信号再構成とは、既知の部分的な時間領域信号または周波数領域信号から全体の信号を復元することを指します。信号再構成技術は主に、観測から得られた部分データから完全な信号を再構成する方法を研究します。信号再構成技術は、光通信、画像処理、音声処理、地球物理学的信号処理、電子顕微鏡、天文学、古地磁気、X線結晶学およびその他の分野で広く使用されています。
#このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
信号再構成とは
信号再構成技術は、近年急速に発展している信号処理技術であり、主に観測から信号を得る方法を研究しています。部分的なデータは完全な信号を再構築します。信号再構成技術は、光通信、画像処理、音声処理、地球物理信号処理、電子顕微鏡、天文学、古地磁気、X線結晶学などの分野で広く使用されており、ますます注目を集めています。
アプリケーション
時間遅延推定へのアプリケーション
地震探査、海洋音響学、レーダー、ソナーおよびその他の分野では、時間遅延推定の問題が頻繁に発生します。たとえば、未知の波が複数のチャネルを伝播したり、単一のチャネルで複数回反射したりする状況によく遭遇しますが、チャネルに分散がないと仮定すると、受信機ではこの波を複数回受信できます。それぞれの到来波の振幅は異なります。つまり、減衰係数が異なります。電波の到達時間や減衰係数は通過する媒体の性質を反映するため、複数の受信機で受信した信号から到来波の遅延や減衰を推定する必要があります。
音声処理への応用
音声および画像処理では、短時間フーリエ変換 (略して STFT) を表現するために一般的に使用されます。シグナル。
例えば、音声信号の高速伝送技術では、ポートノフ社がSTFTを利用して音声信号を伝送する伝送技術を開発しました。別の例として、音声信号対音声比を改善する処理の場合、通常、ウィーナー フィルターまたはスペクトル技術を使用して、雑音中の音声のフーリエ変換の振幅スペクトルを推定し、それを組み合わせることができます。ノイズの多い位相スペクトルにより、よりクリアな音声を得ることができます。この種の処理では、短時間フーリエ変換の振幅スペクトルは信号対雑音比を改善するために処理されますが、位相スペクトルには依然として深刻なノイズが含まれているため、復元された音声の明瞭さに影響を与えます。短時間フーリエ変換の処理された振幅スペクトルを使用して信号を生成すると、音声の明瞭さがさらに向上するため、音声信号対雑音比を向上させるより良い方法になります。
さらに関連する知識については、FAQ 列をご覧ください。
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