Nutqni tanish algoritmlari fanidan 1-mustaqil ish Mavzu: Nutq signallarini filtrlash. Reja

Nutqni tanish algoritmlari fanidan 1-mustaqil ish

Mavzu: Nutq signallarini filtrlash.

Reja:

1. 
   Kirish
   
2. 
   Asosiy qism
   

1. 
   Median filtri.
   
2. 
   Saralash asosida mediani filtrlash.
   

3. 
   Xulosa.
   

1. 
   Kirish
   

Signallarni raqamli qayta ishlash turli faoliyat sohalarida: televidenie, radar, aloqa, meteorologiya, seysmologiya, tibbiyot, nutq va telefoniya tahlili, shuningdek rasmlarni va turli xil sohalarni qayta ishlashda keng qo'llaniladi. Bank faoliyati kabi iqtisodiy faoliyatning ba'zi sohalarida raqamli moliyaviy oqimlarni qayta ishlash muhim ahamiyatga ega.

Hisoblash va mikroprotsessor texnologiyalarining rivojlanishi yanada ishonchli, yuqori tezlikli, miniatyurali, yuqori sifatli va arzon uskunalarni yaratishga olib keladi. Raqamli texnologiyalar shu qadar keng tarqaldiki, biz ularni kundalik hayotda qo'llaymiz, ko'p narsalarni sezmaymiz: uyali telefon, CD-pleer, kompyuter va hk.

Barcha chiziqli filtrlash algoritmlari qayta ishlangan rasmlarning yorqinligidagi keskin farqlarni yumshatadi. Ushbu kamchilik, ayniqsa ma'lumot iste'molchisi shaxs bo'lsa, chiziqli ishlov berishning bir qismi sifatida tubdan chiqarib tashlanishi mumkin emas. Gap shundaki, chiziqli protseduralar Gauss signallari, shovqin va kuzatiladigan ma'lumotlarni taqsimlash uchun eng maqbuldir. Qat'iy aytganda, haqiqiy tasvirlar ushbu ehtimollik taqsimotiga bo'ysunmaydi. Bundan tashqari, buning asosiy sabablaridan biri shundaki, tasvirlar turli xil chegaralar, yorqinlik farqlari, bir teksturadan ikkinchisiga o'tish va hokazo. Cheklangan hududlarda mahalliy Gauss tasviriga taqdim etilganda, bu boradagi ko'plab haqiqiy tasvirlar dunyo miqyosida Gauss ob'ekti sifatida kam namoyish etilgan. . Bu aniq chiziqli filtrlashda chegaralarning yomon uzatilishining sababidir.

Chiziqli filtrlashning ikkinchi xususiyati, yuqorida aytib o'tilganidek, Gaussian aralashuvining tabiati bilan maqbulligi. Odatda bu holat tasvirlardagi shovqin shovqinlari bilan ta'minlanadi, shuning uchun ular bostirilganida, chiziqli algoritmlar yuqori ko'rsatkichlarga ega. Biroq, ko'pincha boshqa aralashuv turlari tomonidan buzilgan tasvirlar bilan shug'ullanish kerak. Ulardan biri impulsli shovqin. Rasmga tushganda, oq yoki (va) qora nuqta tasodifiy ravishda ramkaga sochilib ketadi. Bunday holatda chiziqli filtrdan foydalanish samarasiz - kirish pulslarining har biri (aslida delta funktsiyasi) filtrga puls xarakteristikasi ko'rinishida javob beradi va ularning kombinatsiyasi ramka hududida shovqin tarqalishiga yordam beradi.

Ushbu muammolarning yaxshi echimi 1971 yilda J. Tukey tomonidan iqtisodiy jarayonlarni tahlil qilish uchun taklif etgan median filtrdan foydalanish. To'plamda tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan medial filtrlash bo'yicha eng batafsil tadqiqotlar keltirilgan. E'tibor bering, median filtrlash evristik ishlov berish usuli, uning algoritmi qat'iy shakllangan muammoni matematik echimi emas. Shuning uchun tadqiqotchilar rasmga asoslangan tasvirni qayta ishlash samaradorligini tahlil qilish va boshqa usullar bilan taqqoslashga katta e'tibor berishadi.

2. 
   Asosiy qism
   

1. 
   Median filtri.
   

Median filtrni (MF) qo'llashda, ramkaning har bir nuqtasida ketma-ket ishlov berish sodir bo'ladi, natijada hisob-kitoblar ketma-ketligi yuzaga keladi. Mafkuraviy jihatdan, turli nuqtalarda ishlov berish mustaqil (bu MF niqob filtriga o'xshaydi), ammo uni tezlashtirish uchun har qadamda ilgari bajarilgan hisob-kitoblardan foydalanish tavsiya etiladi.

Median filtrlash, odatda markaziy simmetriyaga ega bo'lgan, uning markazi hozirgi filtrlash punktida joylashgan ikki o'lchovli oynani (filtr teshigi) ishlatadi. Shaklda 1.1, xoch va kvadrat shaklida eng ko'p ishlatiladigan oyna variantlarining ikkita misolini ko'rsatadi. Diafragma o'lchovlari algoritm samaradorligini tahlil qilish jarayonida optimallashtirilgan parametrlar qatoriga kiradi. Oynaga tushgan rasm namunalari joriy bosqichning ishchi namunasini hosil qiladi.



Shakl 1.1.

Oynaning ikki o'lchovli tabiati sizga aslida ikki o'lchovli filtrlashni amalga oshirishga imkon beradi, chunki hisob-kitobni shakllantirish uchun hozirgi va satrda, shuningdek, qo'shni bo'lganlardagi ma'lumotlar ishlatiladi. Ishchi tanlovni bir o'lchovli qator sifatida belgilang; uning elementlari soni oynaning o'lchamiga teng va ularning joylashuvi o'zboshimchalik bilan. Odatda, ko'p sonli nuqtalarga ega derazalar qo'llaniladi (bu avtomatik ravishda diafragmaning markaziy simmetriyasi bilan ta'minlanadi va eng markaziy nuqta uning tarkibiga kirganda). Agar siz ketma-ketlikni ko'tarilgan tartibda buyurtma qilsangiz, unda uning medianasi ushbu tartiblangan ketma-ketlikda markaziy o'rinni egallagan namunaning elementi bo'ladi. Olingan raqam - bu ramkaning hozirgi nuqtasi uchun filtrlash mahsuloti. Bunday ishlov berishning natijasi aslida ishchi namunada tasvir elementlari qanday tartibda joylashtirilganiga bog'liq emasligi aniq. Biz tasvirlangan protseduraning rasmiy belgilarini quyidagi shaklda kiritamiz:

x * \u003d med (y 1, y 2, ..., y n) (1.1)

Bir misolni ko'rib chiqaylik. Tasdiqlangan namunaning quyidagi shakli bor deylik: Y \u003d (136,110,99,45,250,55,158,104,75) va uning markazida joylashgan 250 element hozirgi filtrlash punktiga to'g'ri keladi (i 1, i 2) (1.1-rasm). Kadrning ushbu nuqtasida katta yorqinlik pulsli (nuqta) shovqinlarga olib kelishi mumkin. Ko'tarilish tartibida buyurtma qilingan namuna (45.55.75.99.104,110,136,158,250) shaklga ega, shuning uchun (1.1) protseduraga muvofiq biz x * \u003d med (y 1, y 2, ..., y 9) \u003d 104 olamiz. Ko'rmoqdamizki, “qo'shnilar” ning filtrlash natijasiga hozirgi nuqtada ta'siri yorqinlik impulsli emissiyasini "e'tiborsiz qoldirishga" olib keldi, bu filtrlash effekti sifatida ko'rib chiqilishi kerak. Agar impulsli shovqin nuqtaga o'xshamasa, lekin ba'zi bir hududni qamrab olsa, u holda uni bostirish mumkin. Bu mahalliy hududning hajmi MF diafragining yarmidan kam bo'lsa, sodir bo'ladi. Shuning uchun, tasvirning mahalliy joylariga ta'sir qiluvchi impulsli shovqinni bostirish uchun MF diafragma kattaligini oshirish kerak.

(1.1) dan kelib chiqadiki, MFning harakati ijobiy va salbiy tashqi etkazib beruvchilarning kirish namunasining ekstremal qiymatlarini «e'tiborsiz qoldirish» dir. Shovqinni kamaytirishning ushbu printsipi rasmdagi shovqinni kuchaytirish uchun qo'llanilishi mumkin. Shu bilan birga, median filtrlash yordamida shovqinni bostirishni o'rganish ushbu muammoni hal qilishda samaradorligi chiziqli filtrlashdan past ekanligini ko'rsatdi.

MF ishlashini ko'rsatuvchi eksperimental natijalar sek. 1.2. Tajribalarda, yon tomoni 3 ga teng bo'lgan to'rtburchak diafragma bo'lgan MF ishlatilgan, shovqin bilan buzilgan tasvirlar chap qatorda ko'rsatilgan va ularning mediani filtrlash natijalari o'ng qatorda berilgan. Shaklda 1.2 a va fig. 1.2.c impulsli shovqin bilan buzilgan asl tasvirni ko'rsatadi. Tekshirilganda, tasodifiy sonlar sensori yordamida interval bo'ylab taqsimot qonuni formali ishlatilib, ramkaning barcha nuqtalarida mustaqil tasodifiy sonlar hosil qilindi. Shovqin intensivligi har bir nuqtada uning paydo bo'lish ehtimoli p tomonidan o'rnatildi. Agar n i1i2 tasodifiy soni uchun (i 1, i 2) nuqtada hosil bo'lsa, n i1i2

i2 shart 

2. 
   Saralash asosida mediani filtrlash.
   

Uchdan kattaroq filtr uchun sizga Fil Ekstrom tomonidan 2000 yil noyabr oyida Embedded Systems Programming jurnalining sonida tasvirlangan algoritmdan foydalanishni tavsiya etaman. Ekstrom bog'langan ro'yxatdan foydalanadi. Ushbu yondashuv yaxshi, chunki massiv tartiblanganda, eski qiymatni o'chirib, yangisini qo'shib, massivga biron bir jiddiy tartibsizlik kiritilmaydi. Shuning uchun, bu yondashuv katta filtrlar bilan yaxshi ishlaydi.

Yodingizda bo'lsin, dastlabki nashr qilingan kodda Ekstrom keyinchalik tuzatgan ba'zi xatolar mavjud edi. Embedded.com saytida biror narsa topish qiyinligini hisobga olib, men o'z kodimning bajarilishini nashr etishga qaror qildim. Dastlab, kod Dynamic C-da yozilgan, ammo bu xabar uchun u standart S-ga yuborilgan. Kod ishlamoqda deb taxmin qilinadi, lekin uning to'liq tekshiruvi sizning vijdoningizga bog'liq.


# NULL 0
#define STOPPER 0 / * Har qanday ma'lumotlarga qaraganda kichikroq * /
# aniqlang MEDIAN_FILTER_SIZE 5

uint16_t MedianFilter (uint16_t ma'lumotlar)
{

tuzilish juftligi (
  tizim juftligi * nuqta; / * Ro'yxat tuzadigan ko'rsatkichlar tartiblangan tartibda bog'langan * /
  uint16_t qiymati; / * Saralash uchun qiymatlar * /
};

/ * To'rtinchi juftlik buferi * /
  statik struktur juft juft bufer \u003d (0);
/ * Ma'lumotlarning doiraviy buferiga yo'naltiruvchi * /
  statik tuzilish juftligi * datpoint \u003d bufer;
/ * Zanjir to'xtatuvchisi * /
  statik struktura juftligi kichik \u003d (NULL, STOPPER);
/ * Bog'langan ro'yxatning boshiga (eng katta) ko'rsatgich. * /
  statik struktura juftligi katta \u003d (& kichik, 0);

/ * Almashtirilgan ma'lumotlar elementi vorisiga ko'rsatma * /
  tizim juftligi * vorisi;
/ * Saralangan ro'yxatni skanerlashda foydalaniladigan ko'rsatkich * /
  tizim juftligi * skanerlash;
/ * Skanerning avvalgi qiymati * /
  tizim juftligi * skanerbol;
/ * Median ko'rsatkichi * /
  tuzilish juftligi * median;
  uint16_t i;

if (ma'lumotlar soni \u003d\u003d STOPPER) (
  ma'lumotlar bazasi \u003d STOPPER + 1; / * To'xtashga ruxsat yo'q. * /
}

Agar ((++ ma'lumotlar nuqtasi - bufer)\u003e \u003d MEDIAN_FILTER_SIZE) (
  datpoint \u003d bufer; / * Ko'rsatkichlarga ma'lumotlarni ko'paytirish va o'rash. * /
}

Datpoint-\u003e value \u003d ma'lumotlar; / * Yangi ma'lumotlarga nusxalash * /
  vorisi \u003d datpoint-\u003e nuqta; / * Ko'rsatkichni eski voris qiymatiga saqlang * /
  median \u003d & katta; / * Median dastlab birinchi zanjirda * /
  scanold \u003d NULL; / * Dastlab Scanold nolga teng. * /
  ko'rish \u003d & katta; / * Zanjirdagi birinchi (eng katta) ma'lumotlarga yo'naltiruvchi ko'rsatkichlar * /

  / * Zanjirdagi birinchi elementni zanjir bilan ajratish alohida holat sifatida * /
  if (scan-\u003e point \u003d\u003d datpoint) (agar
  scan-\u003e nuqta \u003d voris;
}


  scan \u003d scan-\u003e nuqta; / * pastga zanjir * /

  / * Zanjir bo'ylab aylanish, tanaffus orqali oddiy pastadir chiqish. * /
  uchun (i \u003d 0; i< MEDIAN_FILTER_SIZE; ++i){
  / * Zanjirdagi toq sonli elementlarni ishlating * /
  if (scan-\u003e point \u003d\u003d datpoint) (agar
  scan-\u003e nuqta \u003d voris; / * Eski ma'lumotlarni o'chiring. * /
}

If (scan-\u003e value< datum){ /* If datum is larger than scanned value,*/
  datpoint-\u003e point \u003d scanold-\u003e nuqta; / * Bu erga zanjir soling. * /
  scanold-\u003e point \u003d datpoint; / * Uni zanjir bilan bog'lang. * /
  ma'lumotlar bazasi \u003d STOPPER;
};

  / * To'q sonli elementni bajargandan so'ng, median ko'rsatkichni pastga zanjirga o'tkazish * /
  median \u003d median-\u003e nuqta; / * Bosqichli o'rtacha ko'rsatkich. * /
  agar (skanerlash \u003d\u003d & kichik) (
  sindirish; / * Zanjir oxiridagi tanaffus * /
}
  scanold \u003d skanerlash; / * Ushbu ko'rsatgichni saqlang va * /
  scan \u003d scan-\u003e nuqta; / * pastga zanjir * /

  / * Zanjirda teng raqamlangan buyumlarga ishlov bering. * /
  if (scan-\u003e point \u003d\u003d datpoint) (agar
  scan-\u003e nuqta \u003d voris;
}

If (scan-\u003e value< datum){
  datpoint-\u003e point \u003d scanold-\u003e nuqta;
  scanold-\u003e point \u003d datpoint;
  ma'lumotlar bazasi \u003d STOPPER;
}

Agar (skanerlash \u003d\u003d & kichik) bo'lsa (
  sindirish;
}

Scanold \u003d skanerlash;
  scan \u003d scan-\u003e nuqta;
}

return median-\u003e value;
}

Ushbu filtrdan foydalanish uchun har safar yangi kirish qiymatini olganingizda shunchaki funktsiyani chaqiring. Funktsiya oxirgi qabul qilingan o'rtacha qiymatlarni qaytaradi, ularning soni doimiy MEDIAN_FILTER_SIZE tomonidan belgilanadi.

Ushbu algoritm etarli miqdordagi tezkor xotirani ishlatishi mumkin (albatta, bu filtr hajmiga bog'liq), chunki u kirish qiymatlari va ko'rsatkichlarni strukturalarga saqlaydi. Ammo, agar bu muammo bo'lmasa, unda algoritmdan foydalanish juda yaxshi, chunki u tartibli algoritmlarga qaraganda tezroq ishlaydi.

Agar siz ulardan foydalanmoqchi bo'lsangiz, sizga asosiy kodni taqdim etaman:


agar (ADC_Buffer_Full) (Uint_fast16_t adc_copy;
  uint_fast16_t filtrlangan_cnts;

  / * Ma'lumotlarni nusxalash * /
  memcpy (adc_copy, ADC_Counts, sizeof (adc_copy));

  / * Saralash * /
  shell_sort (adc_copy, MEDIAN_FILTER_SIZE);

  / * O'rta qiymatni oling * /
  filtered_cnts \u003d adc_copy [(MEDIAN_FILTER_SIZE - 1U) / 2U];

  / * Muhandislik bo'linmalariga aylantirish * /
…

3. 
   Xulosa
   

Median filtrlardan foydalanish ma'lum xarajatlar bilan bog'liq. Shubhasiz, median filtrlar qadam-baqadam qiymatlarga kechikishni qo'shadi. Shuningdek, median filtrlar signaldagi chastota ma'lumotlarini butunlay o'zgartirishi mumkin. Albatta, agar siz faqat doimiy qadriyatlar bilan qiziqsangiz, unda bu muammo emas.

Ushbu rezervasyonlarni hisobga olgan holda, men sizning dizayningizda median filtrlardan foydalanishni tavsiya etaman.

Median filtri shovqinni kamaytirishning chiziqli bo'lmagan jarayonini amalga oshiradi. Median filtr - bu toq sonli toifadagi namunalarni qamrab olgan tasvir oynasi bo'ylab siljigan W oynasi. Markaziy hisoblash oynaga tushgan barcha tasvir elementlarining mediani bilan almashtiriladi. Diskret ketma-ketlikning x1, x2, ..., xL tog'ri L uchun uning elementi (L? 1) / 2 elementlari kattaligi kichik yoki teng, va (L? 1) / 2 elementlar katta bo'ladi. yoki unga teng hajmda. Boshqacha qilib aytganda, median asl ketma-ketlikni buyurtma qilish orqali olingan qatorning o'rta darajadagi a'zosi.

Masalan, med (20, 10, 3, 7, 7) \u003d 7.

W oynali ikki o'lchovli median filtri quyidagicha aniqlanadi:

Median filtri rasmdagi qo'shimchalar va impulsli shovqinlarni bostirish uchun ishlatiladi. Median filtrining o'ziga xos xususiyati bu yorqinlik farqlarini (konturlarni) saqlashdir. Median filtr ayniqsa impulsli shovqin holatida samarali bo'ladi. Uch o'lchovli oynali silliqlash va median filtrlarning bir o'lchovli signal uchun shovqinli nashrida farqiga ta'siri ko'rsatilgan.

Impuls shovqiniga kelsak, 3 x 3 oynali median filtr yagona fonda bitta chiqindilarni, shuningdek, ikki, uch va to'rt pulsli chiqindilarni to'liq bostiradi. Umuman olganda, impulsli shovqin guruhini bostirish uchun deraza kattaligi shovqin guruhidan kamida ikki baravar katta bo'lishi kerak.

3x3 oynali median filtrlar orasida quyidagilar eng keng tarqalgan:



Taqdim etilgan niqoblarning koordinatalari mos keladigan pikselning yuqorida tavsiflangan ketma-ketlikka necha marta kiritilganligini anglatadi.

Tasvirdagi impulsli shovqinni yo'q qilishning samarali usullaridan biri median filtrdan foydalanishdir.