Inverse Transmissionsfilterung Taschenrechner

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Diskrete Zeitsignale

Kontinuierliche Zeitsignale

✖Die periodische Eingabefrequenz ist die Anzahl der vollständigen Zyklen eines periodischen Phänomens, die in einer Sekunde auftreten.ⓘ Geben Sie die periodische Frequenz ein [f_inp]			+10% -10%
✖Die Abtastfrequenz definiert die Anzahl der Abtastwerte pro Sekunde (oder pro anderer Einheit), die aus einem kontinuierlichen Signal entnommen werden, um ein diskretes oder digitales Signal zu erzeugen.ⓘ Abtastfrequenz [f_e]			+10% -10%

✖Bei der inversen Transmissionsfilterung in der diskreten Signalverarbeitung wird ein Filter angewendet, der die Umkehrung eines zuvor angewendeten Filters oder Systems nachbildet.ⓘ Inverse Transmissionsfilterung [K_n]

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Formel

✖

Inverse Transmissionsfilterung

Formel

`"K"_{"n"} = (sinc(pi*"f"_{"inp"}/"f"_{"e"}))^-1`

Beispiel

`"1.306905"=(sinc(pi*"5.01Hz"/"40.1Hz"))^-1`

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Inverse Transmissionsfilterung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Inverse Transmissionsfilterung = (sinc(pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein/Abtastfrequenz))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1
Diese formel verwendet 1 Konstanten, 1 Funktionen, 3 Variablen

Verwendete Konstanten

pi - Archimedes-Konstante Wert genommen als 3.14159265358979323846264338327950288

Verwendete Funktionen

sinc - Die Sinc-Funktion ist eine Funktion, die häufig in der Signalverarbeitung und der Theorie der Fourier-Transformationen verwendet wird., sinc(Number)

Verwendete Variablen

Inverse Transmissionsfilterung - Bei der inversen Transmissionsfilterung in der diskreten Signalverarbeitung wird ein Filter angewendet, der die Umkehrung eines zuvor angewendeten Filters oder Systems nachbildet.
Geben Sie die periodische Frequenz ein - (Gemessen in Hertz) - Die periodische Eingabefrequenz ist die Anzahl der vollständigen Zyklen eines periodischen Phänomens, die in einer Sekunde auftreten.
Abtastfrequenz - (Gemessen in Hertz) - Die Abtastfrequenz definiert die Anzahl der Abtastwerte pro Sekunde (oder pro anderer Einheit), die aus einem kontinuierlichen Signal entnommen werden, um ein diskretes oder digitales Signal zu erzeugen.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Geben Sie die periodische Frequenz ein: 5.01 Hertz --> 5.01 Hertz Keine Konvertierung erforderlich
Abtastfrequenz: 40.1 Hertz --> 40.1 Hertz Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1 --> (sinc(pi*5.01/40.1))^-1

Auswerten ... ...

K_n = 1.30690509596491

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

1.30690509596491 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

1.30690509596491 ≈ 1.306905 <-- Inverse Transmissionsfilterung

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Credits

Erstellt von Rahul Gupta

Chandigarh-Universität (CU), Mohali, Punjab

Rahul Gupta hat diesen Rechner und 25+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Parminder Singh

Chandigarh-Universität (KU), Punjab

Parminder Singh hat diesen Rechner und 600+ weitere Rechner verifiziert!

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Dreieckiges Fenster

Gehen Dreieckiges Fenster = 0.42-0.52*cos((2*pi*Anzahl von Beispielen)/(Beispielsignalfenster-1))-0.08*cos((4*pi*Anzahl von Beispielen)/(Beispielsignalfenster-1))

Dämpfungskoeffizient der Transmission zweiter Ordnung

Gehen Dämpfungskoeffizient = (1/2)*Eingangswiderstand*Anfangskapazität*sqrt((Transmissionsfilterung*Eingangsinduktivität)/(Beispielsignalfenster*Anfangskapazität))

Fourier-Transformation eines rechteckigen Fensters

Gehen Rechteckiges Fenster = sin(2*pi*Unbegrenztes Zeitsignal*Geben Sie die periodische Frequenz ein)/(pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein)

Abtastfrequenz von Bilinear

Gehen Abtastfrequenz = (pi*Verzerrungsfrequenz)/arctan((2*pi*Verzerrungsfrequenz)/Bilineare Frequenz)

Bilineare Transformationsfrequenz

Gehen Bilineare Frequenz = (2*pi*Verzerrungsfrequenz)/tan(pi*Verzerrungsfrequenz/Abtastfrequenz)

Natürliche Winkelfrequenz der Transmission zweiter Ordnung

Gehen Natürliche Winkelfrequenz = sqrt((Transmissionsfilterung*Eingangsinduktivität)/(Beispielsignalfenster*Anfangskapazität))

Inverse Transmissionsfilterung

Gehen Inverse Transmissionsfilterung = (sinc(pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein/Abtastfrequenz))^-1

Grenzwinkelfrequenz

Gehen Grenzwinkelfrequenz = (Maximale Variation*Zentrale Frequenz)/(Beispielsignalfenster*Uhrzähler)

Maximale Variation der Grenzwinkelfrequenz

Gehen Maximale Variation = (Grenzwinkelfrequenz*Beispielsignalfenster*Uhrzähler)/Zentrale Frequenz

Transmissionsfilterung

Gehen Transmissionsfilterung = sinc(pi*(Geben Sie die periodische Frequenz ein/Abtastfrequenz))

Hanning Fenster

Gehen Hanning Fenster = 1/2-(1/2)*cos((2*pi*Anzahl von Beispielen)/(Beispielsignalfenster-1))

Hamming-Fenster

Gehen Hamming-Fenster = 0.54-0.46*cos((2*pi*Anzahl von Beispielen)/(Beispielsignalfenster-1))

Anfangsfrequenz des Dirac-Kammwinkels

Gehen Anfangsfrequenz = (2*pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein)/Signalwinkel

Frequenz-Dirac-Kammwinkel

Gehen Signalwinkel = 2*pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein*1/Anfangsfrequenz

Inverse Transmissionsfilterung Formel

Inverse Transmissionsfilterung = (sinc(pi*Geben Sie die periodische Frequenz ein/Abtastfrequenz))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1

Welche Einschränkungen gibt es bei der inversen Filterung in der Bildverarbeitung?

Wenn im Verschlechterungsprozess Rauschen auftritt, werden die Rauschterme durch den Umkehrfilter stark erhöht und das Bild wird dadurch stark verzerrt. Aus diesem Grund ist die inverse Filterung keine gute Technik zur Bildwiederherstellung.

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