सिग्नल प्रोसेसिंग में संकेतों से जानकारी का विश्लेषण, संशोधित करना और निकालने शामिल है। इस तरह के NumPy और SciPy के रूप में पायथन पुस्तकालयों का उपयोग इस क्षेत्र में कई सामान्य कार्यों को सरल बनाता है। यह लेख इन उपकरणों के साथ सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए व्यावहारिक तकनीकों का परिचय देता है।

फ़िल्टरिंग सिग्नल

फ़िल्टरिंग का उपयोग शोर को हटाने या सिग्नल के विशिष्ट भागों को निकालने के लिए किया जाता है। SciPy पुस्तकालय फिल्टर को डिजाइन करने के लिए जैसे कार्यों को प्रदान करता है और उन्हें लागू करने के लिए। एक आम फ़िल्टर मक्खन योग्य फ़िल्टर है, जो एक चिकनी आवृत्ति प्रतिक्रिया प्रदान करता है।

उदाहरण चरणों में वांछित कटऑफ आवृत्तियों के साथ एक फिल्टर डिजाइन करना और इसे सिग्नल डेटा पर लागू करना शामिल है। यह प्रक्रिया आगे विश्लेषण के लिए संकेतों की सफाई में मदद करती है।

फोरियर ट्रांसफॉर्म

फोरियर ट्रांसफॉर्म अपने आवृत्ति घटकों में एक समय-डोमेन संकेत को परिवर्तित करता है। NumPy का फंक्शन इस बदलाव को कुशलतापूर्वक करता है। आवृत्ति स्पेक्ट्रम का विश्लेषण करने से प्रमुख आवृत्तियों और शोर की पहचान में मदद मिलती है।

स्पेक्ट्रम को देखने के लिए, एफएफटी की गणना करें और आवृत्ति के खिलाफ परिमाण की साजिश करें। यह तकनीक वर्णक्रमीय विश्लेषण और फ़िल्टरिंग डिज़ाइन में मौलिक है।

सिग्नल को फिर से बदलना

Resampling एक संकेत की नमूना दर को समायोजित करता है, या तो बढ़ रही है या इसे कम कर देता है। SciPy का फंक्शन डेटा बिंदुओं को इंटरपोलेटिंग करके इस कार्य को करता है। Resampling विभिन्न प्रणालियों के लिए संकेतों के मिलान या डेटा आकार को कम करने के लिए उपयोगी है।

यह सुनिश्चित करना कि पुन: प्रयोज्य प्रक्रिया सिग्नल की अखंडता को बनाए रखती है और उचित मापदंडों को चुनने और यदि आवश्यक हो तो फ़िल्टर करने से बचती है।

सारांश

  • डिजाइन और साफ संकेतों के लिए फिल्टर लागू करें।
  • वर्णक्रमीय विश्लेषण के लिए फोरियर ट्रांसफॉर्म का उपयोग करें।
  • सिस्टम की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए रिज़मूल संकेत।