ตั้งค่าตัวกรองสําหรับสร้างเองใน Spipity สําหรับลดจุดรบกวนบนสัญญาณและภาพต่าง ๆ

การกรองเป็นเทคนิคทั่วไปที่ใช้ในกระบวนการส่งสัญญาณและประมวลผลภาพ เพื่อลดเสียงรบกวนและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล SciPy ให้เครื่องมือในการสร้างตัวกรองเอง โดยปรับแต่งให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของเสียงรบกวนและกระบวนการประมวลผล บทความนี้อธิบายวิธีสร้างและปรับใช้ตัวกรองเองโดยใช้ SciPy สําหรับงานลดเสียง

การเข้าใจเสียงและการกรอง

การได้ยินสามารถมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ความไม่สมบูรณ์ของเซ็นเซอร์ หรือการรบกวนจากสิ่งแวดล้อม การกรองเป้าหมายในการระงับข้อมูลที่ไม่พึงประสงค์นี้ ในขณะที่ยังรักษาคุณสมบัติที่สําคัญของข้อมูลไว้ ประเภทของตัวกรองต่าง ๆ เช่น การผ่านต่ํา, การผ่านสูง, และการใช้แถบข้อมูลเป้าหมาย ส่วนประกอบความถี่เฉพาะ

กําลังสร้างตัวกรองกําหนดเองใน SciPy

เพื่อสร้างตัวกรองที่กําหนดเอง โดยทั่วไปแล้ว คุณนิยามฟังก์ชันตัวกรอง หรือการโอนข้อมูล ที่ตรงกับโพรไฟล์ระบบเสียงของคุณ มอดูลการประมวลผลสัญญาณ SciPy ให้ฟังก์ชันเช่น [FLT: 0] สําหรับปรับใช้ตัวกรอง และ[FLT: 1) สําหรับการออกแบบการตอบสนองแรงกระตุ้นแบบจํากัด (FIR)

กําลังปรับใช้ตัวกรองกับข้อมูล

เมื่อตัวกรองถูกออกแบบแล้ว มันจะสามารถนําไปใช้กับสัญญาณหรือภาพ สําหรับสัญญาณ convolution ก็จะถูกใช้ในการกรองข้อมูล สําหรับภาพ 2 มิติ convolution จะใช้เคอร์เนลในการแสดงผลภาพได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่าง: ออกแบบตัวกรองแบบ lost- Pass

ด้านล่างเป็นตัวอย่างในการสร้าง การกรองผ่านต่ําง่ายๆ เพื่อลดเสียงความถี่สูง ในสัญญาณ

[FLT: 0] ตัวอย่าง:

''plittptown nmpy as npy as npy at sporty from sippy. idental translishing translishing languages= spin s=nplish. pplish=. pplish=. pp. pplect=. point=. point, value, value, value= value value value value value. value. valued. value, value, value, valued, value, value, value, value, value, value, value, value, ident, ident, ident, ident, id id idid at, atition, at, at, atioterigin atives. ative at.