Questions tagged «transform»

太..我一直在想这个东西。我们都知道，我们的声音与自己听到的声音有所不同。通过记录自己并听取别人的声音很容易发现别人。 但是反过来呢？ 有没有一种方法可以改变我们的声音，使他人在感知自己的声音时可以听到我们的声音？我发现这是一个非常有趣的问题。遗憾的是，经过几个Google搜索后，我在网上找不到任何内容。没有人考虑过这个，还是因为某种我看不见的原因而不可能呢？ 任何线索，将不胜感激:)。

18 signal-analysis  audio  transform 

据我所知，压缩感测只能用于稀疏信号。它是否正确？ 如果是这样，如何将稀疏信号与任何带宽受限信号区分开？与那种情况下变成稀疏信号相比，每个信号都可以扩展为包括稀疏或零系数信号部分？ 此外，压缩感测是否一直都能完美地检索信息或发出信号？ 补充：顺便说一下，我刚刚开始学习这些东西，所以这个问题的目的是品尝一下这些东西是什么。

16 image-processing  image-compression  transform  compressive-sensing 

当执行Haar小波变换时，您需要求和与求和，然后在每个阶段将整个信号乘以。2–√2\small\sqrt2 进行逆变换时，对于每次迭代，您都将信号乘以。12√12\frac{1}{\sqrt2} 这种“规范化”的真正含义是什么？

12 wavelet  transform 

我正在使用RANSAC算法在相机之间拍摄的成对图像之间进行单应性估计，这些相机之间没有任何平移（纯旋转和缩放比例/缩放）。在一半的情况下，它运作良好。正确的输出如下所示： 红线是经过过滤的对应关系，四边形表示单应性如何扭曲透视图。 但是，有时会发生许多不良情况，例如： 我已经在RANSAC循环中进行了简单的测试。它制作一个简单的四边形（单位平方），并使用样本变换对其进行变换。然后看变换是否保持其凸性。 但是，仍然会出现一堆凹入的四边形。 您是否知道如何正确测试单应性（如果其表现得“很好”）并滤除错误的解决方案？ 我找到了一些代码，他们在其中测试了三个变换点均不是共线的。但这似乎还不够，因为它不会过滤出三角肌和其他“无效”的四边形...

10 homography  estimation  transform 

我很难理解在利用Y'UV图像中的色度二次采样时如何计算数据速率： 我有以下示例进行计算： 图像分辨率：352*288 频率：25 fps 对于（4：4：4），示例计算如下： (352px * 288px) * 3 color channels * 25 fps * 8 bit = 60 825 600 bit/s 到目前为止，一切都很好。 但是现在来了（4：2：0）： (352px*288px) * 1.5 color channels * 25 * 8 = 30 412 800 bit/s 现在，尝试将此示例转换为例如（4：1：1），我意识到我不确定自己是否正确理解如何计算1.5个颜色通道的比率。 我对计算的第一个猜测是在（4：2：0）的情况下： 2/4*3=1.5 color channels 同样，对于（4：1：1），我将计算颜色通道的比率为： 1/4*3=0.75 color channels 但是我根本不确定这是否是正确的方法。 …

10 image-processing  image-processing  matlab  fourier-series  wavelet  transform  image-processing  matlab  image  image-processing  image-registration  segmentation  image-processing  edge-detection  canny-edge-detector  tracking  image  fft  stft  image-processing  preprocessing  segmentation  image-processing  computer-vision  image-segmentation  thresholding  frequency-spectrum  wave  image-processing  edge-detection  window-functions  image-processing  optical-flow  image-processing  ocr  text-recognition  image-processing  computer-vision  frequency-spectrum  image-processing  image-processing  computer-vision  fourier-transform  dsp-core  wave  image-processing  3d 

我们知道DFT（离散傅里叶变换）将信号分解为多个正弦波频率。是否存在对三角形波执行相同操作的变换？ 就我的目的而言，我只是在谈论一维信号（例如电压等）。我正在研究历史股票市场数据，我只想查看某些股票的反转。换句话说，我想使用此变换对股价执行“低通”操作。 编辑：如果是，我该怎么办？

9 fft  dft  transform 

我是化学工程师，而不是电子工程师，所以这有点困难。 我试图弄清楚如何获取幅度随时间变化的数据并将其转换为频率随时间变化的数据。我的本能是将数据切成块，对每个块执行FFT，然后绘制。不幸的是，由于每个切片的持续时间接近零，因此不再有足够的信息来获取准确的频率信息（低频需要的时间超过非常小的时间片）。所以...我该怎么做？我确定这是某人已经解决的著名问题。 这是我正在寻找的一种变换，以声波（钢琴音符G）为例进行说明。如您所见，该图为三个轴，第三个轴由颜色表示。 谢谢！

9 fourier-transform  frequency  transform