Túlmintavételezésre - hangfeldolgozó technológia

túlmintavételezésre

Újramintavételezési (túlmintavételezés, átméretezés) - Ez a változás a mintavételi frekvencia a digitális jel. Ami a digitális képek újramintázása segítségével megváltoztatja a kép méretét. Sok különböző kép átméretezés algoritmust. Például a nagyobb képhez 2-szer lehet egyszerűen csak megduplázzák minden egyes vonalak és az egyes oszlopok (csökken - dob). Ezt a módszert nevezik a legközelebbi szomszéd módszer (legközelebbi szomszéd). Lehet közbenső oszlopok és sorok, hogy megkapja a lineáris interpoláció a szomszédos értékek sorok és oszlopok. Ez a módszer az úgynevezett bilineáris interpoláció (bilineáris interpoláció). Kaphatunk meg egy új képet pontot súlyozott összege nagyobb számú forrás képpontok (bicubic interpoláció és más típusú).

A legtöbb minőséget kapjuk, hogy a újramintavételezési algoritmusokat, amelyek figyelembe veszik azt az igényt, hogy kezelni nem csak időt, hanem a frekvenciatartományban képet. Most úgy véljük újramintavételezési algoritmus, amelyet az elképzelésen alapul, maximális megőrzése a frekvencia információt a kép.

Az algoritmus elvére épül interpolációs / szűrés / decimation (interpoláció / szűrés / decimation).

Az algoritmus figyelembe veszi a egydimenziós jeleket kétdimenziós kép első széthúzza vagy összenyomja vízszintesen (a sorok), majd - a függőleges (oszlopok). Így a kétdimenziós kép átméretezés resampled csökkent az egydimenziós jel.

Tegyük fel, hogy kell „nyúlik” a hossza egydimenziós jel utal a hossza n m pixel, azaz nm időnként. A művelet elvégzéséhez szükség van, hogy végre három lépést. Az első lépés - interpolációs nullák növekszik jelhossz m alkalommal. Meg kell szorozni az összes mintát az eredeti jel m, majd miután minden referencia jelet kell beilleszteni m-1 null. Amikor ez a jel spektrumát a következőképpen változik. Ez része a spektrum, amely eredetileg tartalmazott a digitális jel változatlan marad (ez az, amit keresünk). De a régi felett a mintavételi frekvencia fele interferencia lép fel (visszavert spektrum példányban), ami szükséges ahhoz, hogy megszabaduljunk a szűréssel.

A második lépés - egy szűrési interferencia egy aluláteresztő szűrőt. Most van egy olyan jelet, m szer hosszabb, mint az eredeti, de megtartotta frekvencia információt, és a frekvencia információt kívül szerzett (amit szűrt). Ha a cél az volt, meghosszabbítják jel lehet m-szor, majd ebben a szakaszban, hogy maradjon. De a feladat most az, hogy csökkentse a szükséges n-szer a hossza a jelet. Ehhez el kell végezni a 2. lépést. Az első lépés - ez antialiasingovaya szűrés. Mivel a mintavételi frekvencia csökken n-szer, hogy a jel spektrumának, Tétel szerint Kotel'nikova lehet tartani csak az alacsony frekvenciájú tartományát. Minden frekvencia felett a mintavételi frekvencia fele a jövő kell távolítani keresztül antialiasingovogo szűrő vágási frekvenciája megegyezik n1 a jelenlegi a mintavételi frekvencia fele. A második lépés - olyan decimális kapott N-szer a jel. Egyszerűen válassza ki a jelet minden n-edik szám, és a többiek - csökkent. Ez az algoritmus nagyon hasonlít a működése az ADC, ami szintén első kiszűri a nemkívánatos frekvenciákat a jelet, majd méri a megjegyzéssel, hogy a két aluláteresztő szűrést alkalmazni ezt az algoritmust, akkor is lehetséges (és szükséges) egymással egyenként cserélhető. Az, hogy a vágási frekvenciát az egységes alacsony frekvenciájú -filter egyenlő választani legalább két különböző vágási frekvencia aluláteresztő szűrőt. Egy másik jelentős javulás az algoritmus - a keresést a közös tényező a számok m és n. Például nyilvánvaló, hogy annak érdekében, hogy jelezze pontot 300 tömöríteni akár 200 pont, elegendő beállítani az algoritmus m = 2 és n = 3.

Megjegyezzük, hogy a fenti algoritmus csak nagyon nagy mennyiségű számítás, mert közbenső egydimenziós jel resample méretű lehet a sorrendben több százezer. Van egy módja annak, hogy jelentősen javítja a teljesítményt az algoritmus, és csökkenti memória-felhasználás. Ez a módszer az úgynevezett többfázisú szűrő (többfázisú szűrés). Ez azon a tényen alapul, hogy a hossza a közbenső jel nem kell számítani az összes pontot. Végtére is, a legtöbbjük még ki kell dobni, ha vékonyodik. Többfázisú szűrés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kifejezi az eredő jel mintái az eredeti jelet minták és antialiasingovogo szűrőt.

Vegyük észre, hogy itt nem tartjuk az ilyen részleteket az algoritmus, mint a korrekció kép határait, fázis kiválasztó jelet interpoláció és elvékonyodása és jó építési antialiasingovogo szűrőt. Csak vegye figyelembe, hogy a mintáznod a kívánt képet, hogy fordítsanak különös figyelmet mind a frekvencia és a térbeli szűrő jellemző. Ha csak optimalizálja a szűrő a frekvenciatartományban, ez vezet a nagy hullámokat a szűrőt kernel. És amikor resample képek lüktet a szűrőt kernel előnyét pulzálás fényerő mellett hirtelen változásokat a kép fényerejét (Gibbs hatása. Gibbs jelenség)