Лекция
Привет, Вы узнаете о том , что такое чирплет, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое чирплет, чирплет-преобразование , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Цифровая обработка изображений.
В обработке сигналов чирплет -преобразование — это скалярное произведение входного сигнала с семейством элементарных математических функций, именуемых чирплетами.
Подобно вейвлетам (см. непрерывное вейвлет-преобразование или дискретное вейвлет-преобразование), чирплеты получаются из одного материнского чирплета (аналогично «материнскому» или «родительскому» вейвлету в теории вейвлетов).
Термин «chirplet transform» был предложен Стивом Манном — он служил заголовком первой опубликованной на эту тему статьи. Само по себе слово «чирплет» использовалось Стивом Манном, Доминго Миховиловичем и Рональдом Брейсвеллом для описания результата применения взвешивающего окна к сигналу линейной частотной модуляции (ЛЧМ) (англ. chirp). По словам Манна:
Вейвлет — это кусочек волны [wave], а чирплет — соответственно, кусочек ЛЧМ-сигнала [chirp]. Точнее, чирплет — результат умножения такого сигнала на окно, что обеспечивает свойство локализованности во времени. В условиях частотно-временного пространства мелкие ЛЧМ-импульсы существуют как вращающиеся, сдвинутые, деформированные структуры, движущиеся от традиционного параллелизма по временной и частотным осям, типичным для волн (Фурье и оконное преобразование Фурье или вейвлеты).
Таким образом, чирплет-преобразование является повернутым, взвешенным или иначе измененным мозаичным представлением частотно-временной плоскости. Если вейвлет на частотно-временной диаграмме выглядит как горизонтальная «черточка», то чирплет представляет собой наклонную черту (угол наклона зависит от скорости сдвига частоты). Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Т.e. этот метод расширяет возможности анализа паттернов спектрограммы и позволяет находить более сложные закономерности в исследуемых нестационарных процессах. Хотя ЛЧМ-сигналы и их приложения известны давно, первая опубликованная работа о «чирплет-преобразовании» описывала особое представление сигналов с помощью семейств функций, связанных друг с другом операторами частотного, временного сдвигов, масштабирования и проч. В этой статье в качестве примера было представлено чирплет-преобразование от Гауссиана, вместе с примером обнаружения льда с помощью радиолокатора (улучшение результатов распознавания цели при применении описанного подхода). Термин «чирплет» (но не «чирплет-преобразование»!) также применялся для схожего преобразования, описанного Миховиловичем и Брэйсвеллом позже в том же году.
Чирплет-преобразование широко применяется в:
Существует две основные категории чирплет-преобразования:
Далее, эти категории могут быть разделены:
И в фиксированном, и в адаптивном случае чирплеты могут быть:
Применяемые окна:
Другие частотно- временные преобразования:
Исследование, описанное в статье про чирплет, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое чирплет, чирплет-преобразование и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Цифровая обработка изображений
Из статьи мы узнали кратко, но содержательно про чирплет
Комментарии
Оставить комментарий
Цифровая обработка изображений
Термины: Цифровая обработка изображений