Perguntas com a marcação «estimation»

Ou seja, se você tem como variáveis ​​de estado posição ( p ) e velocidade ( v ), e eu faço medições de baixa frequência de p , isso também me fornece indiretamente informações sobre v (já que é a derivada de p ). Qual é a melhor maneira de …

13 filters  kalman-filters  estimation  measurement  bayesian-estimation 

Suponha o seguinte: A frequência fundamental de um sinal foi estimada usando FFT e alguns métodos de estimativa de frequência e fica entre dois centros de bin A frequência de amostragem é fixa Esforço computacional não é um problema Conhecendo a frequência, qual é a maneira mais precisa de estimar …

12 fft  discrete-signals  signal-analysis  estimation  peak-detection 

Isso é simples, pensei, mas minha abordagem ingênua levou a um resultado muito barulhento. Eu tenho este exemplo de tempos e posições em um arquivo chamado t_angle.txt: 0.768 -166.099892 0.837 -165.994148 0.898 -165.670052 0.958 -165.138245 1.025 -164.381218 1.084 -163.405838 1.144 -162.232704 1.213 -160.824051 1.268 -159.224854 1.337 -157.383270 1.398 -155.357666 1.458 …

11 kalman-filters  estimation 

A regressão linear e a filtragem de Kalman podem ser usadas para estimar e prever a partir de uma sequência de dados no domínio do tempo (dadas algumas suposições sobre o modelo por trás dos dados). Quais métodos, se houver, podem ser aplicáveis ​​para fazer previsões usando dados do domínio …

11 fft  control-systems  estimation 

Estou usando o algoritmo RANSAC para estimativa de homografia entre pares de imagens tiradas com câmeras que não possuem nenhuma tradução entre elas (rotação pura e alteração de escala / zoom). Funciona bem na metade dos casos. A saída correta é assim: As linhas vermelhas são correspondências filtradas e os …

10 homography  estimation  transform 

A página da Wikipedia para Função / fórmula de diferença de magnitude média (AMDF) parece estar vazia. O que é um AMDF? Quais são as propriedades da AMDF? Quais são os pontos fortes e fracos do AMDF, em comparação com outros métodos de estimativa de pitch, como a autocorrelação?

9 autocorrelation  estimation  pitch 

Antes que alguém grite comigo, percebo perfeitamente que essa pergunta já foi feita inúmeras vezes. Garanto-lhe que li as perguntas e respostas existentes, mas ainda estou confuso sobre parte do problema. Eu tenho uma fonte de som que toca música (A) em um ambiente fechado. Eu tenho um microfone que …

9 audio  cross-correlation  estimation  delay 

Suponha um número desconhecido, mas pequeno e finito, de polos e zeros no plano Z complexo, todos com conjugados complexos, produzindo alguma resposta. Estritamente a partir do valor absoluto de um conjunto de pontos igualmente espaçados ao redor do círculo unitário, digamos que seja superior a 2X o número de …

9 filters  estimation  z-transform 

Eu tenho que estimar o número de sinais presentes em uma medição contaminada por ruído aditivo, dados vetores de instantâneos dimensionais , modelados como onde é vetor representando sinais diferentes. é uma matriz não aleatória e é um vetor de ruído . (Este modelo é comum em problemas de processamento …

8 snr  signal-detection  estimation 

Dadas apenas observações de um sinal binário perturbado pelo ruído gaussiano com informações prévias desconhecidas, como posso estimar o limiar de decisão ideal? (Não, essa não é uma pergunta de lição de casa) Especificamente, penso no seguinte modelo: é uma variável aleatória de dois estados ( H 0 , H …

8 signal-detection  estimation  thresholding  maximum-a-posteriori-estimation 

O ruído branco gaussiano de média zero real, independente de um sinal limpo e da variação conhecida, é adicionado a produzindo um sinal barulhentoA transformada discreta de Fourier (DFT) do sinal ruidoso é calculada por:xxxxxxy.y.y.YYY Yk=1N∑n=0N−1e−i2πkn/Nyn.(1)(1)Yk=1N∑n=0N−1e−i2πkn/Nyn.Y_k = \frac{1}{N}\sum_{n=0}^{N-1}e^{-i2\pi kn/N}y_n.\tag{1} Isso é apenas para o contexto, e definiremos a variação de …

8 dft  signal-detection  estimation  denoising  bayesian-estimation 

Problema. Há um sinal discretof[i]f[i]f[i] (exemplo abaixo). Sabe-se que tem uma forma de pulso retangular com ruído gaussiano branco aditivo.f[i]f[i]f[i] f[i]=s[i]+n[i]f[i]=s[i]+n[i]f[i] = s[i] + n[i] , , , s[i]=α(θ[i−i1]−θ[i−i2])+cs[i]=α(θ[i−i1]−θ[i−i2])+cs[i] = \alpha(\theta[i - i_{1}] - \theta[i - i_{2}]) + c i2>i1i2>i1i_{2} > i_{1} i1>Ni1>Ni_{1} > N Onde é uma função passo …

8 filters  signal-analysis  algorithms  estimation  denoising 

Estou tentando testar a identificação do sistema na presença de ruído de medição (1) Um ruído gaussiano branco (2) Ruído colorido - rosa, violeta. Quando estimamos parâmetros, fazemos isso na presença de iid, zero significa ruído não correlacionado. Q1: Gostaria de saber se o ruído colorido está correlacionado ou não. …

7 noise  estimation  maximum-likelihood-estimation