Új hozzászólás Aktív témák

• #68962 Alvarez81 csendes tag bkercso #68914

  Új Válasz 2019-02-11 22:02:39 #68962

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Alvarez81

  csendes tag

  válasz bkercso #68914 üzenetére

  Szervusztok!

  Nagyon régen nem írtam, de minden nap olvaslak titeket. Azóta is hálás vagyok az általatok ajánlott musiland 02 m2 , és AD900x -es párosért.

  Az analóg jelek mintavételezése témakörben itt elhangzottak olyan állítások, amikhez szeretnék hozzátenni néhány felvetést. A Nyquist tényleg igaz, de ez zaj-szerű, bemeneti jelre lett annó megállapítva, ahol az előző sample nem hat az éppen mintavételezett jelre. Az analóg világban ez azért nem így van. Képfeldolgozásnál is, upixeles (micro) információ van elrejtve egy pixel környezetében. Merthogy a fény, a hang stb. rendelkezik egy olyan tulajdonsággal, hogy nem lehet őket bármilyen kicsi "térbe" bezárni, a lecsengés, felharmónikusok, vagy egyszerűen a szóródás szeret kimenni ebból a térből. (Határozatlansági elv, részecske-hullám természet, stb. mind ezt írja le) Tehát az ilyen jellegű analóg jeleknél egy adott mintavételben az előző, sőt a későbbi jelek töredéke is fellelhető. Ráadásul minél nagyobb frekivel mintavételezünk, annál jobban szóródik az infó a környezetébe. Ha egy képet hirtelen oversamplinggel 2 szeresére nagyítunk, és egy valamilyen "átlagoló" algoritmussal számoljuk a nem létező minta helyén becsült jelet, akkor nem meglepő módon, sok esetben kitűnő eredményeket lehet elérni ez eredeti jel becslésében. Hiszen ott volt az infó a spread-térben, csak ki kellett nyerni. Algoritmusfüggő, és bemeneti jel függő, hogy ez mennyire lesz pontos. (természetesen totál rosszul becsült pixelt, vagy hullámot is fogunk visszahozni, de elenyésző mennyiségben) Torzítjuk az eredeti jelet? Persze, de minden egyéb jelútban levő eszközzel is, ugyanakkor pontosabb képet, nagyobb felbontást kapunk, ráadásul jobban közelítve az eredeti képet/hangot. Ebből írtam az infós-képfeldolgozós diplomám. FFT, DFT, komplex frekvenciatérben történű szűrések. Számoltam egy rakás algoritmus hatékonyságát. Az oversampling tényleg működhet ! ( De tényleg nem mindig. )

Új hozzászólás Aktív témák