Calculadora Filtrado de transmitancia inversa

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Señales de tiempo discretas

Señales de tiempo continuas

✖La frecuencia periódica de entrada es el número de ciclos completos de un fenómeno periódico que ocurren en un segundo.ⓘ Frecuencia periódica de entrada [f_inp]			+10% -10%
✖La frecuencia de muestreo define el número de muestras por segundo (o por otra unidad) tomadas de una señal continua para generar una señal discreta o digital.ⓘ Frecuencia de muestreo [f_e]			+10% -10%

✖El filtrado de transmitancia inversa en el procesamiento de señales discretas implica la aplicación de un filtro que replica la inversa de un filtro o sistema aplicado previamente.ⓘ Filtrado de transmitancia inversa [K_n]

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Fórmula

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Filtrado de transmitancia inversa

Fórmula

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

Ejemplo

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

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Filtrado de transmitancia inversa Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Filtrado de transmitancia inversa = (sinc(pi*Frecuencia periódica de entrada/Frecuencia de muestreo))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1
Esta fórmula usa 1 Constantes, 1 Funciones, 3 Variables

Constantes utilizadas

pi - La constante de Arquímedes. Valor tomado como 3.14159265358979323846264338327950288

Funciones utilizadas

sinc - La función sinc es una función que se utiliza frecuentemente en el procesamiento de señales y en la teoría de las transformadas de Fourier., sinc(Number)

Variables utilizadas

Filtrado de transmitancia inversa - El filtrado de transmitancia inversa en el procesamiento de señales discretas implica la aplicación de un filtro que replica la inversa de un filtro o sistema aplicado previamente.
Frecuencia periódica de entrada - (Medido en hercios) - La frecuencia periódica de entrada es el número de ciclos completos de un fenómeno periódico que ocurren en un segundo.
Frecuencia de muestreo - (Medido en hercios) - La frecuencia de muestreo define el número de muestras por segundo (o por otra unidad) tomadas de una señal continua para generar una señal discreta o digital.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Frecuencia periódica de entrada: 5.01 hercios --> 5.01 hercios No se requiere conversión
Frecuencia de muestreo: 40.1 hercios --> 40.1 hercios No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

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

Evaluar ... ...

K_n = 1.30690509596491

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

1.30690509596491 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

1.30690509596491 ≈ 1.306905 <-- Filtrado de transmitancia inversa

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Raúl Gupta

Universidad de Chandigarh (CU), Mohali, Punyab

¡Raúl Gupta ha creado esta calculadora y 25+ más calculadoras!

Verificada por parminder singh

Universidad de Chandigarh (CU), Punjab

¡parminder singh ha verificado esta calculadora y 600+ más calculadoras!

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Ventana triangular

Vamos Ventana triangular = 0.42-0.52*cos((2*pi*Número de muestras)/(Ventana de señal de muestra-1))-0.08*cos((4*pi*Número de muestras)/(Ventana de señal de muestra-1))

Coeficiente de amortiguación de transmitancia de segundo orden

Vamos Coeficiente de amortiguamiento = (1/2)*Resistencia de entrada*Capacitancia inicial*sqrt((Filtrado de transmitancia*Inductancia de entrada)/(Ventana de señal de muestra*Capacitancia inicial))

Transformada de Fourier de ventana rectangular

Vamos Ventana rectangular = sin(2*pi*Señal horaria ilimitada*Frecuencia periódica de entrada)/(pi*Frecuencia periódica de entrada)

Frecuencia de muestreo de bilineal

Vamos Frecuencia de muestreo = (pi*Frecuencia de distorsión)/arctan((2*pi*Frecuencia de distorsión)/Frecuencia bilineal)

Frecuencia de transformación bilineal

Vamos Frecuencia bilineal = (2*pi*Frecuencia de distorsión)/tan(pi*Frecuencia de distorsión/Frecuencia de muestreo)

Frecuencia angular natural de transmitancia de segundo orden

Vamos Frecuencia angular natural = sqrt((Filtrado de transmitancia*Inductancia de entrada)/(Ventana de señal de muestra*Capacitancia inicial))

Frecuencia angular de corte

Vamos Frecuencia angular de corte = (Variación máxima*Frecuencia central)/(Ventana de señal de muestra*Conteo del reloj)

Variación máxima de la frecuencia angular de corte

Vamos Variación máxima = (Frecuencia angular de corte*Ventana de señal de muestra*Conteo del reloj)/Frecuencia central

Filtrado de transmitancia inversa

Vamos Filtrado de transmitancia inversa = (sinc(pi*Frecuencia periódica de entrada/Frecuencia de muestreo))^-1

Filtrado de transmitancia

Vamos Filtrado de transmitancia = sinc(pi*(Frecuencia periódica de entrada/Frecuencia de muestreo))

Ventana Hanning

Vamos Ventana Hanning = 1/2-(1/2)*cos((2*pi*Número de muestras)/(Ventana de señal de muestra-1))

Ventana Hamming

Vamos Ventana Hamming = 0.54-0.46*cos((2*pi*Número de muestras)/(Ventana de señal de muestra-1))

Frecuencia inicial del ángulo del peine de Dirac

Vamos Frecuencia inicial = (2*pi*Frecuencia periódica de entrada)/Ángulo de señal

Ángulo del peine de Dirac de frecuencia

Vamos Ángulo de señal = 2*pi*Frecuencia periódica de entrada*1/Frecuencia inicial

Filtrado de transmitancia inversa Fórmula

Filtrado de transmitancia inversa = (sinc(pi*Frecuencia periódica de entrada/Frecuencia de muestreo))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1

¿Cuáles son las limitaciones del filtrado inverso en el procesamiento de imágenes?

Si hay ruido en el proceso de degradación, el filtro inverso aumentará considerablemente los términos de ruido y distorsionará intensamente la imagen. Ésta es la razón por la que el filtrado inverso no es una buena técnica para la restauración de imágenes.

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