 2 ডি সংকেত (ফটোগ্রাফ) পর্যন্ত বাড়ানো যেতে পারে কিনা? অবশেষে একটি 32 এমপি চিত্র পুনর্নির্মাণের জন্য আমি বাণিজ্যিক 16 এমপি ক্যামেরা ব্যবহার করে এখনও …

4
স্কেল এবং আবর্তন আক্রমণকারী টেম্পলেট মেলানো M
আমি স্কেল এবং ঘূর্ণন ইনভেরিয়েন্ট টেম্পলেট মিলের জন্য একটি পদ্ধতি খুঁজছি। আমি ইতিমধ্যে কিছু চেষ্টা করেছি, তবে তারা আমার উদাহরণগুলির পক্ষে এত ভাল কাজ করে নি বা কার্যকর করার জন্য কখনও নেয় নি। SIFT এবং SURF বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ পুরোপুরি ব্যর্থ হয়েছে। আমি লগ-পোলার টেম্পলেট ম্যাচিং ফাংশনটিও বাস্তবায়নের চেষ্টা করেছি, কিন্তু …

2
সংকেতটিতে বিজোড় / এমনকি সুরেলা যুক্ত করবেন?
ভাসমান পয়েন্ট সিগন্যালে আমি কীভাবে বিজোড় বা এমনকি সুরেলা যুক্ত করব? আমার কি তানহ বা পাপ ব্যবহার করতে হবে? আমি যা করার চেষ্টা করছি তা হল খুব সাধারণ বিকৃতির প্রভাব অর্জন করা, তবে সঠিক উল্লেখগুলি খুঁজে পেতে আমার খুব কষ্ট হচ্ছে। আমি যা চাই তা সংস্কৃতি শকুনের এর পেন্টোড এবং …

4
আপনি কি উইন্ডোর আকার না বাড়িয়ে এফএফটির ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন বাড়িয়ে দিতে পারেন?
আমি বহুগুণ বিশ্লেষণের জন্য এসটিএফটি ব্যবহার করতে চাই। আমি বুঝতে পারি যে সিগন্যালে বিদ্যমান পার্টিশালগুলি সনাক্ত করা ঠিক শুরু। তবুও এতে আমার সমস্যা আছে। ধরা যাক আমি 'সিডি' ফ্রিকোয়েন্সি সহ সংকেত নমুনা পেয়েছি 44100Hz। 1024নমুনার উইন্ডো সহ আমি ফ্রিকোয়েন্সি বিন রেজোলিউশন পাই 22500Hz/512=43Hz। এটি কেবলমাত্র উচ্চ পিয়ানো নোটগুলি যেমন: C5 …
12 filters  fft  pitch  stft 

2
লুকানো মার্কভ মডেল কোন ধরণের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম?
আমি একটি সংকেত প্রক্রিয়াকরণ শ্রেণিতে স্বয়ংক্রিয় স্পিচ স্বীকৃতির জন্য লুকানো মার্কভ মডেল অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছি। এখন মেশিন লার্নিং সাহিত্যের মধ্য দিয়ে যাচ্ছি আমি দেখতে পাচ্ছি যে অ্যালগরিদমগুলিকে "শ্রেণিবদ্ধকরণ", "ক্লাস্টারিং" বা "রিগ্রেশন" হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে। এইচএমএম কোন বালতি পড়ে? আমি সাহিত্যে তালিকাভুক্ত লুকানো মার্কভ মডেলগুলি দেখতে পাইনি।
12 algorithms 

2
পথচারীদের গণনা অ্যালগরিদম
বর্তমানে আমি একটি পথচারী কাউন্টার প্রকল্প বিকাশ করছি (লিনাক্সে ওপেনসিভি + কিউটি ব্যবহার করে)। পদ্ধতির সম্পর্কে আমার ধারণাটি হ'ল: ক্যাপচার ফ্রেম ব্যাকগ্রাউন্ড বিয়োগফল করুন সাফ কোলাহল সম্মুখের অবজেক্টসমূহ ব্লবস (সিভিব্লবস্লিব) সন্ধান করুন প্রতিটি ব্লবের জন্য, আরএআই সেট করুন এবং এই ব্লবগুলিতে পথচারীদের (সনাক্তকারী মাল্টিয়াস্কেলের সাথে এলবিপি) অনুসন্ধান করুন (আরও ভাল …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.