Filtragem de transmitância inversa Calculadora

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Sinais de Tempo Discreto

Sinais de Tempo Contínuo

✖Frequência Periódica de Entrada é o número de ciclos completos de um fenômeno periódico que ocorre em um segundo.ⓘ Frequência Periódica de Entrada [f_inp]			+10% -10%
✖A frequência de amostragem define o número de amostras por segundo (ou por outra unidade) retiradas de um sinal contínuo para formar um sinal discreto ou digital.ⓘ Frequência de amostragem [f_e]			+10% -10%

✖A filtragem de transmitância inversa no processamento de sinal discreto envolve a aplicação de um filtro que replica o inverso de um filtro ou sistema aplicado anteriormente.ⓘ Filtragem de transmitância inversa [K_n]

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Fórmula

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Filtragem de transmitância inversa

Fórmula

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

Exemplo

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

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Filtragem de transmitância inversa Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Filtragem de transmitância inversa = (sinc(pi*Frequência Periódica de Entrada/Frequência de amostragem))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1
Esta fórmula usa 1 Constantes, 1 Funções, 3 Variáveis

Constantes Usadas

pi - Constante de Arquimedes Valor considerado como 3.14159265358979323846264338327950288

Funções usadas

sinc - A função sinc é uma função frequentemente usada no processamento de sinais e na teoria das transformadas de Fourier., sinc(Number)

Variáveis Usadas

Filtragem de transmitância inversa - A filtragem de transmitância inversa no processamento de sinal discreto envolve a aplicação de um filtro que replica o inverso de um filtro ou sistema aplicado anteriormente.
Frequência Periódica de Entrada - (Medido em Hertz) - Frequência Periódica de Entrada é o número de ciclos completos de um fenômeno periódico que ocorre em um segundo.
Frequência de amostragem - (Medido em Hertz) - A frequência de amostragem define o número de amostras por segundo (ou por outra unidade) retiradas de um sinal contínuo para formar um sinal discreto ou digital.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Frequência Periódica de Entrada: 5.01 Hertz --> 5.01 Hertz Nenhuma conversão necessária
Frequência de amostragem: 40.1 Hertz --> 40.1 Hertz Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

K_n = 1.30690509596491

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

1.30690509596491 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

1.30690509596491 ≈ 1.306905 <-- Filtragem de transmitância inversa

(Cálculo concluído em 00.020 segundos)

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Créditos

Criado por Raul Gupta

Universidade de Chandigarh (UC), Mohali, Punjab

Raul Gupta criou esta calculadora e mais 25+ calculadoras!

Verificado por Parminder Singh

Universidade de Chandigarh (CU), Punjab

Parminder Singh verificou esta calculadora e mais 600+ calculadoras!

< 14 Sinais de Tempo Discreto Calculadoras

Janela triangular

Vai Janela triangular = 0.42-0.52*cos((2*pi*Número de amostras)/(Janela de sinal de amostra-1))-0.08*cos((4*pi*Número de amostras)/(Janela de sinal de amostra-1))

Coeficiente de Amortecimento de Transmitância de Segunda Ordem

Vai Coeficiente de amortecimento = (1/2)*Resistência de entrada*Capacitância Inicial*sqrt((Filtragem de transmitância*Indutância de entrada)/(Janela de sinal de amostra*Capacitância Inicial))

Transformada de Fourier de janela retangular

Vai Janela Retangular = sin(2*pi*Sinal de tempo ilimitado*Frequência Periódica de Entrada)/(pi*Frequência Periódica de Entrada)

Frequência de Amostragem Bilinear

Vai Frequência de amostragem = (pi*Frequência de distorção)/arctan((2*pi*Frequência de distorção)/Frequência Bilinear)

Frequência de Transformação Bilinear

Vai Frequência Bilinear = (2*pi*Frequência de distorção)/tan(pi*Frequência de distorção/Frequência de amostragem)

Frequência Angular Natural de Transmitância de Segunda Ordem

Vai Frequência Angular Natural = sqrt((Filtragem de transmitância*Indutância de entrada)/(Janela de sinal de amostra*Capacitância Inicial))

Frequência Angular de Corte

Vai Frequência Angular de Corte = (Variação Máxima*Frequência Central)/(Janela de sinal de amostra*Contagem do relógio)

Variação Máxima da Frequência Angular de Corte

Vai Variação Máxima = (Frequência Angular de Corte*Janela de sinal de amostra*Contagem do relógio)/Frequência Central

Filtragem de transmitância inversa

Vai Filtragem de transmitância inversa = (sinc(pi*Frequência Periódica de Entrada/Frequência de amostragem))^-1

Filtragem de transmitância

Vai Filtragem de transmitância = sinc(pi*(Frequência Periódica de Entrada/Frequência de amostragem))

Janela de Hamming

Vai Janela de Hamming = 0.54-0.46*cos((2*pi*Número de amostras)/(Janela de sinal de amostra-1))

Janela Hanning

Vai Janela Hanning = 1/2-(1/2)*cos((2*pi*Número de amostras)/(Janela de sinal de amostra-1))

Frequência inicial do ângulo do pente de Dirac

Vai Frequência Inicial = (2*pi*Frequência Periódica de Entrada)/Ângulo de sinal

Ângulo do pente Dirac de frequência

Vai Ângulo de sinal = 2*pi*Frequência Periódica de Entrada*1/Frequência Inicial

Filtragem de transmitância inversa Fórmula

Filtragem de transmitância inversa = (sinc(pi*Frequência Periódica de Entrada/Frequência de amostragem))^-1
K_n = (sinc(pi*f_inp/f_e))^-1

Quais são as limitações da filtragem inversa no processamento de imagens?

Se houver ruído no processo de degradação, os termos de ruído serão bastante aumentados pelo filtro inverso e distorcerão intensamente a imagem. Esta é a razão pela qual a filtragem inversa não é uma boa técnica para restauração de imagens.

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