Filtrage à transmission inverse Calculatrice

↳

Électronique

Civil

Électrique

Electronique et instrumentation

Ingénieur chimiste

La science des matériaux

L'ingénierie de production

Mécanique

⤿

Signaux horaires discrets

Signaux à temps continu

✖La fréquence périodique d'entrée est le nombre de cycles complets d'un phénomène périodique qui se produisent en une seconde.ⓘ Fréquence périodique d'entrée [f_inp]			+10% -10%
✖La fréquence d'échantillonnage définit le nombre d'échantillons par seconde (ou par autre unité) prélevés à partir d'un signal continu pour créer un signal discret ou numérique.ⓘ Fréquence d'échantillonnage [f_e]			+10% -10%

✖Le filtrage à transmission inverse dans le traitement du signal discret implique l'application d'un filtre qui reproduit l'inverse d'un filtre ou d'un système précédemment appliqué.ⓘ Filtrage à transmission inverse [K_n]

⎘ Copie

👎

Formule

✖

Filtrage à transmission inverse

Formule

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

Exemple

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

Calculatrice

LaTeX

Réinitialiser

👍

Télécharger Signaux horaires discrets Formules PDF PDF Image

Filtrage à transmission inverse Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Filtrage à transmission inverse = (sinc(pi*Fréquence périodique d'entrée/Fréquence d'échantillonnage))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1
Cette formule utilise 1 Constantes, 1 Les fonctions, 3 Variables

Constantes utilisées

pi - Constante d'Archimède Valeur prise comme 3.14159265358979323846264338327950288

Fonctions utilisées

sinc - La fonction sinc est une fonction fréquemment utilisée en traitement du signal et en théorie des transformées de Fourier., sinc(Number)

Variables utilisées

Filtrage à transmission inverse - Le filtrage à transmission inverse dans le traitement du signal discret implique l'application d'un filtre qui reproduit l'inverse d'un filtre ou d'un système précédemment appliqué.
Fréquence périodique d'entrée - (Mesuré en Hertz) - La fréquence périodique d'entrée est le nombre de cycles complets d'un phénomène périodique qui se produisent en une seconde.
Fréquence d'échantillonnage - (Mesuré en Hertz) - La fréquence d'échantillonnage définit le nombre d'échantillons par seconde (ou par autre unité) prélevés à partir d'un signal continu pour créer un signal discret ou numérique.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Fréquence périodique d'entrée: 5.01 Hertz --> 5.01 Hertz Aucune conversion requise
Fréquence d'échantillonnage: 40.1 Hertz --> 40.1 Hertz Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

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

Évaluer ... ...

K_n = 1.30690509596491

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

1.30690509596491 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

1.30690509596491 ≈ 1.306905 <-- Filtrage à transmission inverse

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Tu es là -

Accueil » Ingénierie » Électronique » Signal et systèmes » Signaux horaires discrets » Filtrage à transmission inverse

Crédits

Créé par Rahul Gupta

Université de Chandigarh (UC), Mohali, Pendjab

Rahul Gupta a créé cette calculatrice et 25+ autres calculatrices!

Vérifié par Parminder Singh

Université de Chandigarh (UC), Pendjab

Parminder Singh a validé cette calculatrice et 600+ autres calculatrices!

< 14 Signaux horaires discrets Calculatrices

Fenêtre triangulaire

Aller Fenêtre triangulaire = 0.42-0.52*cos((2*pi*Nombre d'échantillons)/(Exemple de fenêtre de signal-1))-0.08*cos((4*pi*Nombre d'échantillons)/(Exemple de fenêtre de signal-1))

Coefficient d'amortissement de la transmission du second ordre

Aller Coefficient d'amortissement = (1/2)*Résistance d'entrée*Capacité initiale*sqrt((Filtrage de transmission*Inductance d'entrée)/(Exemple de fenêtre de signal*Capacité initiale))

Transformation de Fourier d'une fenêtre rectangulaire

Aller Fenêtre rectangulaire = sin(2*pi*Signal horaire illimité*Fréquence périodique d'entrée)/(pi*Fréquence périodique d'entrée)

Fréquence d'échantillonnage des bilinéaires

Aller Fréquence d'échantillonnage = (pi*Fréquence de distorsion)/arctan((2*pi*Fréquence de distorsion)/Fréquence bilinéaire)

Fréquence de transformation bilinéaire

Aller Fréquence bilinéaire = (2*pi*Fréquence de distorsion)/tan(pi*Fréquence de distorsion/Fréquence d'échantillonnage)

Fréquence angulaire naturelle de transmission du second ordre

Aller Fréquence angulaire naturelle = sqrt((Filtrage de transmission*Inductance d'entrée)/(Exemple de fenêtre de signal*Capacité initiale))

Fréquence angulaire de coupure

Aller Fréquence angulaire de coupure = (Variation maximale*Fréquence centrale)/(Exemple de fenêtre de signal*Compteur d'horloge)

Variation maximale de la fréquence angulaire de coupure

Aller Variation maximale = (Fréquence angulaire de coupure*Exemple de fenêtre de signal*Compteur d'horloge)/Fréquence centrale

Filtrage à transmission inverse

Aller Filtrage à transmission inverse = (sinc(pi*Fréquence périodique d'entrée/Fréquence d'échantillonnage))^-1

Filtrage de transmission

Aller Filtrage de transmission = sinc(pi*(Fréquence périodique d'entrée/Fréquence d'échantillonnage))

Fenêtre Hanning

Aller Fenêtre Hanning = 1/2-(1/2)*cos((2*pi*Nombre d'échantillons)/(Exemple de fenêtre de signal-1))

Fenêtre Hamming

Aller Fenêtre Hamming = 0.54-0.46*cos((2*pi*Nombre d'échantillons)/(Exemple de fenêtre de signal-1))

Fréquence initiale de l'angle du peigne de Dirac

Aller Fréquence initiale = (2*pi*Fréquence périodique d'entrée)/Angle des signaux

Fréquence Angle du peigne de Dirac

Aller Angle des signaux = 2*pi*Fréquence périodique d'entrée*1/Fréquence initiale

Filtrage à transmission inverse Formule

Filtrage à transmission inverse = (sinc(pi*Fréquence périodique d'entrée/Fréquence d'échantillonnage))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1

Quelles sont les limites du filtrage inverse dans le traitement d’images ?

S'il y a du bruit dans le processus de dégradation, les termes de bruit seront considérablement augmentés par le filtre inverse et déformeront intensément l'image. C'est la raison pour laquelle le filtrage inverse n'est pas une bonne technique de restauration d'image.

Accueil

GRATUIT PDF

🔍 Chercher

Catégories

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!