MUSIC演算法
MUSIC（，全稱：多信號分類）是一種用於頻率估計和無線電測向 的算法。 發展歷史 現實生活中有許多根據測量結果估計接收信號所依賴的一組常數參數信號處理問題。已經有幾種解決這些問題的方法，包括Capon（1969）的最大似然（ML）方法和Burg的最大熵（ME）方法。雖然這些方法經常成功並且被廣泛使用，但是它們具有某些基本限制（尤其是參數估計中的偏差和靈敏度），主要是因為它們使用測量的不正確模型（例如自迴歸模型而不是特殊ARMA模型）。…
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共 8 篇文章
頻譜差減法
頻譜差減法（）是一種常見的語音增強與雜訊抑制方法，主要用於降低受加性雜訊污染之語音或音訊訊號中的背景雜訊。其基本概念是在頻域中估計雜訊頻譜，並從受雜訊污染的訊號頻譜中扣除該雜訊估計，以恢復乾淨訊號的幅度頻譜或功率頻譜。頻譜差減法因計算量低、結構簡單，常被用於語音通訊、語音辨識前處理、助聽器、即時音訊處理與數位訊號處理教學中。 頻譜差減法屬於頻譜幅度估計（spectral amplitude estimation）的一種基本方法。此類方法…
歸一化最小均方濾波器
歸一化最小均方濾波器（Normalized Least Mean Square Filter, NLMS Filter）為最小均方濾波器的進階版本，目的為解決基本的最小化均方濾波器對於輸入x(n)振幅過於敏感，振幅太大時會造成梯度雜訊放大（gradient noise amplification），使得設計者難以選擇能夠適當控制收斂速度及穩定性的步長 \mu (step size)。使用 NLMS 演算法能使在第 n+1 次的遞迴中，將…
重新分布法
重新分布法（）是一種銳化訊號之時頻表示的方法，藉由將資料映射至較靠近原始訊號之真實支撐區域的時頻座標來實現。此方法曾被不同學者獨立提出，並有重映射（remapping）、時頻重新分布（time-frequency reassignment）以及修正滑動視窗法（modified moving-window method）等別稱。以時頻譜或短時距傅立葉變換而言，重新分布法可藉由估算局部的瞬時頻率以及群延遲，使模糊的時頻資料點重新定位並清晰化…
抖動 (數位訊號處理)
表示的灰階圖，透过抖动制成。]] 抖動（），是在數位訊號處理領域的中一項用于降低量化误差的技术。透过在較低位元中加入雜訊，藉此破壞諧波的排序，使諧波的影響受到壓制，並減少量化誤差在低頻的影響。抖动常用于音视频处理，且是CD压制过程的最后一步。經過抖动處理過的音樂，將聽起來更柔順、背景更黑；而經過抖动處理過的影像，也會更加地柔順耐看。 抖動在音频信号处理中也称作顫動，在數位影像處理中也称作抖色。 抖动最重要的用途之一是将灰阶图像转为黑白。…
欠採樣
Under Sampling，也被稱為欠取樣、下取樣或低取樣。欠取樣指的是以低於奈奎斯特速率的頻率對訊號進行取樣，由於離散傅立葉轉換具週期性的性質，這樣做通常會使得高頻與低頻的頻譜混疊，導致訊號失真，而無法還原成原本的訊號。 若是對帶通訊號進行欠取樣，由於頻譜集中在某個非零的範圍，取樣頻率在滿足特定條件下儘管低於奈奎斯特速率，還是能還原出原本訊號。這種取樣也被稱為帶通取樣、諧波取樣、中頻取樣、直接中頻數字轉換。 解釋 實數傅立葉轉換在０…
混疊
混疊（），在訊號頻譜上可稱作疊頻；在影像上可稱作疊影。在統計、訊號處理和相關領域中，混疊是指取樣訊號被還原成連續訊號時產生彼此交疊而失真的現象。當混疊發生時，原始訊號無法從取樣訊號還原。而混疊可能發生在時域上，稱做時間混疊，或是發生在頻域上，被稱作空間混疊。该现象主要來自於對連續時間訊號作取樣以數位化時，取樣頻率低於兩倍奈奎斯特頻率。 在視覺影像的類比數位轉換或音樂訊號領域，混疊都是相當重要的議題。因為在做類比-數位轉換時若取樣頻率選取…
升採樣
升採樣是一種插值的過程，應用於數位訊號處理，當一串數列或連續的訊號經過升採樣後，輸出的結果約略等於訊號經由更高的取樣速率採樣後所得的序列，舉例來說，一個取樣率為44,100 赫茲的16位元數位音樂訊號若被升採樣到55,125 赫茲，則此時升採樣因子為5/4，升採樣後的訊號擁有更高的位元率。 升採樣因子（常用表示符號為＂L＂）一般是大於１的整數或有理數。這個因子表達採樣週期變成原來的1/L倍，或者等價表示採樣率變成原來的L倍。 整數倍升採…