Questions tagged «aliasing»

3
提高图像分辨率
我知道有些示波器(DSA8300)会以几百个kS / s的速率重复采样以重建几GHz信号。我想知道这是否可以扩展到2D信号(照片)。我是否可以使用商用16MP相机拍摄一系列(例如4张)静态图片以最终重建32MP图像?这样做会删除每个图像中的别名吗? 如果从单个图像尝试这种操作,则由于没有引入新的信息,因此显然不起作用。如果所拍摄的所有图片都完全相同,那么我是否仍会拥有一张图像呢?那么变化是必不可少的吗?CCD / CMOS噪声足够使这种事情起作用吗? 这种技术或算法有名称吗?我应该找什么?

4
是否存在带限非线性失真之类的东西?
因此,如果仅通过在样本边界处的两个值之间切换信号来生成方波,它将产生无限次谐波,这些谐波会混叠并产生低于您的基频的音调,这是非常可听的。解决方案是带限合成,可以使用加法合成或带限步骤来产生与采样之前对理想数学方波进行带限相同的波形: http://flic.kr/p/83JMjT 但是我只是意识到,如果对数字正弦波进行大的放大,然后对其进行数字削波,它将产生相同的方波形状,而不会产生吉布斯现象。因此,它还会产生混淆的失真产物,对吗?所以任何在数字域中产生外的奈奎斯特极限谐波的非线性失真将产生混叠失真产品?(编辑:我已经做了一些测试,并确认这部分是正确的。) 是否存在诸如频带限制失真之类的东西,以在频带限制和采样之前模拟(在数字域中)失真的效果?如果是这样,您该怎么做?如果我搜索“带限失真”,我会找到一些有关切比雪夫多项式的参考,但我不知道如何使用它们,或者它们仅适用于正弦波或什么: 本仪器不会尝试产生限带失真。那些对带限失真感兴趣的人应该研究使用切比雪夫多项式来产生这种影响。双曲正切畸变 “切比雪夫多项式”-具有重要特征的整形函数,它们本质上是受频带限制的,即它们不会由于重叠等而引入杂散频谱谐波。Wave Shaper

1
为什么这种莫尔图案看起来像这样?
我在Matlab中制作了Mobius转换的gif文件,并且一些奇怪的图案开始出现。我不确定是否需要对文件类型/算法有更深入的了解才能理解这种现象,但是我认为可能存在纯粹的数学解释。通过像棋盘一样给复杂平面着色,然后通过获取复杂共轭的倒数来反转图像来获得图像。这是给定缩放的图像的数学伪码kķk: checkerboard:C→{black,white}checkerboard(z):={blackwhiteif ⌊I(z)⌋+⌊R(z)⌋≡0mod2if ⌊I(z)⌋+⌊R(z)⌋≡1mod2image={z∈C:|R(z)|,|I(z)|≤1}color:image→{black,white}color(z):=checkerboard(k/z¯¯¯)棋盘:C→{黑色,白色}棋盘(ž):={黑色如果 ⌊ℑ(ž)⌋+⌊ℜ(ž)⌋≡0模2白色如果 ⌊ℑ(ž)⌋+⌊ℜ(ž)⌋≡1个模2图片={ž∈C:|ℜ(ž)|,|ℑ(ž)|≤1个}颜色:图片→{黑色,白色}颜色(ž):=棋盘(ķ/ž¯)\begin{align} &\mbox{checkerboard}:\mathbb C \to\{\mbox{black},\mbox{white}\}\\ &\mbox{checkerboard}(z):=\begin{cases} \mbox{black} & \mbox{if }\lfloor\Im(z)\rfloor+\lfloor\Re(z)\rfloor\equiv 0\mod 2\\ \mbox{white} & \mbox{if }\lfloor\Im(z)\rfloor+\lfloor\Re(z)\rfloor\equiv 1\mod 2 \end{cases}\\ &\mbox{image} = \{z\in\mathbb C:|\Re(z)|,|\Im(z)|\leq 1\}\\ &\mbox{color}:\mbox{image}\to\{\mbox{black},\mbox{white}\}\\ &\mbox{color}(z):=\mbox{checkerboard}(k/\overline{z}) \end{align} 这是,k = 50和k = 200的图片。每张图片的分辨率为1000 \ 1000。我没有信号处理方面的背景知识,但是我很想学习!k = 50 k = 200 1000 × 1000k=1ķ=1个k=1k=50ķ=50k=50k=200ķ=200k=2001000×10001000×10001000\times 1000 编辑: 更具体地说,为什么摩尔纹图案在某些点上与图片的分辨率“同步”? 莫尔纹可以预测吗?


3
别名频率公式
我正在攻读MSc计算机科学专业的多媒体系统课程,但在理解混叠频率的公式时遇到了一些麻烦-这可能是由于我对混叠信号的误解。 我对混叠信号的理解是,如果您对输入信号进行欠采样(即以小于最大频率两倍的速率进行采样),那么我们会出现混叠现象,因为我们采样的频率不足以捕获高频细节。混叠信号是获取这些样本值并将它们与一条平滑曲线相连的结果。 因此,由于纯正弦曲线每次振荡需要两个采样(每个转折点为1个),因此所得信号的频率为采样频率的一半-这将意味着混叠频率应仅为采样频率的函数。 别名频率的公式是信号频率的绝对差和采样频率的最接近整数倍-有人可以向我解释吗?提前致谢!
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.