Memisahkan 'sinyal' dari 'noise' berkala

1. Bagaimana Anda menghapus noise berkala dari sinyal?
2. Apa artinya memisahkan sinyal dari noise?
3. Bagaimana Anda mendeteksi sinyal berkala di hadapan kebisingan?
4. Bagaimana Anda mengidentifikasi sinyal berkala?

Bagaimana Anda menghapus noise berkala dari sinyal?

Kebisingan berkala dapat dikurangi secara signifikan melalui penyaringan domain frekuensi. Di halaman ini kami menggunakan filter penolakan takik dengan jari -jari yang sesuai untuk sepenuhnya melampirkan lonjakan kebisingan di domain Fourier. Filter takik menolak frekuensi di lingkungan yang telah ditentukan di sekitar frekuensi pusat.

Apa artinya memisahkan sinyal dari noise?

Saat kami membangun model, kami membuat asumsi bahwa data kami memiliki dua bagian, sinyal dan noise. Sinyal adalah pola nyata, proses berulang yang kami harap dapat ditangkap dan gambarkan. Kebisingan adalah segalanya yang menghalangi itu.

Bagaimana Anda mendeteksi sinyal berkala di hadapan kebisingan?

Oleh karena itu, jika korelasi silang dari sinyal campuran y (t) dengan z (t) menghasilkan sinyal periodik, maka sinyal y (t) harus mengandung komponen periodik dari frekuensi yang sama dengan sinyal z (t). Dengan cara ini, kita dapat mendeteksi sinyal periodik dengan adanya noise menggunakan korelasi silang.

Bagaimana Anda mengidentifikasi sinyal berkala?

Sinyal periodik adalah yang mengulangi urutan nilai persis setelah jangka waktu yang tetap, yang dikenal sebagai periode. Dalam istilah matematika sinyal x (t) bersifat periodik jika ada angka t sehingga untuk semua t persamaan 10.10 memegang.