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Comment comparer la similarité de deux signaux ?

Similitude d'énergie (ou de puissance si différentes longueurs) : placez les deux signaux au carré et additionnez chacun (et divisez par la longueur du signal pour la puissance). (Puisque les signaux ont été détendus, cela devrait être la variance du signal.) Ensuite, soustrayez et prenez la valeur absolue pour une mesure de la similarité de la variance du signal.

Q. Comment savoir si deux signaux sont corrélés ?

Si x(n), y(n) et z(n) sont les échantillons des signaux, le coefficient de corrélation entre x et y est donné par Sigma x(n) * y(n) divisé par la racine de [Sigma x (n)^2 * y(n)^2], où ' * ' indique une multiplication simple et ^2 indique un carré.

Q. Lequel des éléments suivants est un processus mathématique utilisé pour déterminer la similarité entre deux signaux différents ?

La corrélation est la mesure de la similarité entre deux signaux/séquences. La convolution est la mesure de l'effet d'un signal sur l'autre signal. Le calcul mathématique de la corrélation est le même que celui de la convolution dans le domaine temporel, sauf que le signal n'est pas inversé, avant le processus de multiplication.

Q. Qu'est-ce que la corrélation croisée en audio ?

En traitement du signal, l'intercorrélation est une mesure de similarité de deux séries en fonction du déplacement de l'une par rapport à l'autre. Ceci est également connu sous le nom de produit scalaire glissant ou produit intérieur glissant. La corrélation croisée est de nature similaire à la convolution de deux fonctions.

Q. Comment trouvez-vous la similitude entre deux images?

Pour trouver l'indice de similarité structurelle entre deux images, vous pouvez utiliser la fonction ssim. S'il y a translation et rotation, vous devrez peut-être utiliser xcorr2 pour trouver où la deuxième image s'intègre dans la première image.

Q. Qu'est-ce que les signaux et systèmes de convolution ?

La convolution est une manière mathématique de combiner deux signaux pour former un troisième signal. C'est la technique la plus importante du traitement numérique du signal. En utilisant la stratégie de décomposition impulsionnelle, les systèmes sont décrits par un signal appelé la réponse impulsionnelle.

Q. Comment établir une corrélation croisée entre deux signaux ?

Pour détecter un niveau de corrélation entre deux signaux, nous utilisons la corrélation croisée. Il est calculé simplement en multipliant et en additionnant deux séries chronologiques. Dans l'exemple suivant, les graphiques A et B sont corrélés, mais le graphique C n'est corrélé à aucun des deux.

Q. Comment utilisez-vous les signaux de convolute 2?

Étapes de la convolution

  1. Prenez le signal x1t et mettez-y t = p pour qu'il soit x1p.
  2. Prenez le signal x2t et faites l'étape 1 et faites-le x2p.
  3. Faire le repliement du signal soit x2−p.
  4. Faire le décalage temporel du signal ci-dessus x2[-p−t]
  5. Faites ensuite la multiplication des deux signaux. c'est-à-dire x1(p). x2[−(p−t)]

Q. Qu'est-ce que le décalage dans la corrélation croisée ?

Le décalage fait référence à la mesure dans laquelle les séries sont décalées et son signe détermine quelle série est décalée. La valeur du décalage avec le coefficient de corrélation le plus élevé représente le meilleur ajustement entre les deux séries.

Q. Comment calculer la similarité de deux signaux ?

Similitude dans le domaine temporel (avec décalage*) : prendre la FFT de chaque signal, multiplier et IFFT. (matlab's xcorr) Similitude dans le domaine fréquentiel (statique**) : prenez la FFT de chaque signal, multipliez et additionnez. Similitude dans le domaine fréquentiel (avec décalage*) : Multipliez les deux signaux et prenez la FFT. Cela montrera si les signaux partagent des formes spectrales similaires.

Q. Comment comparer le contenu fréquentiel de deux signaux ?

Les grandes valeurs indiquent des composantes de fréquence communes aux signaux. Chargez deux signaux sonores dans l'espace de travail. Ils sont échantillonnés à 1 kHz. Calculez leurs spectres de puissance à l'aide d'un périodogramme et tracez-les les uns à côté des autres. Chaque signal a trois composantes de fréquence avec une énergie significative. Deux de ces composants semblent être partagés.

Q. Comment comparer deux signaux dans MATLAB Stack Overflow ?

En général, la définition de la métrique appropriée est très spécifique à l'application ; vous devez répondre pourquoi vous voulez savoir à quel point ces deux signaux sont similaires pour savoir comment mesurer à quel point ils sont similaires. Seront-ils entrés dans le même système ? Doivent-ils être détectés par le même algorithme ?

Q. Comment la cohérence spectrale aide-t-elle à identifier la similarité entre les signaux ?

La cohérence spectrale permet d'identifier la similarité entre les signaux dans le domaine fréquentiel. Les grandes valeurs indiquent des composantes de fréquence communes aux signaux. Chargez deux signaux sonores dans l'espace de travail. Ils sont échantillonnés à 1 kHz.

vous voulez mesurer la similarité entre deux signaux. vous utilisez le coefficient de corrélation croisée. vos signaux sont similaires, d'autant que le résultat est proche de "+1" (par exemple, le résultat du coefficient de corrélation croisée pour "F1=sin(x)" et "F2=sin(x)" est "+1") .

Q. Comment utiliser la FFT pour calculer la fréquence d'un signal ?

Soit X = fft(x) . x et X ont tous deux une longueur N . Supposons que X a deux pics à n0 et N-n0 . Alors la fréquence sinusoïdale est f0 = fs*n0/N Hertz.

Q. Que vous dit une FFT ?

La "Fast Fourier Transform" (FFT) est une méthode de mesure importante dans la science de la mesure audio et acoustique. Il convertit un signal en composants spectraux individuels et fournit ainsi des informations de fréquence sur le signal.

Q. Comment est calculée une FFT ?

La FFT fonctionne en décomposant un signal de domaine temporel à N points en N signaux de domaine temporel composés chacun d'un seul point. La seconde étape consiste à calculer les N spectres fréquentiels correspondant à ces N signaux temporels. La deuxième étape décompose les données en quatre signaux de 4 points.

Q. Comment calculer la FFT à partir d'un fichier audio en Java ?

La classe complexe qui va avec: http://introcs.cs.princeton.edu/java/97data/Complex.java.html J'utilise cette méthode pour lire le fichier audio de mon dossier brut, puis j'appelle la méthode calculateFFT pour aller avec ce

Q. Comment la FFT est-elle utilisée dans l'analyse et la mesure du signal ?

Principes de base de l'analyse et de la mesure de signaux basés sur la FFT Michael Cerna et Audrey F. Harvey Introduction La transformée de Fourier rapide (FFT) et le spectre de puissance sont des outils puissants pour analyser et mesurer les signaux des dispositifs d'acquisition de données (DAQ) enfichables. Par exemple, vous pouvez acquérir efficacement des signaux dans le domaine temporel, mesurer

Q. Comment l'amplitude d'une FFT est-elle calculée ?

Pour comprendre la sortie de la FFT, créons une simple onde sinusoïdale. Le morceau de code suivant crée une onde sinusoïdale avec un taux d'échantillonnage = 100, une amplitude = 1 et une fréquence = 3. Les valeurs d'amplitude sont calculées toutes les 1/100e de seconde (taux d'échantillonnage) et stockées dans une liste appelée y1.

Q. Comment trouver la différence entre deux fichiers audio ?

S'il y a une mise à l'échelle du temps, vous pouvez utiliser Dynamic Time Warping. Le moyen le plus simple de trouver la différence, IMO, consiste à soustraire les deux signaux audio dans le domaine temporel. S'ils sont égaux, le résultat à chaque instant sera égal à zéro.