信号处理

在TeX stackexchange上，我们一直在讨论如何在此问题的段落中检测“河流” 。 在这种情况下，河流是空白区域，是文本中单词间空格的意外对齐导致的。由于这可能会使读者分心，因此糟糕的河流被认为是不良印刷的征兆。带有河流的文本的一个示例是该河流，其中有两条河流沿对角线流动。 有兴趣自动检测这些河流，以便可以避免（可能是通过手动编辑文本）。Raphink在TeX级别上取得了一些进展（仅知道字形位置和边界框），但是我有信心，检测河流的最佳方法是进行某些图像处理（因为字形形状非常重要，TeX无法使用）。 。我尝试了多种方法从上述图像中提取河流，但是我提出的应用少量椭圆形模糊的简单想法似乎还不够好。我也试过Rad基于霍夫变换的过滤，但是我也没有。河流对于人眼/视网膜/大脑的特征检测电路非常明显，因此我认为可以将其转换为某种过滤操作，但我无法使其工作。有任何想法吗？ 具体来说，我正在寻找一些操作来检测上图中的2条河流，但没有太多其他误报检测。 编辑： endolith问我为什么要采用基于图像处理的方法，因为在TeX中我们可以访问字形的位置，间距等，并且使用检查实际文本的算法可能更快，更可靠。我做事的原因是形状的字形可能会影响河流的明显程度，并且在文本级别上很难考虑这种形状（取决于字体，绑扎等）。有关字形形状如何重要的示例，请考虑以下两个示例，它们之间的区别在于，我用几乎相同宽度的其他字形替换了一些字形，以便进行基于文本的分析他们同样好/坏。但是请注意，第一个示例中的河流比第二个示例中的河流差很多。

175 image-processing 

在讨论信号处理时，每个人都会讨论傅立叶变换。为什么信号处理如此重要，它对信号有什么影响？ 它仅适用于数字信号处理还是也适用于模拟信号？

129 fourier-transform 

我只是在学习图像的频域。 如果出现波浪，我可以理解频谱。它表示波中存在哪些频率。如果绘制频谱，则会在和处获得脉冲信号。我们可以使用相应的过滤器来提取特定信息。- ˚F + ˚Fcos(2πft)cos⁡(2πft)\cos(2\pi f t)−f−f-f+f+f+f 但是频谱在图像情况下意味着什么？当我们在OpenCV中对图像进行FFT运算时，会得到一张奇怪的图片。该图像表示什么？它的应用是什么？ 我读了一些书，但它们提供了许多数学方程式，而不是物理意义。那么，谁能在图像处理中简单地应用频域的简单解释呢？

110 image-processing  frequency-spectrum  dft 

这是我对切达干酪了解DSP时遇到的难题之一，那么对负频率的物理解释是什么？ 如果您在某个频率上有一个物理音调并且是DFT，那么您会在正负两个频率上都得到结果-为什么以及如何发生？这是什么意思？ 编辑：2011年10月18日。我提供了自己的答案，但问题扩展到包括为何必须存在负频率的根源。

83 frequency 

在回答上一个问题时，有人说应该 对输入信号进行零填充（在末尾加零，以便至少一半的波形为“空白”） 这是什么原因？

77 fft  zero-padding 

在语音识别中，前端通常进行信号处理以允许从音频流中提取特征。离散傅里叶变换（DFT）在此过程中应用了两次。第一次是在窗口化之后；在此之后，将进行梅尔合并，然后再进行另一个傅立叶变换。 但是，我注意到，在语音识别器（例如CMU Sphinx中的默认前端）中，第二步操作通常使用离散余弦变换（DCT）而不是DFT ，这是很常见的。这两个操作有什么区别？为什么要第一次进行DFT，然后第二次进行DCT？

75 dct  dft 

通过对信号执行FFT，将部分信号归零，然后执行IFFT来过滤信号非常容易。例如： t = linspace(0, 1, 256, endpoint=False) x = sin(2 * pi * 3 * t) + cos(2 * pi * 100 * t) X = fft(x) X[64:192] = 0 y = ifft(X) 该“砖墙” FFT滤波器完全消除了高频成分。 但是我听说这不是一个好方法。 为什么通常是个坏主意？ 在某些情况下，这是个好选择吗？ [ 如画册所建议 ]

72 fft  filters 

有人能用简单的英语陈述频率响应和脉冲响应之间的区别吗？

71 frequency  impulse-response  linear-systems  frequency-response 

据我了解，SURF和SIFT均受专利保护。 是否可以在商业应用中自由使用任何替代方法？ 有关专利的更多信息，请访问：http : //opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

65 image-processing  computer-vision  local-features  sift 

我看到了遍及整个地方的HSV色彩空间：用于跟踪，人体检测等...我想知道，为什么？与使用RGB相比，使它更好的色彩空间是什么？

64 image-processing  computer-vision 

我在某些地方读到，音乐大部分是在44.1 kHz下采样的，而我们最多只能听到20 kHz。为什么？

60 audio  sampling  nyquist 

1960年代后（引入NTSC和PAL标准之后），大多数现代阴极射线管（CRT）电视都支持基于电路的彩色信号解码。众所周知，创建新的颜色标准是为了使新电视机能够与当天的旧黑白广播向后兼容（在宗教上也可以与许多其他传统功能向后兼容）。新的颜色标准在较高的载波频率上添加了颜色信息（但在相同的发光时间）。颜色信息在每条水平线的开头之后同步，称为colorburst。 看起来，当您将噪声馈入电视时，电视不仅会产生黑白噪声，还会产生色彩噪声，因为每帧新的水平线都会有色彩信息。但是事实并非如此，因为所有彩电仍会产生黑白噪声！ 为什么会这样呢？ 这是单个水平扫描的示例信号。 如果所有水平扫描都相同（得到条形图！），这就是生成的图片。

58 noise  color  analog  video 

我必须对两个音频文件进行互相关以证明它们是相似的。我已经对两个音频文件进行了FFT，并将它们的功率谱值放在单独的数组中。 我应该如何进一步使它们相互关联并证明它们相似？有更好的方法吗？任何基本想法对我学习和应用它都将有所帮助。

58 audio  fft  waveform-similarity  cross-correlation 

卡尔曼滤波和（必要时重复）最小二乘多项式回归之间的关系（如果有）？

56 kalman-filters 

是否有一些不错的网站或博客，可以让我随时了解有关图像和信号处理研究的最新新闻和论文，或者我应该看看“经典”提供商（例如IEEE Transactions，Elsevier等）？

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