Size: a a a

2021 January 19

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
Constantine Drozdov
вроде бы если результат фурье вещественный, то оно может быть получено как разность вещественной и мнимой части результата преобразования суммы вещественной и мнимой части
результат фурье всегда комплексное жеж. имг, реал
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
отбрасывание имг части делают со звуком где искажения фазы терпимы
источник

CD

Constantine Drozdov in pro.algorithms
Defragmented Panda
результат фурье всегда комплексное жеж. имг, реал
обратное фурье после прямого фурье вещественного сигнала даёт нулевую мнимую часть
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
Constantine Drozdov
обратное фурье после прямого фурье вещественного сигнала даёт нулевую мнимую часть
имея только реальные значения сигнала (типа звук)

делаем фурье. получаем комплексное значение. магнитуда и фаза (я об этом. тут есть имг часть. и если ее выкинуть - будут ошибки фазы восстановленного сигнала)

делаем обатное фурье - получаем только реальные значения (сигнал типа звук). точное соответствие оригиналу
источник

CD

Constantine Drozdov in pro.algorithms
Defragmented Panda
имея только реальные значения сигнала (типа звук)

делаем фурье. получаем комплексное значение. магнитуда и фаза (я об этом. тут есть имг часть. и если ее выкинуть - будут ошибки фазы восстановленного сигнала)

делаем обатное фурье - получаем только реальные значения (сигнал типа звук). точное соответствие оригиналу
Это означает, что когда мы делаем обратное преобразование, мы точно знаем, что результат - вещественный, и см выше
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
Constantine Drozdov
Это означает, что когда мы делаем обратное преобразование, мы точно знаем, что результат - вещественный, и см выше
ну, да. но я то (и дмитрий как я понял) про сигнал после фурье и до обратного фурье
источник

CD

Constantine Drozdov in pro.algorithms
Defragmented Panda
ну, да. но я то (и дмитрий как я понял) про сигнал после фурье и до обратного фурье
Я и говорю, что вроде бы от него достаточно знать сумму вещественной и мнимой части. Модуль недостаточно, будет промежуточная задача и ошибка
источник

d

disba1ancer in pro.algorithms
Dmitry Teh
90?
усредняемый сигнал условно равномерен — фоновый шум
там фазы на частоте могут скакать на противоположные?
с фазами всё очень сложно, вёсё подумываю 3д визуализатор запилить...
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
Constantine Drozdov
Я и говорю, что вроде бы от него достаточно знать сумму вещественной и мнимой части. Модуль недостаточно, будет промежуточная задача и ошибка
когда ты говоришь сумму я подумал ты предлагаешь буквально 2реал+4имг=6
источник

CD

Constantine Drozdov in pro.algorithms
Defragmented Panda
когда ты говоришь сумму я подумал ты предлагаешь буквально 2реал+4имг=6
Именно так
источник

DT

Dmitry Teh in pro.algorithms
я смотрю на ФФТ-шумодавы
они усредняют шум за период и вычитают его из сигнала

возможно, там идёт усреднение магнитуды, а фазу они берут из семпла сигнала и фаза не усредняется
источник

d

disba1ancer in pro.algorithms
Defragmented Panda
отбрасывание имг части делают со звуком где искажения фазы терпимы
не имг, а именно фазы, это разные вещи
источник

CD

Constantine Drozdov in pro.algorithms
Defragmented Panda
когда ты говоришь сумму я подумал ты предлагаешь буквально 2реал+4имг=6
Там избыточность из-за отсутствия мнимой части входного сигнала
источник

DT

Dmitry Teh in pro.algorithms
disba1ancer
с фазами всё очень сложно, вёсё подумываю 3д визуализатор запилить...
т.е. фаза в бине между семплами условно равномерного шума будет скакать туда-сюда и такое не усредняется?
источник

d

disba1ancer in pro.algorithms
Dmitry Teh
т.е. фаза в бине между семплами условно равномерного шума будет скакать туда-сюда и такое не усредняется?
обычно она резко скачет на частотах которые совпадают с частотами находящимися в сигнале
источник

d

disba1ancer in pro.algorithms
но это скорее наблюдение, нежели факт
источник

DT

Dmitry Teh in pro.algorithms
т.е. мне, чтобы получить усреднённый сигнал без шума нужно
* усреднить все ффт семплов шума, получив с этого среднюю магнитуду по бинам
* прогнать сигнал через fft -> уменьшение магнитуды -> rfft по каждому семплу. в результате получится сигнал без шума
* усреднить все ффт полученного сигнала без шума?
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
Dmitry Teh
т.е. мне, чтобы получить усреднённый сигнал без шума нужно
* усреднить все ффт семплов шума, получив с этого среднюю магнитуду по бинам
* прогнать сигнал через fft -> уменьшение магнитуды -> rfft по каждому семплу. в результате получится сигнал без шума
* усреднить все ффт полученного сигнала без шума?
если ты хочешь активное шумоподавление - тебе нужно точно знать фазу и амплитуду в каждый момент времени - т.е. оригинальный сигнал. иначе подавления не будет
источник

DT

Dmitry Teh in pro.algorithms
так это во втором пункте подразумевается. я знаю фазу в каждом семпле «шумного сигнала»
источник

DP

Defragmented Panda in pro.algorithms
т.е. ты хочешь активное шумоподавление но не подавлять полезный звук

тогда проще синтезировать нужный тебе звук (типа голос) и накладывать его сверху.

иначе слишком сложно
источник