Noise filter что это: Noise Filters (Шумовые фильтры). Photoshop. Лучшие фильтры

Содержание

Алгоритмы фильтрации шумов в видеонаблюдении. Отличие 3D-DNR от DNR. / Блог / TechnoLine

DNR расшифровывается как Digital Noise Reduction. Это один из самых популярных алгоритмов, созданных специально для подавления шумов в системах видеонаблюдения. Дело в том, что именно DNR позволяет избавиться от шумов я связанных с недостаточным освещением. В итоге готовое видео попадает на сжатие и обработку в чистом виде, что значительно отражается на его качестве. Именно поэтому компания Microdigital использует его на своих камерах типа MDS-h409-2H.


Два способа подавления шумов

В современных системах видеонаблюдения используется два способа подавления шумов. Они основаны на использовании одинаковых алгоритмов, но имеются и комплексные отличия. Поэтому стоит рассмотреть каждый из них отдельно, чтобы получить общее представление для последующего сравнения.

 

DNR

Стандартный DNR очень часто называют 2D DNR. Это двумерное подавление шума, которое было очень распространено в современных системах безопасности и используется до сих пор.

У него есть один существенный недостаток, который для некоторых становится камнем преткновения при выборе модели. Дело в том, что после обработки сигнала изображение получается намного расплывчатым.

2D DNR разделяют на пространственное и временное подавление шума. Они также имеют определенные отличия.

 

Пространственное шумоподавление

Данный тип алгоритма 2D DNR производит анализ исключительно пространственной область сигнала. Временной фактор при этом не учитывается. Фактически выполняется обработка объема изображения с устранением дефектов и размытых зон.

 

Временной фильтр

Этот алгоритм обработки производит анализа пикселей в разном временном направлении. Общее пространство при этом игнорируется. Выделяют два способа подобного анализа:

Адаптивный. Выполняется изучение пикселей, которые занимают одни позиции в разных кадрах.

Компенсационный. Производится анализ траектории движения пикселей. Оценка изображения при этом производится по фактическим результатам.

 

3D DNR

Этот тип фильтра более прогрессивный. Он использует реальные преимущества стандартных методов анализа пространственного и временного алгоритма, полностью устраняя их недостатки.

При использовании 3D DNR система подавления шумов снижает даже эффект аддитивного гауссовского влияния. Это достигается путем исследования большого количества последовательных кадров, но при этом применяется временная фильтрация.

 

Фактически это выглядит так:

  • производится сравнение пикселей в стоящих рядом кадрах;
  • параллельно выполняется и анализ векторов движения с наложением предыдущих и последующих кадров;
  • на основании полученных данных за определенный отрезок выполняется сравнение с форматируемым кадром;
  • далее рассчитываются результаты по среднему «весу» пикселей в основном кадре, принимая во внимание пнализ пикселей второго кадра;
  • после этого учитывается результат обнаружения и оценки движения для создания компенсации движения и последующей оценки самого шума, чтобы можно было вносить корректировку.

Иными словами фильтр просто просматривает серию кадров, а если учесть то, что шумы являются нестатичными и не ярко выраженными, то пиксели с их присутствием будут сильно отличаться даже на соседних кадрах. Если такой анализ произвести несколько раз, то по количеству совпадений станет понятно, какой пиксель оставить, а какой необходимо убрать на финальном кадре.

 

Дополнительный эффект

В неблагоприятных условиях ведения съемки качество изображения сильно страдает от шумов. Они создают дополнительную нагрузку на матрицу и воспринимаются в качестве своеобразного информационного потока. Таким образом увеличивается объем файла записи.

При использовании фильтра 3D DNR достигается не только улучшение качества картинки, но и снижения размера файла. При использовании формата JPEG такая экономия может достигать 40%, а если вы ведете запись в MPEG, то это значение доводится до 70%.

 

Вместо вывода

На основании данных о разных алгоритма фильтрации шумов можно сделать вывод, что наличие системы DNR на устройствах видеонаблюдения просто необходимо. Ухудшение условий освещения может произойти моментально, а наличие такого фильтра позволяет получать качественную картинку даже в экстремальных условиях.

Рассмотренные две системы фильтрации сравнивать между собой не имеет смысла, поскольку 3D DNR является эволюционным продолжением линии DNR. Фактически это новое поколение алгоритма обработки сигнала, взявшее от своего прародителя все самое лучшее, оставив недостатки далеко позади. Поэтому вопрос выбора для многих очевиден.

Сетевой фильтр — устройство, для чего нужен. Защищают ли сетевые фильтры и нужны ли они, если нет заземления.

Сетевой фильтр (Surge Protector — eng.)– недорогое и достаточно простое устройство для защиты электронной техники от сетевых, высокочастотных, низкочастотных, импульсных помех, перегрузок по току, а так же от короткого замыкания.

На специальной плате в корпусе фильтра расположены элементы для защиты.

Для защиты от импульсных токов применяются варисторы, которые подключены параллельно подключаемому оборудованию. В случае резкого импульсного скачка, сопротивление варистора резко увеличивается и энергия импульса

преобразуется в тепловую энергию (что в некоторых случаях разрывает варистор), защищая оборудование, если помеха была поглощена варистором полностью. Для улучшения фильтрации импульсных помех, в паре с варисторами иногда применяются «газоразрядники» (замечены в Pilot GL, Pro). Также они могут применяться и отдельно.

 

Качественный сетевой фильтр:


Для фильтрации высокочастотных помех (радиопомеха) применяется LC-фильтр. Помехи данного типа могут нарушать работу электронного оборудования (в основном высокоточного). Создаются они электродвигателями, сварочными аппаратами, генераторами, электро-разрядниками газовых плит & etc. Эффективность фильтрации измеряется в Дб. Чем показатель выше тем лучше.

Фильтр может включать в себя

катушки индуктивности и конденсаторы (вместе или порознь не важно). Они помогают улучшить долговечность, стабильность работы, уменьшить нагрузку на внутренние системы фильтрации аудио-видео и компьютерной техники.

Также, в сетевых фильтрах применяются ограничители тока по типу «кнопка», которые разрывают питание, если превышен допустимый потребляемый ток. Хотя в более дешёвых версиях, завязка идёт не на потребляемую мощность, а на температуру.

Ещё, во многих разновидностях фильтров применяются дополнительные плавкие предохранители, которые в придачу страхуют варисторную защиту. В случае их срабатывания, требуется вскрытие устройства и замена элемента на новый.

 

Защищает ли фильтр от помех, если нет заземления на заземляющем контакте?

Хорошему сетевому фильтру не так важно, есть ли заземление или нет.

Всё же в спецификациях фильтра должно быть обозначено – «защита 3-х фаз», либо «фаза-ноль, фаза-земля, ноль-земля защита». Это обезопасит вашу технику от импульсных скачков и означает, что на каждую из фаз параллельно впаян варистор. Даже если не будет заземляющего контакта, «фаза-ноль» будет фильтровать импульсные скачки. Последует небольшое ухудшение характеристик, но фильтрация всё равно будет происходить.

Примечательно, что LC-фильтру, если таковой имеется, не нужна «земля». Он будет фильтровать высокочастотные помехи в штатном режиме.

Защиты от перегрузки и короткого замыкания — будут функционировать в штатном режиме и без заземления.

 

О псевдо фильтрах вида «удлинитель с кнопкой» или с какими сетевыми фильтрами связываться не стоит.

Отличить довольно просто.

Бросаются в глаза низкой ценой, не известностью производителя, невнятными характеристиками фильтрации на коробке, либо их отсутствием. В названии таких фильтров, часто встречаются слова «Optimal, Standart, Based, SE, Basic». Цена колеблется в районе 3-10 $. Такие фильтры лучше обходить стороной. С таким же успехом можно использовать обычные удлинители с кнопкой, которые значительно дешевле.

Данные фильтры, защитят в лучшем случает от перегрузки (при наличии термопрерывателя). Иногда содержат один варистор, посаженный на заземляющий контакт. Потому отсутствии заземления — бесполезны.

Связываться с ними не стоит, так как они обычно не имеют никаких фильтрующих элементов, кроме предохранителя на 25-30А, который сгорит в случае серьёзного КЗ и не спасёт технику. Он может защитить только от возможного пожара, в редких случаях.

Фильтр Калмана — это легко / Хабр

Много людей, в первый раз сталкивающихся в работе с датчиками, склонны считать, что получаемые показания — это точные значения. Некоторые вспоминают, что в показаниях всегда есть погрешности и ошибки. Чтобы ошибки в измерениях не приводили к ошибкам в функционировании системы в целом, данные датчиков необходимо обрабатывать. На ум сразу приходит словосочетание “фильтр Калмана”. Но слава этого “страшного” алгоритма, малопонятные формулы и разнообразие используемых обозначений отпугивают разработчиков. Постараемся разобраться с ним на практическом примере.

Об алгоритме

Что же нам потребуется для работы фильтра Калмана?

  • Нам потребуется модель системы.
  • Модель должна быть линейной (об этом чуть позже).
  • Нужно будет выбрать переменные, которые будут описывать состояние системы (“вектор состояния”).
  • Мы будем производить измерения и вычисления в дискретные моменты времени (например, 10 раз в секунду). Нам потребуется модель наблюдения.
  • Для работы фильтра достаточно данных измерений в текущий момент времени и результатов вычислений с предыдущего момента времени.

Алгоритм работает итеративно. На каждом шаге алгоритм берёт данные датчиков (с шумом и другими проблемами), вектор состояния с предыдущего шага и по этим данным оценивает состояние системы на текущем шаге. Кроме того, он еще отслеживает насколько мы можем быть уверены, что наш текущий вектор состояний соответствует истинному положению дел (разброс значений для каждой переменной в векторе).

Обычно используются следующие обозначения:

— вектор состояния;
— мера неопределенности вектора состояния. Представляет из себя ковариационную матрицу (об этом позже — это будет, наверное, самая сложная часть).

Содержимое вектора состояния зависит от фантазии разработчика и решаемой задачи. Например, мы можем отслеживать координаты объекта, а также его скорость и ускорение. В этом случае получается вектор из трёх переменных: {позиция, скорость, ускорение} (для одномерного случая; для 3D мира будет по одному такому набору для каждой оси, то есть, 9 значений в векторе)

По сути, речь идёт о совместном распределении случайных величин

В фильтре Калмана мы предполагаем, что все погрешности и ошибки (как во входных данных, так и в оценке вектора состояния) имеют нормальное распределение. А для многомерного нормального распределения его полностью определяют два параметра: математическое ожидание вектора и его ковариационная матрица.


Математическая модель системы / процесса

Мы имеем дело с динамической системой, т.е. состояние системы меняется со временем. Имея модель системы, фильтр Калмана может предугадывать, каким будет состояние системы в следующий момент времени. Именно это позволяет фильтру так эффективно устранять шум и оценивать параметры, которые не наблюдаются (не измеряются) напрямую.

Фильтр Калмана накладывает ограничения на используемые модели: это должны быть дискретные модели в пространстве состояний. А ещё они должны быть линейными.

Дискретные и линейные?Дискретность

означает для нас то, что модель работает “шагами”. На каждом шаге мы вычисляем новое состояние системы по вектору состояния с предыдущего шага. Обычно, модели такого рода задаются системой разностных уравнений.

По поводу линейности: каждое уравнение системы является линейным уравнением, задающим новое значение переменной состояния. Т.е. никаких косинусов, синусов, возведений в степень и даже сложений с константой.

Такую модель удобно представлять в виде разностного матричного уравнения:

Давайте разберём это уравнение подробно. В первую очередь, нас интересует первое слагаемое (

) — это как раз модель эволюции процесса. А матрица

(также встречаются обозначения

,

) — называется матрицей процесса (state transition matrix). Она задаёт систему линейных уравнений, описывающих, как получается новое состояние системы из предыдущего.

Например, для равноускоренного движения матрица будет выглядеть так:

Первая строка матрицы — хорошо знакомое уравнение

. Аналогично, вторая строка матрицы описывает изменение скорости. Третья строка описывает изменение ускорения.

А что же с остальными слагаемыми?

В некоторых случаях, мы напрямую управляем процессом (например, управляем квадракоптером с помощью пульта Д/У) и нам достоверно известны задаваемые параметры (заданная на пульте скорость полёта). Второе слагаемое — это модель управления. Матрица

называется матрицей управления, а вектор

— вектор управляющих воздействий. В случаях когда мы только наблюдаем за процессом, это слагаемое отсутствует.

Последнее слагаемое — — это вектор ошибки модели. Модель равноускоренного движения абсолютно точно описывает положение объекта. Однако в реальном мире есть множество случайных факторов — дороги неровные, дует ветер, и т.п. Иногда, процесс сложен и приходится использовать упрощённую модель, которая не учитывает все аспекты. Именно так возникает ошибка модели.
То, что мы записываем это слагаемое, не означает, что мы знаем ошибку на каждом шаге или описываем её аналитически. Однако фильтр Калмана делает важное предположение — ошибка имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей . Эта матрица очень важна для стабильной работы фильтра и мы её рассмотрим позже.


Модель наблюдения

Не всегда получается так, что мы измеряем интересующие нас параметры напрямую (например, мы измеряем скорость вращения колеса, хотя нас интересует скорость автомобиля). Модель наблюдения описывает связь между переменными состояния и измеряемыми величинами:


— это вектор измерения/наблюдения.Это значения, получаемые с датчиков системы.

Первое слагаемое — модель, связывающая вектор состояния с соответствующими ему показаниями датчиков. (Такой выбор модели может показаться странным, ведь наша задача — получить из , а эта модель получает из . Но это действительно так. В частности, это необходимо потому, что некоторые переменные состояния из могут отсутствовать в ).

Второе слагаемое — это вектор ошибок измерения. Как и в случае с предыдущими ошибками, предполагается, что она имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием. — ковариационная матрица, соответствующая вектору .

Вернёмся к нашему примеру. Пусть у нас на роботе установлен один единственный датчик — GPS приёмник (“измеряет” положение). В этом случае матрица будет выглядеть следующим образом:

Строки матрицы соответствуют переменным в векторе состояния, столбцы — элементам вектора измерений. В первой строке матрицы находится значение “1” так как единица измерения положения в векторе состояния совпадает с единицей измерения значения в векторе измерений. Остальные строки содержат “0” потому что переменные состояния соответствующие этим строкам не измеряются датчиком.

Что будет, если датчик и модель используют разные единицы измерения? А если датчиков несколько?

Например, модель использует метры, а датчик — количество оборотов колеса. В этом случае матрица будет выглядеть так:

Количество датчиков ничем (кроме здравого смысла) не ограничено.

Например, добавим спидометр:

Второй столбец матрицы соответствует нашему новому датчику.

Несколько датчиков могут измерять один и тот же параметр. Добавим ещё один датчик скорости:



Ковариационные матрицы и где они обитают

Для настройки фильтра нам потребуется заполнить несколько ковариационных матриц:


,

и

.

Ковариационные матрицы?

Для нормально распределенной случайной величины её математическое ожидание и дисперсия полностью определяют её распределение. Дисперсия — это мера разброса случайной величины. Чем больше дисперсия — тем сильнее может отклоняться случайная величина от её математического ожидания. Ковариационная матрица — это многомерный аналог дисперсии, для случая, когда у нас не одна случайная величина, а случайный вектор.

В одной статье сложно уместить всю теорию вероятностей, поэтому ограничимся сугубо практическими свойствами ковариационных матриц. Это симметричные квадратные матрицы, на главной диагонали которой располагаются дисперсии элементов вектора. Остальные элементы матрицы — ковариации между компонентами вектора. Ковариация показывает, насколько переменные зависят друг от друга.

Проиллюстрируем влияние мат. ожидания, дисперсии и ковариации.

Начнём с одномерного случая. Функция плотности вероятности нормального распределения — знаменитая колоколообразная кривая. Горизонтальная ось — значение случайной величины, а вертикальная ось — сравнительная вероятность того что случайная величина примет это значение:

Чем меньше дисперсия — тем меньше ширина колокола.

Понятие ковариации возникает для совместного распределения нескольких случайных величин. Когда случайные величины независимы, то ковариация равна нулю:



Ненулевое значение ковариации означает, что существует связь между значениями случайных величин:



На каждом шаге фильтр Калмана строит предположение о состоянии системы, исходя из предыдущей оценки состояния и данных измерений. Если неопределенности вектора состояния выше, чем ошибка измерения, то фильтр будет выбирать значения ближе к данным измерений. Если ошибка измерения больше оценки неопределенности состояния, то фильтр будет больше “доверять” данным моделирования. Именно поэтому важно правильно подобрать значения ковариационных матриц — основного инструмента настройки фильтра.

Рассмотрим каждую матрицу подробнее:

ковариационная матрица состояния

Квадратная матрица, порядок матрицы равен размеру вектора состояния

Как уже было сказано выше, эта матрица определяет “уверенность” фильтра в оценке переменных состояния. Алгоритм самостоятельно обновляет эту матрицу в процессе работы. Однако нам нужно установить начальное состояние, вместе с исходным предположением о векторе состояния.

Во многих случаях нам неизвестны значения ковариации между переменными для изначального состояния (элементы матрицы, расположенные вне главной диагонали). Поэтому можно проигнорировать их, установив равными 0. Фильтр самостоятельно обновит значения в процессе работы. Если же значения ковариации известны, то, конечно же, стоит использовать их.

Дисперсию же проигнорировать не выйдет. Необходимо установить значения дисперсии в зависимости от нашей уверенности в исходном векторе состояния. Для этого можно воспользоваться правилом трёх сигм: значение случайной величины попадает в диапазон с вероятностью 99.7%.

Пример

Допустим, нам нужно установить дисперсию для переменной состояния — скорости робота. Мы знаем что максимальная скорость передвижения робота — 10 м/с. Но начальное значение скорости нам неизвестно. Поэтому, мы выберем изначальное значение переменной — 0 м/с, а среднеквадратичное отклонение

;

Соответственно, дисперсия

.



ковариационная матрица шума измерений

Квадратная матрица, порядок матрицы равен размеру вектора наблюдения (количеству измеряемых параметров).

Во многих случаях можно считать, что измерения не коррелируют друг с другом. В этом случае матрица будет являться диагональной матрицей, где все элементы вне главной диагонали равны нулю. Достаточно будет установить значения дисперсии для каждого измеряемого параметра. Иногда эти данные можно найти в документации к используемым датчика. Однако, если справочной информации нет, то можно оценить дисперсию, измеряя датчиком заранее известное эталонное значение, или воспользоваться правилом трёх сигм.

ковариационная матрица ошибки модели

Квадратная матрица, порядок матрицы равен размеру вектора состояния.

С этой матрицей обычно возникает наибольшее количество вопросов. Что означает ошибка модели? Каков смысл этой матрицы и за что она отвечает? Как заполнять эту матрицу? Рассмотрим всё по порядку.

Каждый раз, когда фильтр предсказывает состояние системы, используя модель процесса, он увеличивает неуверенность в оценке вектора состояния. Для одномерного случая формула выглядит приблизительно следующим образом:

Если установить очень маленькое значение

, то этап предсказания будет слабо увеличивать неопределенность оценки. Это означает, что мы считаем, что наша модель точно описывает процесс.

Если же установить большое значение , то этап предсказания будет сильно увеличивать неопределенность оценки. Таким образом, мы показываем что модель может содержать неточности или неучтенные факторы.

Для многомерного случая формула выглядит несколько сложнее, но смысл схожий. Однако, есть важное отличие: эта матрица указывает, на какие переменные состояния будут в первую очередь влиять ошибки модели и неучтённые факторы.

Допустим, мы отслеживаем перемещение робота, используя модель равноускоренного движения, и вектор состояния содержит следующие переменные: положение x, скорость v и ускорение a. Однако, наша модель не учитывает, что на дороге встречаются неровности.

Когда робот проходит неровность, показания датчиков и предсказание модели начнут расходиться. Структура матрицы будет определять, как фильтр отреагирует на это расхождение.

Мы можем выдвинуть различные предположения относительно природы шума. Для нашего примера с равноускоренным движением логично было бы предположить, что неучтённые факторы (неровность дороги) в первую очередь влияют на ускорение. Этот подход применим ко многим структурам модели, где в векторе состояния присутствует переменная и несколько её производных по времени (например, положение и производные: скорость и ускорение). Матрица выбирается таким образом, чтобы наибольшее значение соответствовало самому высокому порядку производной.

Так как же заполняется матрица Q?

Обычно используют модель-приближение. Рассмотрим на примере модели равноускоренного движения:


Модель непрерывного белого шума

Мы предполагаем, что ускорение постоянно на каждом шаге. Но из-за неровностей дороги ускорение, на самом деле, постоянно изменяется. Мы можем предположить, что изменение ускорения происходит под воздействием непрерывного белого шума с нулевым математическим ожиданием (т.е. усреднив все небольшие изменения ускорения за время движения робота мы получаем 0)

В этой модели матрица Q рассчитывается следующим образом

Мы формируем матрицу Qc в соответствии со структурой вектора состояния. Наивысшему порядку производной соответствует правый нижний элемент матрицы. В случае, если в векторе состояния несколько таких переменных, то каждая из них учитывается в матрице.

Для нашей модели равноускоренного движения матрица будет выглядеть так:

— спектральная плотность мощности белого шума

Подставляем матрицу процесса, соответствующую нашей модели:

После перемножения и интегрирования получаем:

Модель “кусочного” белого шума

Мы предполагаем, что ускорение на самом деле постоянно в течение каждого шага моделирования, но дискретно и независимо меняется между шагами. Выглядит очень похоже на предыдущую модель, но небольшая разница есть

— мощность шума


— наивысший порядок производной, используемой в модели (т.е. ускорение для вышеописанной модели)

В этой модели матрица определяется следующим образом:

Из матрицы процесса F

берём столбец с наивысшим порядком производной

и подставляем в формулу. В итоге получаем:

Обе модели являются приближениями того, что происходит на самом деле в реальности. На практике, приходится экспериментировать и выяснять, какая модель подходит лучше в каждом отдельном случае. Плюсом второй модели является то, что мы оперируем дисперсией шума, с которой уже хорошо умеем работать.



Простейший подход

В некоторых случаях прибегают к грубому упрощению: устанавливают все элементы матрицы равными нулю, за исключением элементов, соответствующих максимальным порядкам производных переменных состояния.

Действительно, если рассчитать по одному из приведённых выше методов, при достаточно малых значениях , значения элементов матрицы оказываются очень близкими к нулю.

Т.е. для нашей модели равноускоренного движения можно взять матрицу следующего вида:

И хотя такой подход не совсем корректен, его можно использовать в качестве первого приближения или для экспериментов. Без сомнения, не стоит выбирать матрицу

таким образом для любых важных задач без весомых причин.

Важное замечание

Во всех примерах выше используется вектор состояния и может показаться, что во всех случаях дисперсия, соответствующая наивысшему порядок производной, находится в правом нижнем углу матрицы. Это не так.

Рассмотрим вектор состояния

Матрица будет представлять собой блочную матрицу, где отдельные блоки 3х3 элементов будут соответствовать группам и . Остальные элементы матрицы будут равны нулю.

Дисперсия, соответствующая наивысшим порядкам производных и , будет находиться на 3-ей и 5-ой позициях на главной диагонали матрицы.

Однако, на практике нет никакого смысла перемешивать порядок переменных состояния таким образом, чтобы порядки производных шли не по очереди — это просто неудобно.

Пример кода

Нет смысла изобретать велосипед и писать свою собственную реализацию фильтра Калмана, когда существует множество готовых библиотек. Я выбрал язык python и библиотеку filterpy для примера.

Чтобы не загромождать пример, возьмем одномерный случай. Одномерный робот оборудован одномерным GPS, который определяет положение с некоторой погрешностью.

Моделирование данных датчиков

Начнём с равномерного движения:

Simulator.py
import numpy as np
import numpy.random

# Моделирование данных датчика
def simulateSensor(samplesCount, noiseSigma, dt):
   # Шум с нормальным распределением. мат. ожидание = 0, среднеквадратичное отклонение = noiseSigma
   noise = numpy.random.normal(loc = 0.0, scale = noiseSigma, size = samplesCount)

   trajectory = np.zeros((3, samplesCount))

   position = 0
   velocity = 1.0
   acceleration = 0.0

   for i in range(1, samplesCount):
       position = position + velocity * dt + (acceleration * dt ** 2) / 2. 0
       velocity = velocity + acceleration * dt
       acceleration = acceleration

       trajectory[0][i] = position
       trajectory[1][i] = velocity
       trajectory[2][i] = acceleration

   measurement = trajectory[0] + noise

   return trajectory, measurement # Истинное значение и данные "датчика" с шумом

Визуализируем результаты моделирования:

Код
import matplotlib.pyplot as plt
dt = 0.01
measurementSigma = 0.5
trajectory, measurement = simulateSensor(1000, measurementSigma, dt)

plt.title("Данные датчика")
plt.plot(measurement, label="Измерение", color="#99AAFF")
plt.plot(trajectory[0], label="Истинное значение", color="#FF6633")
plt.legend()
plt.show()



Реализация фильтра

Для начала выберем модель системы. Я решил взять 3 переменных состояния: положение, скорость и ускорение. В качестве модели процесса возьмем модель равноускоренного движения:

У нас единственный датчик, который напрямую измеряет положение. Поэтому модель наблюдения получается очень простой:

Мы предполагаем, что наш робот находится в точке 0 и имеет нулевые скорость и ускорение в начальный момент времени:

Однако, мы не уверены, что это именно так. Поэтому установим матрицу ковариации для начального состояния с большими значениями на главной диагонали:

Я воспользовался функцией библиотеки filterpy для расчёта ковариационной матрицы ошибки модели: filterpy.common.Q_discrete_white_noise. Эта функция использует модель непрерывного белого шума.

Код
import filterpy.kalman
import filterpy.common
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import numpy.random
from Simulator import simulateSensor # моделирование датчиков

dt = 0.01                       # Шаг времени
measurementSigma = 0.5          # Среднеквадратичное отклонение датчика
processNoise = 1e-4             # Погрешность модели

# Моделирование данных датчиков
trajectory, measurement = simulateSensor(1000, measurementSigma, dt)

# Создаём объект KalmanFilter
filter = filterpy. kalman.KalmanFilter(dim_x=3,      # Размер вектора стостояния
                                     dim_z=1)      # Размер вектора измерений

# F - матрица процесса - размер dim_x на dim_x - 3х3
filter.F = np.array([ [1,   dt,     (dt**2)/2],
                     [0,   1.0,    dt],
                     [0,   0,      1.0]])


# Матрица наблюдения - dim_z на dim_x - 1x3
filter.H = np.array([[1.0, 0.0, 0.0]])

# Ковариационная матрица ошибки модели
filter.Q = filterpy.common.Q_discrete_white_noise(dim=3, dt=dt, var=processNoiseVariance)

# Ковариационная матрица ошибки измерения - 1х1
filter.R = np.array([[measurementSigma*measurementSigma]])

# Начальное состояние.
filter.x = np.array([0.0, 0.0, 0.0])

# Ковариационная матрица для начального состояния
filter.P = np.array([[10.0, 0.0,  0.0],
                    [0.0,  10.0, 0.0],
                    [0.0,  0.0,  10.0]])

filteredState = []
stateCovarianceHistory = []

# Обработка данных
for i in range(0, len(measurement)):
   z = [ measurement[i] ]                      # Вектор измерений
   filter. predict()                            # Этап предсказания
   filter.update(z)                            # Этап коррекции

   filteredState.append(filter.x)
   stateCovarianceHistory.append(filter.P)

filteredState = np.array(filteredState)
stateCovarianceHistory = np.array(stateCovarianceHistory)

# Визуализация
plt.title("Kalman filter (3rd order)")
plt.plot(measurement, label="Измерение", color="#99AAFF")
plt.plot(trajectory[0], label="Истинное значение", color="#FF6633")
plt.plot(filteredState[:, 0], label="Оценка фильтра", color="#224411")
plt.legend()
plt.show()



Бонус — сравнение различных порядков моделей

Сравним поведение фильтра с моделями разного порядка. Для начала, смоделируем более сложный сценарий поведения робота. Пусть робот находится в покое первые 20% времени, затем движется равномерно, а затем начинает двигаться равноускоренно:

Simulator.py
# Моделирование данных датчика
def simulateSensor(samplesCount, noiseSigma, dt):
   # Шум с нормальным распределением.  мат. ожидание = 0, среднеквадратичное отклонение = noiseSigma
   noise = numpy.random.normal(loc = 0.0, scale = noiseSigma, size = samplesCount)

   trajectory = np.zeros((3, samplesCount))

   position = 0
   velocity = 0.0
   acceleration = 0.0

   for i in range(1, samplesCount):
       position = position + velocity * dt + (acceleration * dt ** 2) / 2.0
       velocity = velocity + acceleration * dt
       acceleration = acceleration

       # Переход на равномерное движение
       if(i == (int)(samplesCount * 0.2)):
           velocity = 10.0

       # Переход на равноускоренное движение
       if (i == (int)(samplesCount * 0.6)):
           acceleration = 10.0

       trajectory[0][i] = position
       trajectory[1][i] = velocity
       trajectory[2][i] = acceleration

   measurement = trajectory[0] + noise

   return trajectory, measurement # Истинное значение и данные "датчика" с шумом

В предыдущем примере мы использовали модель, содержащую переменную (положение) и две производных её по времени (скорость и ускорение). Посмотрим, что будет, если избавиться от одной или обеих производных:

2-й порядок
# Создаём объект KalmanFilter
filter = filterpy.kalman.KalmanFilter(dim_x=2,      # Размер вектора стостояния
                                     dim_z=1)      # Размер вектора измерений

# F - матрица процесса - размер dim_x на dim_x - 2х2
filter.F = np.array([ [1,   dt],
                     [0,   1.0]])


# Матрица наблюдения - dim_z на dim_x - 1x2
filter.H = np.array([[1.0, 0.0]])

filter.Q = [[dt**2,       dt],
           [   dt,      1.0]] * processNoise

# Начальное состояние.
filter.x = np.array([0.0, 0.0])

# Ковариационная матрица для начального состояния
filter.P = np.array([[8.0, 0.0],
                    [0.0, 8.0]])


1-й порядок
# Создаём объект KalmanFilter
filter = filterpy.kalman.KalmanFilter(dim_x=1,      # Размер вектора стостояния
                                     dim_z=1)      # Размер вектора измерений

# F - матрица процесса - размер dim_x на dim_x - 1х1
filter.F = np.array([ [1.0]])


# Матрица наблюдения - dim_z на dim_x - 1x1
filter.H = np.array([[1.0]])

# Ковариационная матрица ошибки модели
filter.Q = processNoise 

# Ковариационная матрица ошибки измерения - 1х1
filter.R = np.array([[measurementSigma*measurementSigma]])

# Начальное состояние.
filter.x = np.array([0.0])

# Ковариационная матрица для начального состояния
filter.P = np.array([[8.0]])

Сравним результаты:




На графиках сразу заметно, что модель первого порядка начинает отставать от истинного значения на участках равномерного движения и равноускоренного движения. Модель второго порядка успешно справляется с участком равномерного движения, но так же начинает отставать на участке равноускоренного движения. Модель третьего порядка справляется со всеми тремя участками.

Однако, это не означает что нужно использовать модели высокого порядка во всех случаях. В нашем примере, модель третьего порядка справляется с участком равномерного движения несколько хуже модели второго порядка, т.к. фильтр интерпретирует шум сенсора как изменение ускорения. Это приводит к колебанию оценки фильтра. Стоит подбирать порядок модели в соответствии с планируемыми режимами работы фильтра.

Нелинейные модели и фильтр Калмана


Почему фильтр Калмана не работает для нелинейных моделей и что делать

Всё дело в нормальном распределении. При применении линейных преобразованийк нормально распределенной случайной величине, результирующее распределение будет представлять собой нормальное распределение, или будет пропорциональным нормальному распределению. Именно на этом принципе и строится математика фильтра Калмана.

Есть несколько модификаций алгоритма, которые позволяют работать с нелинейными моделями.

Например:

Extended Kalman Filter (EKF) — расширенный фильтр Калмана. Этот подход строит линейное приближение модели на каждом шаге. Для этого требуется рассчитать матрицу вторых частных производных функции модели, что бывает весьма непросто. В некоторых случаях, аналитическое решение найти сложно или невозможно, и поэтому используют численные методы.

Unscented Kalman Filter (UKF). Этот подход строит приближение распределения получающегося после нелинейного преобразования при помощи сигма-точек. Преимуществом этого метода является то, что он не требует вычисления производных.

Мы рассмотрим именно Unscented Kalman Filter

Unscented Kalman Filter и почему он без запаха

Основная магия этого алгоритма заключается в методе, который строит приближение распределения плотности вероятности случайной величины после прохождения через нелинейное преобразование. Этот метод называется unscented transform — сложнопереводимое на русский язык название. Автор этого метода, Джеффри Ульман, не хотел, чтобы его разработку называли “Фильтр Ульмана”. Согласно

интервью

, он решил назвать так свой метод после того как увидел дезодорант без запаха (“unscented deodorant”) на столе в лаборатории, где он работал.

Этот метод достаточно точно строит приближение функции распределения случайной величины, но что более важно — он очень простой.

Для использования UKF не придётся реализовывать какие-либо дополнительные вычисления, за исключением моделей системы. В общем виде, нелинейная модель не может быть представлена в виде матрицы, поэтому мы заменяем матрицы и на функции и . Однако смысл этих моделей остаётся тем же.

Реализуем unscented Kalman filter для линейной модели из прошлого примера:

Код
import filterpy.kalman
import filterpy.common
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import numpy.random
from Simulator import simulateSensor, CovarianceQ

dt = 0.01
measurementSigma = 0.5
processNoiseVariance = 1e-4

# Функция наблюдения - аналог матрицы наблюдения
# Преобразует вектор состояния x в вектор измерений z
def measurementFunction(x):
   return np.array([x[0]])

# Функция процесса - аналог матрицы процесса
def stateTransitionFunction(x, dt):
   newState = np.zeros(3)
   newState[0] = x[0] + dt * x[1] + ( (dt**2)/2 ) * x[2]
   newState[1] = x[1] + dt * x[2]
   newState[2] = x[2]

   return newState


trajectory, measurement = simulateSensor(1000, measurementSigma)

# Для unscented kalman filter необходимо выбрать алгоритм выбора сигма-точек
points = filterpy.kalman.JulierSigmaPoints(3, kappa=0)

# Создаём объект UnscentedKalmanFilter
filter = filterpy.kalman.UnscentedKalmanFilter(dim_x = 3,
                                              dim_z = 1,
                                              dt = dt,
                                              hx = measurementFunction,
                                              fx = stateTransitionFunction,
                                              points = points)



# Ковариационная матрица ошибки модели
filter.Q = filterpy.common.Q_discrete_white_noise(dim=3, dt=dt, var=processNoiseVariance)

# Ковариационная матрица ошибки измерения - 1х1
filter.R = np.array([[measurementSigma*measurementSigma]])

# Начальное состояние.
filter.x = np.array([0.0, 0.0, 0.0])

# Ковариационная матрица для начального состояния
filter.P = np.array([[10.0, 0.0,  0.0],
                    [0.0,  10.0, 0.0],
                    [0.0,  0.0,  10.0]])

filteredState = []
stateCovarianceHistory = []

for i in range(0, len(measurement)):
   z = [ measurement[i] ]
   filter.predict()
   filter.update(z)

   filteredState.append(filter.x)
   stateCovarianceHistory.append(filter.P)

filteredState = np.array(filteredState)
stateCovarianceHistory = np.array(stateCovarianceHistory)

plt.title("Unscented Kalman filter")
plt.plot(measurement, label="Измерение", color="#99AAFF")
plt.plot(trajectory[0], label="Истинное значение", color="#FF6633")
plt.plot(filteredState[:, 0], label="Оценка фильтра", color="#224411")
plt.legend()
plt.show()

Разница в коде минимальна. Мы заменили матрицы

F

и

H

на функции

f(x)

и

h(x)

. Это позволяет использовать нелинейные модели системы и/или наблюдения:

# Функция наблюдения - аналог матрицы наблюдения
# Преобразует вектор состояния x в вектор измерений z
def measurementFunction(x):
   return np.array([x[0]])

# Функция процесса - аналог матрицы процесса
def stateTransitionFunction(x, dt):
   newState = np.zeros(3)
   newState[0] = x[0] + dt * x[1] + ( (dt**2)/2 ) * x[2]
   newState[1] = x[1] + dt * x[2]
   newState[2] = x[2]

   return newState

Также, появилась строчка, устанавливающая алгоритм генерации сигма-точек

points = filterpy.kalman.JulierSigmaPoints(3, kappa=0)

Этот алгоритм определяет точность оценки распределения вероятности при прохождении через нелинейное преобразование. К сожалению, существуют только общие рекомендации относительно генерации сигма-точек. Поэтому для каждой отдельной задачи значения параметров алгоритма подбираются экспериментальным путём.


Ожидаемый результат — график оценки положения практически не отличается от обычного фильтра Калмана.

В этом примере используется линейная модель. Однако мы могли бы использовать нелинейные функции. Например, мы могли бы использовать следующую реализацию:

g = 9.8
# Вектор состояния - угол наклона
# Вектор измерений - ускорение вдоль осей X и Y
def measurementFunction(x):
  measurement = np.zeros(2)
  measurement[0] = math.sin(x[0]) * g
  measurement[1] = math.cos(x[0]) * g
  return measurement

Такую модель измерений было бы невозможно использовать в случае с линейным фильтром Калмана

Вместо заключения

За рамками статьи остались теоретические основы фильтра Калмана. Однако объем материала по этой теме ошеломляет. Сложно выбрать хороший источник. Я бы хотел рекомендовать замечательную книгу от автора библиотеки filterpy Roger Labbe (на английском языке). В ней доступно описаны принципы работы алгоритма и сопутствующая теория. Книга представляет собой документ Jupyter notebook, который позволяет в интерактивном режиме экспериментировать с примерами.

Литература

→ Roger Labbe —

Kalman and Bayesian Filters in Python

→ 

Wikipedia

Руководство пользователя Adobe Photoshop Noise Rediction



Руководство пользователя Adobe Photoshop Noise Rediction

Назначение

Плагин-фильтр Noise Reduction уменьшает шум в изображениях. Необходимость в шумоподавлении возникает при обработке сканированных изображений и цифровых фотографий.

Далее в описании предполагается, что пользователь знаком с основными функциями программы Photoshoр. Названия стандартных терминов программы Photoshop приводятся для ее англоязычной версии, поскольку в русскоязычном варианте они изменяются от версии к версии. Возможные русскоязычные аналоги приведены в таблице.

Рис. 1. Диалоговое окно фильтра (при крупном системном шрифте).

Пример удаления шума

В этом разделе на конкретном примере показывается как пользоваться фильтром. Предполагается, что это поможет быстро начать работать с ним.

Откройте в программе Photoshop изображение sample_noise1.jpg. Откройте плагин Noise Reduction. Установите регулировки Emphasis = 0, Outlines = 50, Scale = 100. Это обычные значения этих регулировок. Далее нажмите кнопку рядом с регулировкой Low и подберите такое значение Low, чтобы сохранились все очертания изображения, но исчез шум на ровных участках. Нажмите кнопку Middle. Подберите значение Middle аналогичным образом. Нажмите кнопку Hi. Подберите значение Hi, отдавая предпочтение полному отсутствию шума, а не сохранению максимума очертаний. Нажмите кнопку Original и установите Original = Edges = 50 или как вам нравится. На этом установка параметров шумоподавления завершена. Нажмите кнопку OK. Сравните ваш результат с изображением sample_noise2.jpg (см. рис. 2). Если вы все сделали правильно у вас должно было получиться не хуже. Закройте изображение без сохранения.

Рис. 2. Шумоподавление.
Вверху — исходное изображение, внизу — после удаления шума.

Цифровые фотографии с небольшим мелкозернистым шумом. Иногда оказывается достаточным лишь ослабить мелкозернистый шум. Для этого нужно установить Original = 30, Edges = 100, Hi = 0, Middle = 100, Low =100, Outlines = 100, Emphasis = 0, Scale = 100. Если необходимо сохранить больше резкости, увеличьте регулировку Hi до приемлемого значения.

См. также другие полезные советы.

Принцип работы

Фильтр выделяет в изображении три частотные полосы — высокочастотную, среднечастотную и низкочастотную. Высокочастотная полоса содержит мелкие детали изображения, резкие границы и мелкозернистый шум, среднечастотная — детали и шум средних размеров, низкочастотная — плавные переходы и пятна неоднородности. В этих полосах с помощью регулировок Hi, Middle, Low (см. рис. 1) задаются пороги, выше которых элементы изображения считаются значимой информацией и сохраняются, а ниже — считаются шумом и удаляются. Помимо этого, для смягчения зазубренности линий и сглаживания оставшегося шума применяется размытие вдоль линий. Величина этого размытия задается регулировкой Outlines. Размытие вдоль линий приводит к некоторой потере резкости границ, и для их восстановления служит регулировка Edges — она возвращает границы к их первоначальному значению. Чтобы после удаления шума изображение не выглядело неестественно гладким к нему подмешивается немного исходного изображения с помощью регулировки Original. Пример удаления шума можно видеть на рис. 2 (нижнее изображение на нем получено фильтрацией верхнего с параметрами Original = 40, Edges = 50, Hi = 32, Middle = 54, Low = 100, Outlines = 50, Emphasis = 0, Scale = 100). Способ подбора параметров шумоподавления описан в разделе Подбор регулировок.

На первый взгляд это может показаться странным, но применение шумоподавления к качественным изображениям, в которых и без того мало шума, нередко значительно улучшает их. Особенно это относится к портретам людей (четкая прорисовка структуры кожи, как правило, нежелательна и в художественной фотосъемке применяют специальные смягчающие фильтры для портретов). Кроме того, шумоподавление способствует уменьшению размеров файлов, что немаловажно для публикации изображений в интернете.

Удаление шума всегда приводит к большей или меньшей потере деталей изображения. В поиске компромисса между более полным удалением шума и максимальным сохранением деталей нужно принимать во внимание психологические особенности восприятия: сравнивая исходное изображение с отфильтрованным обратите внимание не на детали, а на общее впечатление от изображения, на его выразительность. Шум не всегда портит изображения, как не всегда их портит размытость. Убирать шум из старых фотографий вообще нецелесообразно — он несет отпечаток своего времени. Ну и разумеется не всегда нужно убирать шум во всем изображении — нередко достаточно обработать лишь некоторые части. Для этого нужно выделить их в программе Photoshop перед применением фильтра.

Подбор регулировок

Для подбора параметров шумоподавления можно придерживаться следующего порядка. Установите регулировки Emphasis = 0, Outlines = 50, Scale = 100. Это обычные значения этих регулировок. Далее нажмите кнопку рядом с регулировкой Hi. Подберите значение Hi, отдавая предпочтение полному отсутствию шума, а не сохранению максимума очертаний. Нажмите кнопку Middle и подберите такое значение Middle, чтобы сохранились почти все очертания изображения, но исчез шум на ровных участках. Нажмите кнопку Low. Подберите значение Low аналогичным образом. Нажмите кнопку Original и установите Original и Edges так, чтобы были в достаточной степени прорисованы все детали, но шум не был особенно заметен. Способ удаления неоднородностей с очень низкими частотами описан в разделе Удаление больших пятен неоднородности.

Далее описываются отдельные регулировки плагина.

«Original (оригинал)»

Определяет процент смешивания исходного изображения с отфильтрованным.

«Edges (края)»

При удалении шума происходит сглаживание краев. Чтобы защитить границы от сглаживания увеличьте значение этой регулировки. При наличии зазубренных линий полностью защищать края бывает нецелесообразным.

«Hi (высокий диапазон)»

Определяет уровень ниже которого элементы изображения в высокочастотном диапазоне (мелкие детали) считаются шумом, а выше — значимой информацией. Уровень подбирается вручную. Чтобы увидеть какие части изображения отсекаются, а какие остаются, нажмите кнопку справа от ползунка. Обычно эта регулировка устанавливается в такое положение, при котором отсекается весь шум, даже если за это приходится платить потерей многих значимых элементов. Значимые элементы будут затем частично восстановлены регулировками Edges и Original. Если одновременно с полным отсечением шума в диапазоне Hi отсекаются все или почти все значимые детали, попробуйте уменьшать регулировку Scale до тех пор, пока при отсечении шума не будет оставаться приемлемое количество значимых деталей.

Если вы хотите сохранить максимум деталей, рассмотрите возможность вовсе не удалять высокочастотный шум. Мелкая зернистость (в отличие от крупной зернистости и пятен неоднородности) не слишком сильно портит изображение. Порой в ней есть даже некоторый шарм (например, фотографии иногда специально печатают на тисненой бумаге). Нужно принять во внимание и то, что при выводе на пленки или принтер мелкая зернистость становится незаметной из-за растеризации. Чтобы отключить удаление высокочастотного шума установите регулировку Hi в крайнее правое положение. Отключение удаления высокочастотного шума бывает полезным при обработке сильно зашумленных изображений.

«Middle (средний диапазон)»

Определяет уровень ниже которого элементы изображения в среднечастотном диапазоне (детали среднего размера) считаются шумом, а выше — значимой информацией. Уровень подбирается вручную. Чтобы увидеть какие части изображения отсекаются, а какие остаются, нажмите кнопку справа от ползунка. Обычно эта регулировка устанавливается в такое положение, при котором остается небольшая часть шума и сохраняется большинство значимых элементов. Значимые элементы будут затем частично восстановлены регулировкой Original.

«Low (низкий диапазон)»

Определяет уровень ниже которого элементы изображения в низкочастотном диапазоне (плавные переходы и протяженные границы) считаются шумом, а выше — значимой информацией. Уровень подбирается вручную. Чтобы увидеть, какие части изображения отсекаются, а какие остаются, нажмите кнопку справа от ползунка. Обычно эта регулировка устанавливается в такое положение, при котором остаются все значимые элементы (контуры), а шум отсекается только на ровных участках.

«Outlines (прорисовка контуров)»

Для уменьшения эффекта разорванных и зазубренных линий применяется размытие вдоль линий изображения. Величина этого размытия задается данной регулировкой. Обычно ее значение можно взять равным 50 или около того. Размытие линий осуществляется только в диапазонах Hi и Middle. При значениях этих регулировок равным 100, размытие к ним не применяется (то есть они полностью сохраняются в изображении какими были до фильтрации). Если размытия вдоль линий не требуется, следует установить Outlines = 100.

«Emphasis (акцентирование контуров)»

Акцентирование контуров используется для повышения выразительности. Это как правило бывает необходимым для недостаточно контрастных изображений, например, напечатанных на немелованной бумаге или неправильно сделанных фотографий. Для обычных целей используются значения от 0 до 10. Значения этой регулировки больше 10-20 позволяют получить спецэффекты в стиле импрессионизма (при этом регулировку Original следует установить в ноль). Отрицательные значения используются для смягчения слишком контрастных изображений.

«Scale (масштаб)»

Задает масштаб. При удалении шума из изображения с мелкими значимыми деталями установите регулировку Scale = 200. Если в изображении нет мелких деталей или если они плохо отделяются от шума, следует установить просмотр диапазона Hi и уменьшать Scale, пока в диапазоне Hi при отсечении шума не будет оставаться приемлемое количество значимых деталей (см. регулировка Hi).

Уменьшение регулировки Scale приводит к пропорциональному сдвигу диапазонов Hi, Middle, Lo в сторону низких частот. Если принять весь частотный диапазон за 1.0, то при Scale = 100 область низких частот будет 0.0625…0.125; область средних частот — 0.125…0.25; область высоких 0.25…1.0. При Scale = 40 эти области станут равными 0.025…0.05; 0.05…0.1; 0.1…1.0. Последовательные применения фильтра с разными значениями Scale позволяет удалять шум из более широкого диапазона; в частности, шум очень низких частот (см. Удаление больших пятен неоднородности).

«Lab processing (обработка в Lab)»

При активации этой опции RGB-изображение на время шумоподавления конвертируется в цветовое пространство Lab. Канал L содержит только яркостную (черно-белую) составляющую изображения, а каналы a и b — только цветные (красно-зеленую и сине-желтую соответственно). Фильтр настроен таким образом, чтобы шум из каналов a и b удалялся в большей степени, чем из канала L (потеря деталей в каналах a и b не столь заметна, как потеря деталей в канале L).

Обработка в режиме Lab полезна для удаления цветового шума (цветных пятен), поскольку он сосредоточен в каналах a и b. Если полностью размыть каналы a и b, получится изображение, близкое к черно-белому.

Для получения лучшего результата следует убирать шум в каждом из каналов L, a, b по отдельности. Для этого нужно конвертировать изображение в режим Lab в программе Photoshop и обработать каждый канал отдельно. 

Удаление больших пятен неоднородности

Данная операция используется для удаления пятен на ровных участках изображения и ее предпочтительнее применять к изображению, уже находящемуся в том разрешении, в котором оно будет использоваться. Сначала нужно определить масштаб неоднородности. Для этого установите Original = Edges = Hi = Middle = Low = 0, Outlines = Scale = 100. Понижайте значение Scale до тех пор, пока пятна неоднородности не будут достаточно размыты, но не более того. Если в пределах окна preview трудно оценить достаточна ли степень размытия, то для оценки рекомендуется отфильтровать небольшую выделенную область изображения. После определения Scale следует увеличивать Low до тех пор, пока не прорисуются контуры изображения. Аналогично следует увеличить Middle. Можно попробовать добавить прорисовку контуров путем сдвига влево ползунка Outlines. После подбора этих параметров нужно установить Hi = 100 и произвести фильтрацию (нажать кнопку OK).

Сканирование оригиналов

При сканировании желательно выбрать достаточно большое (но не завышенное) разрешение сканирования, чтобы при удалении шума терялось меньше деталей изображения. Оптимальным является разрешение, при котором самая тонкая линия в изображении имеет толщину приблизительно 2-3 пикселя. Например, разрешения 600 dpi обычно достаточно для сканирования бумажных фотографий. После удаления шума разрешение изображения можно понизить до желаемой величины штатной командой Image Size.

Полезные советы

  • Изменение области просмотра. Поместите указатель в поле просмотра, нажмите левую кнопку мыши и удерживая ее нажатой переместите в нужное место.
  • Размер окна плагина. Можно увеличить окно просмотра, нажав кнопку переключения размера плагина (расположена в правом нижнем углу плагина). Если компьютер недостаточно быстр и обсчет занимает много времени, можно установить уменьшенное окно просмотра, нажав кнопку переключения размера при нажатой клавише CTRL.
  • Сохранение и восстановление настроек. При успешном завершении фильтрации изображения настройки запоминаются и используются при следующем запуске плагина. Чтобы сохранить текущие настройки при открытом окне плагина нажмите ALT+S. Чтобы восстановить настройки нажмите ALT+R.
  • Точный подбор регулировок. При подборе значений на ползунках можно пользоваться стрелками на клавиатуре для более точного позиционирования. При использовании колесика мышки нужно щелкнуть на ползунке после установки значения.
  • Обработка по каналам. При обработке цветных изображений для получения лучшего результата следует убирать шум в каждом из цветовых каналов изображения по отдельности. Откройте в программе Photoshop панель Channels (Каналы). Выделите первый канал и примените к нему фильтр Noise Reduction. Затем выделите и обработайте второй канал и т.д.
  • Удаление цветных пятен. С точки зрения визуального восприятия один из самых неприятных шумов в цифровых фотографиях — цветовой шум. Для его удаления используйте обработку в Lab.
  • Удаление артефактов JPEG. При сильных степенях сжатия в формате JPEG возникает заметная мозаичность изображения. Чтобы смягчить этот эффект следует конвертировать сжатое изображение в режим Lab в программе Photoshop и обработать каналы a и b до исчезновения мозаичности.
  • Восстановление резкости. После удаления шума из изображения или понижения разрешения до требуемого бывает полезным повысить его резкость с помощью Unsharp Mask. Эту операцию можно применять дважды: первый раз для оттенения границ, а второй — для их обострения. Например, сначала операция применяется с параметрами Amount = 20, Radius = 5.0, а потом с Amount = 100, Radius = 1.0. Для ориентира можно следовать правилу: произведение Amount*Radius должно оставаться примерно равным 50-200. 
  • Техника маскирования. Если одни области изображения лучше получаются фильтрацией с одними параметрами, а другие — с другими, можно поступить стандартным для Фотошопа способом: сделать два (или более) слоя, отфильтровать каждый с нужными параметрами, а затем скомбинировать слои, используя маскирование, так чтобы выбрать с каждого слоя лучшее. Например, если на верхнем слое некоторые области получились лучше, чем на нижнем, то следует присоединить к верхнему слою маску (Layer > Add Layer Mask > Hide All) и вручную закрасить ее (она находится в каналах) белой кистью, чтобы открыть нужные элементы на верхнем слое.
  • Техника маскирования 2. Если изображение отфильтровано в целом удовлетворительно за исключением небольшой области, необязательно фильтровать заново все изображение. Сделайте копию (Image > Duplicate) изображения и верните оригинал к исходному состоянию. Выделите все отфильтрованное изображение, скопируйте его в буфер, затем выделите весь оригинал изображения и вставьте изображение из буфера. Оно должно разместиться как дополнительный слой, точно совмещенный с первым. Выделите неудовлетворительно отфильтрованную область на нижнем слое и примените фильтр с подходящими установками. Используя маскирование на верхнем слое скомбинируйте два изображения для получения нужного результата.
  • Средства автоматизации. Использование возможностей автоматизации Photoshop (меню File > Automate > Batch) иногда позволяет сэкономить много времени при однотипной обработке большого числа файлов. Используйте log-файл для сообщения об ошибках, чтобы процесс не прерывался диалогами. При записи Action необязательно фильтровать все изображение — процесс записи можно ускорить, если фильтровать лишь небольшую выделенную часть. Такой способ записи на качество фильтрации не влияет.

Названия некоторых стандартных терминов программы Photoshop в ее русскоязычных версиях:

Термин Название в русскоязычной версии
Action панель «Действия», «Скрипты»
Add Layer Mask группа команд «Добавить маску» в меню «Слой»
Automate группа команд «Автоматизация» в меню «Файл»
Batch команда «Пакет» в меню «Файл > Автоматизация»
Grayscale режим «Черно-белый»
Image меню «Изображение»
Image size Команда «Размер» меню «Изображение»
Hide All команда «Скрыть все» в меню «Слой > Добавить маску»
Layer меню «Слой»
Unsharp Mask фильтр «Нечеткая маска», «Нерезкое маскирование», «Снять резкость», «Маскирование нерезкости»

В различных версиях Photoshop русский перевод может отличаться, возможные значения приведены через запятую или в скобках.

  • Adobe Photoshop версии 5.0 или выше.
  • Процессор не ниже Pentium c технологией MMX.
  • Разрешение монитора не менее 1024х768.

Рекомендуется: процессор с тактовой частотой более 2 Ггц и кэшем не менее 512 кб, операционная система Windows XP.

См. файл ReadFirst.htm в дистрибутиве.

См. на сайте плагина.

При возникновении проблем, связанных с инсталляцией или использованием программы, вы можете обратиться за помощью к разработчику: sattvasattvaru
Сайт плагина: http://www.descreen.net/rus/soft/noisereduction/noisereduction.htm

Последняя версия плагина: Загрузить


© 2003-2005 Саттва

для чего нужен, как прозвонить

Сетевые фильтры (фильтры помех) предназначены для подавления импульсных и высокочастотных помех, периодически возникающих в электрической сети. Сетевой фильтр для стиральной машины устроен так, чтобы гасить любые частоты, кроме 50 Герц. Большой скачок или падение напряжения в электрической сети может прервать работу или повредить электрооборудование машины.

Какую роль играет

Частые переключения реле, запуск и остановка асинхронного двигателя внутри самой машины, в свою очередь, вызывают постоянные изменения токов, которые нельзя пропускать во внешнюю электрическую сеть, чтобы не повредить другое электрооборудование, подключённое к ней (телевизоры, компьютеры, микроволновки и пр.) Данное устройство улавливает эти перепады и «сбрасывает» избыточные токи на заземление. Сетевой фильтр стиральной машины предохраняет от перепадов напряжения не столько саму машину, сколько внешнюю электрическую сеть от неё.

Сильное падение напряжения в сети может привести к сгоранию асинхронного двигателя, потому что он перестаёт вращаться, а ток продолжает поступать на его обмотку. В данном случае это защитное устройство сразу выключает стиральную машину. Если же перепад напряжения имеет непродолжительный характер, то фильтр использует заряд своих конденсаторов, чтобы поддержать нормальную работу машинки. Именно поэтому не рекомендуется эксплуатировать стиральную машину без него.

В случае поломки, сетевой фильтр можно заменить только целиком в сборе, так как его детали залиты специальным водонепроницаемым составом, не пропускающим ток.

Это довольно надёжные устройства и они редко ломаются, но иногда такое случается. Чаще всего это происходит из-за снижения ёмкости конденсаторов внутри фильтра со временем. Реже – из-за сильного скачка напряжения, который может вызвать пробой.

Ни в коем случае нельзя выключать работающую стиральную машину путём выдёргивания её вилки из розетки – это тоже может повредить фильтр!

Достать и заменить фильтр помех можно самостоятельно или при помощи специалиста, но как понять, что он сломался?

Диагностика неисправностей

Большинство современных стиральных машин устроены таким образом, что при выходе из строя фильтра помех они автоматически прекращают работу и не запускаются до тех пор, пока сломанная деталь не будет заменена. Поэтому самым первым свидетельством поломки является именно невозможность включения машины. Конечно, причиной этому могут служить и другие неполадки, простейшие из которых – это повреждение сетевого шнура или его вилки. Но если с ними всё в порядке, то следующим на очереди идёт именно фильтр помех.

Также, если машинка вдруг начала биться током, появился запах горелой изоляции или машина самопроизвольно стала менять режимы работы во время стирки, (независимо от выбранной вами программы), всё это тоже говорит о неисправности сетевого фильтра.

Если у вас есть мультиметр (прибор для измерения сопротивления, напряжения и силы тока), то в данной ситуации стоит воспользоваться им, чтобы не вызывать мастера:

  1. В первую очередь нужно прозвонить все контакты попарно. Сопротивление должно быть около 680 кОм.
  2. Далее измерьте входное сопротивление на штекере. Сопротивление также должно быть около 680 кОм, хотя может немного отличаться.
  3. Состояние конденсаторов проверить достаточно сложно из-за того, что они залиты компаундом. Но можно попытаться измерить ёмкость между разными входами. Её значение должно быть около 0,47 мкФ.

Если, прозванивая контакты, вы заметите, что сопротивление равно бесконечности или ёмкость стремится к нулю, значит, устройство повреждено и его нужно менять. 

Критерии выбора

 

Подыскать новый сетевой фильтр нужной марки можно где угодно: в магазине бытовой техники, в интернет-магазине или у официального поставщика. Если не удаётся отыскать «родной», его можно заменить схожим по электрическим характеристикам.

При этом в первую очередь нужно обратить внимание на максимальный импульсный ток перегрузки и максимальный ток потребления, значение которого должно в 2-3 раза превышать аналогичный показатель стиральной машины (вычисляется из мощности). 

Временно заменить сломанный фильтр также можно вспомогательным внешним, который сам подключается к электросети через розетку, а уже к нему подключаются все электроприборы. 

Вывод

 

Теперь вы немного знаете о том, что может послужить причиной неработающей стиральной машины. И не станете впадать в панику, если такое произойдёт. Помните, что сетевые фильтры редко выходят из строя просто так. Для этого нужна серьёзная внешняя перегрузка электросети, превышающая возможности защиты (удар молнии, сварочный аппарат на одной линии и т. п.).

Но если стиральная машинка служит вам верой и правдой уже давно, то со временем сетевой фильтр может сломаться сам по себе – от старости.

3D Noise Reduction — 3D Noise Reduction

3D-DNR

Технология 3DNR (3D Noise Reduction) — это метод подавления шумов в изображении, появляющихся при недостаточном освещении. 

В системах передачи видеосигнала, к которым относятся также и системы видеонаблюдения, особое место уделяется алгоритмам фильтрации шума. Шумоподавление имеет решающее значение для общего функционирования системы, так как наличие шумов в видеосигнале не только ухудшает качество изображения, но также влияет и на последующие процессы обработки сигналов. Шум особенно вреден для цифрового видео, которое подвергается сжатию и последующей декомпрессии. 

В настоящее время способы шумоподавления можно разделить на два типа: двумерное 2DNR, которое в свою очередь делится на пространственное и временное, и трехмерное 3DNR шумоподавление. 

Пространственный фильтр шумоподавления анализирует изображение только в пространственной области, игнорируя информацию во временном направлении. Временные фильтры подавления шумов анализируют пиксели только во временном направлении. Временное шумоподавление может использовать адаптивный или компенсационный методы. При адаптивном методе анализируется пиксели, находящиеся в одной и той же позиции в разных кадрах. Компенсационный метод основан на анализе траектории движения, опираясь на фактические данные, полученные по результатам оценки движения. Но у 2DNR метода есть недостаток — при обработке сигнала детали изображения становятся расплывчатыми. 3DNR фильтр шумоподавления объединяет преимущества временных фильтров с пространственными фильтрами, но при этом лишен присущих им недостатков. . 

При 3DNR шумоподавлении применяется метод уменьшения аддитивного влияния гауссовского шума, анализирующий множество последовательных кадров видео с помощью временной фильтрации. Метод определяет степень различия между пикселями в текущем кадре и пикселями в предшествующем кадре. Он также определяет вектор движения, который показателен для движения пикселя в текущем кадре, и аналогичное движение компенсируемого пикселя в фильтрованном кадре. Затем метод оценивает искажение, затрагивающее пиксель в текущем кадре. В итоге фильтр рассчитывает результат по усредненному «весу» пикселей в текущем кадре с учетом пикселей второго кадра, учитывая результаты обнаружения и оценки движения, компенсации движения и оценку шума. 

Благодаря этому методу можно получить качественное изображение видеосигнала при неблагоприятных условиях освещенности.

Иллюстрированный самоучитель по Adobe Photoshop CS › Техническая ретушь › Использование фильтра Dust and Scratches [страница — 102] | Самоучители по графическим программам

Использование фильтра Dust and Scratches

Фильтр Dust & Scratches (Пыль и царапины) – это штатное средство программы, прямым предназначением которого является удаление мелких дефектов. Подобно размывающей кисти и штампу, он является инструментом первого ряда, входящим в арсенал и начинающего пользователя, и опытного цифрового ретушера.

Принцип действия фильтра – это дозированное размытие, которое часто позволяет удачно скрыть мелкие повреждения изображения. Управляют работой фильтра два параметра: Radius (Радиус) и Threshold (Порог). Первый определяет размеры области, в пределах которой действует размывание, второй задает минимальную разницу между тоновыми уровнями пикселей, которые считаются фильтром различными и включаются в обработку.

Стандартная методика

Фирма Adobe рекомендует следующий порядок применения фильтра Dust & Scratches:

  1. Выберем такой масштаб изображения, который позволяет увидеть все существенные дефекты. Обычно это 100% или более.
  2. Активизируем фильтр по команде Filter › Noise › Dust & Scratches (Фильтр › Шум › Пыль и царапины).
  3. В диалоговом окне фильтра передвинем регулятор Threshold влево, до нулевой величины. Это означает, что программа будет рассматривать все пикселы выделения или всего оригинала как различные.
  4. Подберем минимальное значение параметра Radius, удаляющее данный дефект или их набор. При этом все изображение может стать чрезмерно размытым.
  5. Увеличивая постепенно параметр Threshold, попытаться убрать чрезмерное размытие оригинала.

Эта базовая техника, рекомендованная разработчиком, может быть значительно улучшена за счет использования слоев и палитры History (История).

На рис. 3.28 показана хорошая в целом фотография, но с заметными повреждениями в нижней части. Изображение тротуара испещрено мелкими черточками и точками черного цвета.


Рис. 3.28. Фотография с дефектами

Noise Filtering – обзор

Характеристики кривой нагрузки

Охват кривой нагрузки следует рассматривать с двух точек зрения: планирования и эксплуатации. В обеих перспективах необходимо рассматривать различные временные интервалы, начиная от года и заканчивая несколькими минутами или секундами.

Глядя на год в целом, синтетическая картина годовой кривой продолжительности нагрузки дает первую информацию о возникновении различных уровней спроса и, наоборот, о коэффициенте использования слоев мощности на разных уровнях.

Но годовая кривая длительности нагрузки явно слишком лаконична: главный недостаток в том, что хронологическая последовательность утеряна, и поэтому значения спроса сближены и связаны довольно вводящим в заблуждение образом (Р.23). Поэтому следует проявлять особую осторожность при работе с такими кривыми такой продолжительности.

Для того чтобы интерпретировать различные закономерности колебаний нагрузки и, в частности, связанные с ними скорости, необходима хронологическая диаграмма: из годовой диаграммы такого рода можно сразу понять, что высокие скорости колебаний проявляются в ежедневных циклах.

Суточная диаграмма нагрузки в зависимости от времени (после фильтрации шума очень малых, коротких и частых колебаний из-за случайного изменения структуры нагрузки и единичного потребительского спроса) показывает несколько пульсаций R.11, R .39, Р.41), а затем несколько пиков и впадин. Среди них особый интерес представляют максимальный пик и минимальный впадина и их соотношение (R.21, R.42). Но также важными характеристиками являются число пульсаций , амплитуда колебаний как вверх, так и вниз и скорость подъема падения (изменяющаяся при каждом подъеме или падении).Следует отметить, что наибольшая вариация амплитуды не обязательно связана с максимальным пиком, а самая высокая скорость не обязательно связана с наибольшей вариацией (Р.23, Р.42). С другой стороны, следует учитывать ширину интервалов непрерывного сохранения различных уровней спроса или слоев спроса на разных уровнях, а также промежутков между ними. Кроме того, высокие скорости вариации имеют различное значение в отношении их постоянства.

Структура дневных графиков и все вышеперечисленные характеристики различны для разных дней недели: рабочие дни (для понедельника обычно требуется отдельное рассмотрение), суббота и воскресенье (также праздничные дни).И для этих типичных дней картина может быть разной в зависимости от сезона.

Мгновенные значения нагрузки в течение заданного дня недели, в заданное время года, даже после фильтрации шума, имеют дополнительную случайную изменчивость из-за случайных концентраций нагрузки или сокращений большей амплитуды и продолжительности 1 , чем колебания шума; кроме того, различия, затрагивающие всю суточный график, возможно, в течение нескольких дней подряд, могут проявляться из года в год в результате влияния особых экономических обстоятельств или климатических условий на спрос на электроэнергию (энергию и мощность).

Следовательно, все указанные ранее характеристические параметры (значения пиков, число вариаций, амплитуда, скорость и т. д.) являются случайными величинами с распределением, которое должно быть статистически исследовано и представлено: не только значения средних, но и во многих случаях необходимо учитывать все распределение и экстремальные значения с соответствующими вероятностями.

Представление суточного графика нагрузки в виде непрерывной функции времени является сложным и, очевидно, слишком обременительным для проведения исследований и расчетов.В качестве аппроксимации часто принимается ступенчатая модель (Р.30, Р.31, Р.38), в частности соответствующая ежечасной или получасовой выборке измерений; следует иметь в виду, что такие приближения маскируют фактическое повышение или понижение нагрузки и могут дать вводящую в заблуждение информацию об их фактических скоростях. Особое внимание следует уделить сбору информации об этих показателях и соотнесению их с ступенчатой ​​моделью. В любом случае следует учитывать статистическую природу ступенчатых уровней.

В дневном и недельном масштабе кривые длительности нагрузки (в непрерывном или ступенчатом виде) более значительны, чем для всего года.На самом деле, для одного дня или недели кривая продолжительности сближает значения спроса не так далеко друг от друга, как те, которые возникают при построении годовых кривых, и одна и та же совокупность генерирующих единиц настроена так, чтобы соответствовать всем уровням спроса, так что фактическое распределение значений спроса по временному интервалу для некоторых целей можно не учитывать; конечно, характеристики, влияющие на изменение в сторону различных значений, должны рассматриваться отдельно.

Форма дневной диаграммы, ее недельная и сезонная диверсификация и их статистические особенности зависят от поведения различных групп потребителей в их совокупности и от их относительного участия.Различные закономерности проявляются в разных районах не только в континентальной стране (Р.53), но и в разных регионах более мелкой страны: такое разнообразие зависит от возможных различий в структуре нагрузки, как указано выше, но может сильно зависеть от различные климатические характеристики.

Характеристики суточных кривых нагрузки не фиксированы, но их эволюция может быть определена в течение периодов различной продолжительности (Р.11, Р.21, Р.34). Эта эволюция зависит от медленного изменения структуры потребителей в целом и от индивидуального потребительского поведения, которое во многом связано с экономическим и социальным развитием; однако существенные изменения могут быть вызваны положениями по управлению нагрузкой (R.21, Р.41).

Изменение характеристик диаграммы нагрузки имеет первостепенное значение на этапе планирования (Р.11, Р.21, Р.42).

Более глубокое исследование кривой нагрузки и факторов, влияющих на нее, будет рассмотрено на следующем заседании этого симпозиума, на котором будут обсуждаться соответствующие методологии анализа.

Общий анализ, изложенный выше, просто дает основу для рассмотрения особенностей спроса, которые влияют на проблему создания генерирующей системы для покрытия спроса.

Выявленные ранее характеристики можно сгруппировать в зависимости от их различной природы:

статические характеристики , относящиеся к значениям спроса без привязки к переходу от одного к другому; 1

динамические характеристики , связанные с изменениями спроса,

все соответствующие параметры определяются их собственным статистическим распределением .

Шумовые фильтры · DV

Когда использовать шумовой фильтр

Шумовые фильтры

обычно используются для очистки входа от камер DVS; из-за архитектуры датчиков они чувствительны к шуму фоновой активности, создаваемому временным шумом и токами утечки перехода. Фоновая активность увеличивается при слабом освещении или при более высокой чувствительности, поэтому для различных приложений часто требуется фильтр. В некоторых случаях шумовой фильтр может быть полезен для устранения реальных событий из-за незначительных изменений освещения и обеспечения лучшего разделения между движущимся объектом и фоном.

Варианты использования:

  • условия низкой освещенности
  • смещения высокой чувствительности
  • темный фон

Как пользоваться шумовым фильтром

Добавить шумовой фильтр так же просто, как добавить любой другой модуль. Чтобы добавить шумовой фильтр, вам нужно перейти к Структура , выбрать Добавить модуль , затем выбрать нужный фильтр и назвать его. Теперь вы можете подключить фильтр в любом месте.

Модули фильтров можно добавлять в любую позицию вашего рабочего процесса, их можно добавлять до или после любого модуля, обрабатывающего события.Конечно, мы рекомендуем использовать его сразу после ввода, как показано слева на этом изображении, тем самым вы уменьшите количество нежелательных событий в конвейере, и это ускорит работу системы.

Фильтры

Двсшумфильтр

Dvsnoisefilter — это стандартный пространственно-временной фильтр, в котором хранится карта временных меток событий. Фильтр также предоставляет фильтр горячих пикселей с возможностью обучения фильтрации «битых» (всегда активных) пикселей в датчике, а также фильтр рефрактерного периода, который ограничивает скорость, с которой отдельные пиксели могут последовательно генерировать события.

Этот фильтр обеспечивает фиксированный размер маски из 8 соседних событий, а также несколько расширенных настраиваемых параметров.

Наиболее важные параметры фильтра:

Параметр Параметр Описание
Background ActimeTimeTime Максимальная разница во времени в мкс для мероприятий, которые следует считать коррелированным и не отфильтрованным
Background Activerable Включить фоновый фильтр активности
RefractoryProiodTime Минимальное время между последовательными событиями не отфильтрованы
RefractoryPeriodeAlable Включить 80142 Включить фильтр огнеупорного периода
Hotpixellarn Узнать позицию текущего горячего (аномально активных) пикселей
HotpixeLenable Включить фильтр горячих пикселей

Подходит для:

  • Универсальный фильтр
  • Статическая камера

Фильтр Кнойза

Фильтр Кнойза основан на статье «Пространственно-временной фильтр O(N)-пространства для уменьшения шума в нейроморфных датчиках зрения»; это пространственно-временной фильтр с оптимизацией памяти.Сохранение только одной метки времени на строку и столбец значительно сокращает использование памяти и число обращений.

Этот фильтр предоставляет только 2 параметра: временной интервал для поиска пространственно-временных соседей (дельтаТ) и количество поддерживающих пикселей (поддерживающих). Этот фильтр очень эффективно использует память, но, как показано в документе, подвержен ложным отрицательным результатам, что означает, что реальные события могут быть отфильтрованы из-за отсутствия информации о прошлом. В настоящее время параметр по умолчанию для deltaT равен 1 мс.

Параметры фильтра:

Параметр Параметр Описание
Deltat Time Deltat для фильтра в мкс
30137
Количество поддерживающих пикселей

Лучше всего использовать для:

  • Движущаяся камера
  • Встроенные системы

Шумовой фильтр

Фильтр Ynoise основан на документе «Метод шумоподавления на основе плотности событий для датчика динамического зрения», в котором описывается вариант стандартного пространственно-временного фильтра.

На данный момент мы реализовали только то, что они называют грубой фильтрацией для достижения лучшей производительности. Полный алгоритм добавляет еще один шаг, который они называют тонкой фильтрацией и используется для удаления некоторого мерцающего шума. Мы также используем норму L∞, потому что ее легче вычислять с представлением матрицы плотности в виде массива.

Параметры фильтра:

Параметр Параметр Описание
Deltat Время дельты для фильтра в мкс
LPARAM Значение L из матрицы LXL для матрицы плотности
пороговое значение пороговое значение для пикселей плотности

Подходит для:

  • Универсальный фильтр
  • Статическая камера
  • Реконструкция изображения

Сравнение

Сравнение шумовых фильтров может оказаться сложной задачей, поскольку производительность и качество фильтра сильно зависят от параметров.Как правило, мы можем предположить, что лучшее качество означает худшую производительность. Для следующего сравнения мы использовали наиболее сбалансированные настройки, которые в настоящее время являются настройками по умолчанию в DV-Runtime.

Мы искусственно сгенерировали последовательность событий без какого-либо шума, затем добавили к ней гауссовский шум, чтобы мы могли генерировать значимые и точные метрики по фильтрации шума, фильтрации сигналов и так далее. Хотя это и не идеальная установка, она дает ориентировочные результаты, является детерминированной и воспроизводимой.

Визуальное сравнение

Как показано на изображении ниже, мы видим, что фильтр Dvsnoisefilter сохраняет наиболее реальные события после фильтрации. Фильтр Ynoise теряет некоторые реальные события, но большая часть формы плоскости и дерева остается нетронутой. Вместо этого Кнойз уже искажает форму плоскости из-за происходящей массивной фильтрации.

Примечание: data100k — это искусственно сгенерированный файл событий без шума, data_noise100k — это файл с добавленным гауссовым шумом, остальные изображения — результат обсуждаемых фильтров.

Отношение сигнал/шум (с параметрами по умолчанию)

Ниже мы представляем таблицу с различными отношениями сигнал-шум, рассчитанными с настройками по умолчанию (наиболее сбалансированными) с нашими образцами файлов событий. Как мы видим, двумя наиболее сбалансированными фильтрами являются Dvsnoisefilter и Ynoise filter, они медленнее, чем фильтр Knoise, но имеют лучший SR (коэффициент сигнала). SNR (отношение сигнал-шум) выше в фильтре Knoise, потому что большая часть событий устраняется (включая шум), что делает SNR выше, а SR ниже; хотя он по-прежнему является самым быстрым из протестированных фильтров из-за компромиссов с памятью.

Формулы для расчета SR, NR и SNR следующие:

Где:
Ef: обозначение количества событий после фильтрации
Eo: обозначение количества событий до фильтрации
Eq: может быть f или o
signal: обозначение исходного видео
Noise: обозначение видео с шумом

Параметры для Dvsnoisefilter (для обоих файлов событий):

  • hotPixelEnable: ложь
  • backgroundActivityEnable: правда
  • backgroundActivityTwoLevels: false
  • backgroundActivityCheckPolarity: false
  • backgroundActivitySupportMin: 1
  • backgroundActivitySupportMax: 8
  • backgroundActivityTime: 2000
  • refractoryPeriodEnable: true
  • огнеупорныйPeriodTime: 100

Параметры для Knoise (для обоих файлов событий):

  • дельтаТ: 1000
  • сторонников: 1

Параметры для Ynoise (для обоих файлов событий):

  • дельтаТ: 10000
  • лПарам: 3
  • порог: 2

Файл событий 1 (длительность 5 с, 1280×960):

7.92s 4.35s 5.25s
Фильтр SR NR SNR Время процессора (время ядра + время пользователя)
2 2 Dvsnoisefilter Dv9 0,08 208,06
Knoise 0,19 0,0 791,9
Ynoise 0,58 0,03 388,69

Файл событий 2 (длительность 5 с, 640×480):

4.70s 4.92s
Фильтр SR NR SNR Время процессора (время ядра + время пользователя)
2 2 Dvsnoisefilter Dv87 0,22 38,06
Knoise 0,15 0,01 101.56 2.02s
Ynoise 0,63 0,07 86,93

Примечание. Время ЦП зависит от используемой системы, поэтому его следует использовать только в качестве индикатора для сравнения фильтров.

Сравнительная таблица качества и производительности

Мы рекомендуем для стандартного использования (со статическими камерами или без значительных изменений сцены) фильтры Dvsnoisefilter и Ynoise.Для динамических ситуаций камеры или значительных изменений сцены мы рекомендуем фильтр Кнойза, так как он быстрее и обеспечивает лучший компромисс для сохранения хорошей производительности фильтра и скорости обработки в реальном времени.

Шумовой фильтр | Eargo Help

Как использовать функцию дистанционного управления в приложении Eargo?

Как работает фильтр шума?


Как использовать функцию дистанционного управления в приложении Eargo?

Для достижения наилучших результатов держите мобильное устройство, как показано на рисунке ниже, при настройке Noise Filter.

На iOS:

Чтобы временно настроить шумоподавление в вашей активной программе, используя мобильное устройство в качестве пульта дистанционного управления, установите громкость вашего iPhone в диапазоне от 75 до 100%. Значок на главном экране будет уведомлять вас на любом из экранов управления, когда громкость слишком низкая.

Игнорирование этого предупреждения может помешать синхронизации Eargos с приложением. Коснитесь значка в любое время, чтобы просмотреть инструкции, или просто используйте кнопку увеличения громкости на телефоне, чтобы увеличить громкость.

Если вы столкнулись с низкой производительностью при использовании функции дистанционного управления, несмотря на регулировку громкости на вашем мобильном устройстве, как указано, рассмотрите возможность отключения «Изменить с помощью кнопок» в меню «Настройки» вашего устройства.Для этого откройте приложение Settings и выберите Sound & Haptics . В разделе «Звонок и оповещения» выключите Изменить с помощью кнопок и снова попробуйте функцию дистанционного управления в приложении Eargo.

На Android:

Чтобы отрегулировать громкость в активной программе для левого, правого или обоих ушей с помощью мобильного устройства в качестве пульта дистанционного управления, сначала необходимо включить звук на устройстве Android. С помощью кнопок громкости на боковой панели устройства увеличивайте или уменьшайте громкость, пока не достигнете целевого уровня, указанного на слайде вверх, показанном ниже.

Этот скользящий экран появляется на экранах управления только один раз за сеанс. Если громкость вашего мобильного устройства выходит за пределы целевого диапазона, и вы закрываете и перезапускаете приложение или переходите в меню приложения и возвращаетесь к экранам управления, мобильное приложение снова уведомит вас о необходимости регулировки. Если вы выберете игнорировать, ваши Eargos не смогут синхронизироваться с приложением.

Вернуться к началу


Как работает фильтр шума?

Бороться с шумом? Вы можете настроить шумоподавление в вашей активной программе на Высокий, Средний, Низкий или Выкл.

На главном экране коснитесь

Шумовой фильтр :

Отсюда вы можете настроить шумоподавление в соответствии со своими предпочтениями в активной программе (настройка прослушивания, в которой сейчас находятся слуховые аппараты).

Замена шумового фильтра может уменьшить шум и сохранить речь.

Коснитесь «HIGH» для максимального снижения шума. Этот параметр применяется до 13 дБ дополнительного шумоподавления.

Коснитесь «MED» для среднего шумоподавления. Этот параметр применяется до 10 дБ дополнительного шумоподавления.

Коснитесь «LOW» для снижения шума. Этот параметр применяется до 7 дБ дополнительного шумоподавления.

Коснитесь «ВЫКЛ.» , чтобы выключить фильтр шумоподавления.

Если вы обновили свое мобильное приложение до последней версии, каждый раз, когда вы настраиваете шумовой фильтр, вы будете слышать двойной звуковой сигнал в каждом Eargo, когда ваши устройства успешно принимают команду дистанционного управления.

При выходе из программы временные изменения удаляются.Когда вы вернетесь в программу, шумовой фильтр будет на уровне по умолчанию.

Изменения шумоподавления влияют на оба уха.

*В ваших слуховых аппаратах Eargo также есть шумоподавление, работающее как часть обработки сигнала для различных программ, настроек и условий. Если вы обнаружите, что регулярно применяете этот фильтр, обсудите это со своим персональным специалистом по слуховым аппаратам. Свяжитесь с ними или войдите в свою учетную запись, чтобы создать запрос в службу поддержки.

Вернуться к началу


Динамический шумоподавляющий фильтр (HSR, сентябрь 83)


Общепризнано, что двухсторонний процесс кодирования-декодирования является наиболее эффективным способом снижения шума на магнитной ленте, и это убеждение полностью поддерживается автором.Однако, даже если ваш рекордер оборудован такой системой, вы можете не найти в ней комплексного решения, особенно если вы несколько раз переключали треки. Кроме того, эти системы неизменно имеют фиксированные пороговые характеристики, оптимизированные для определенных уровней шума и сигнала. Другая проблема, с которой вы можете столкнуться, заключается в том, что делать с шумными записями, которые вы сделали до того, как приобрели оборудование с шумоподавлением? Система шумоподавления вашего магнитофона также ничего не делает для шума, создаваемого оборудованием, расположенным дальше по линии, таким как микшеры и аудиопроцессоры, такие как фленджеры и эхо-устройства и т. д.

Очевидно, что необходим эффективный несимметричный шумоподавитель, который можно использовать при окончательном микшировании и который можно настраивать для работы с широким диапазоном уровней сигнала и шума. Динамический шумовой фильтр HSR (DNF) был разработан, чтобы удовлетворить именно это требование. Это значительно уменьшит любой уровень шума ленты или шипения оборудования, и все же при правильной настройке не окажет заметного влияния на музыкальную программу, которая по-прежнему сохраняет всю свою первоначальную яркость и чистоту.

DNF ни в коем случае не является новой идеей; действительно, DNF широко используются в профессиональных студиях звукозаписи в дополнение к обычному шумоподавлению и для улучшения отношения сигнал-шум микшеров и оборудования для обработки сигналов.

Несмотря на то, что основное внимание при проектировании уделялось высокому качеству, также сохранялась достаточно низкая стоимость.

Внутренняя конструкция DNF
Маскировка

— Эффективное и недорогое решение для подавления шума ленты
— Два канала для работы в стерео
— Переменный порог
— Светодиодная индикация фильтрации
— Прецизионный двухполупериодный выпрямитель с управлением
— Спад 12 дБ/октава

DNF фактически представляет собой самонастраивающийся фильтр нижних частот, частота среза которого повышается, когда высокочастотные сигналы превышают заданный пороговый уровень.Работа DNF основана на хорошо известном маскирующем свойстве человеческого уха, когда высокочастотные звуки будут маскировать шумовые сигналы более низкого уровня, но аналогичной частоты, такие как шум ленты. Когда эти высокие частоты отсутствуют для маскировки шума, частота среза фильтра снижается для ослабления шума, но поскольку другие высокочастотные сигналы отсутствуют, программа не выполняется. Частота среза фильтра будет повышаться только тогда, когда имеется достаточное количество высокочастотного сигнала для маскировки шума.

HSR DNF содержит два таких фильтра, обеспечивающих два канала для работы в стереорежиме. Фильтры имеют общую схему управления для предотвращения смещения стереобаланса, но пути прохождения сигналов совершенно независимы. Хотя сначала может показаться, что фильтры первого порядка 6 дБ/октава подходят для этого приложения, в представленной здесь конструкции на самом деле используются фильтры второго порядка 12 дБ/октава. Этот более крутой наклон среза позволяет фильтрам более эффективно отделять шум от сигнала. Меньшие конструкции либо потеряли бы четкость верхних частот сигнала, либо недостаточно ослабили бы шум, либо и то, и другое, в зависимости от того, как они отрегулированы.Пределы настройки HSR DNF позволяют работать с широким диапазоном уровней сигнала и отношения сигнал-шум с оптимальными характеристиками.

На рис. 1 показаны кривые динамического отклика для DNF, из которых видно, что входные уровни, которые превышают пороговый уровень на 20 дБ или более, не будут затронуты, но более низкие уровни постепенно затухают на более высоких частотах. Обратите внимание, что показанные уровни сигнала не являются абсолютными, а относятся к пороговому уровню.

Предусмотрена светодиодная индикация операции фильтрации, чтобы можно было следить за тем, как это влияет на программу.DNF был разработан для использования с блоком питания E&MM Twinpak, который вместе с эквалайзером Comp-lim и Sweep EQ обеспечивает комплексную настройку обработки сигнала.

Рис. 1. Кривые динамического отклика.
Схема

Как показано на рис. 2, каждый аудиоканал содержит два каскадных фильтра нижних частот, управляемых током, образованных IC2 и IC3, двойными крутизны усилителями. Простое каскадное соединение, хотя и не реализующее, возможно, более желательную характеристику Баттерворта, было выбрано таким образом, чтобы «удары», связанные со сдвигом постоянного тока, устранялись эффектом подавления второго инвертирующего каскада.

В целях управления два входных сигнала смешиваются вместе резисторами R1 и R2, которые представляют композитный сигнал через фильтр верхних частот C3 и R3 на IC1a. Этот фильтр верхних частот позволяет только высокочастотным сигналам открывать фильтры, в то время как характеристика нижних частот, вызванная C4, предотвращает открытие фильтров любыми ультразвуковыми сигналами. Коэффициент усиления IC1a регулируется с помощью RV1, что позволяет устанавливать широкий диапазон пороговых уровней. C5 и C6 дополнительно улучшают характеристику верхних частот.IC1b и c образуют прецизионный двухполупериодный выпрямитель, который устраняет прямое напряжение диодов, поэтому при определении порогового уровня не участвуют никакие термозависимые составляющие. IC1c также действует как пиковый детектор, который заряжает C7 до обнаруженного пикового уровня. R10 предотвращает открытие фильтров любыми очень короткими переходными пиками. В отсутствие сигнала C7 будет разряжаться через R10 и R9, в результате чего постоянная времени затухания составит около 100 мс.

IC1d и TR1 преобразуют напряжение на C7 в ток управления фильтром, который подается в усилители крутизны через резисторы R16 и R17.Когда управляющий ток низкий и фильтры закрыты, загорается светодиод D5, показывая, что программа фильтруется.

Рис. 2. Принципиальная схема ДНФ.
(Щелкните изображение, чтобы открыть версию с большим разрешением)


C14 — C17 позаботятся о любом шуме или переходных процессах питания, которые в противном случае могли бы попасть на шины питания.

Конструкция

Как и в других проектах из этой серии «обработка звука», конструкция упрощается за счет размещения всех компонентов на одной печатной плате, которая должна быть собрана в соответствии с наложением компонентов.Сначала вставьте и припаяйте семь веропинов и проволочную перемычку, затем вставьте и припаяйте все более крупные компоненты; резисторы, диоды (но не светодиод), транзистор, конденсаторы и наконец 1С розетки. Однако на данном этапе не устанавливайте сами микросхемы. Будьте осторожны с ориентацией диодов и электролитических конденсаторов.

Перед пайкой потенциометра обрежьте вал по длине и убедитесь, что он плотно прилегает к печатной плате. Затем подготовьте панели, как показано на рисунке 4, и установите все розетки.Прежде чем продолжить, убедитесь, что сборка печатной платы завершена и выполнена правильно, а все паяные соединения выглядят здоровыми и не имеют брызг припоя или усов между соседними соединениями. Лучше всего это делать с помощью очков или, по крайней мере, увеличительного стекла. Если все в порядке, вставьте микросхемы в соответствующие гнезда, соблюдая ориентацию.

Рис. 3. Наложение компонентов.
(Щелкните изображение, чтобы открыть версию с большим разрешением)


Закрепите печатную плату на передней панели с помощью контргайки, убедившись, что печатная плата параллельна панели.Чтобы установить светодиод, согните его выводы под углом 90° примерно в 7 мм от корпуса и проденьте выводы через печатную плату, соблюдая полярность. Теперь вставьте лицевую панель зажима светодиода в переднюю часть панели и наденьте кольцо на светодиод. Вставьте светодиод в зажим и надавите на кольцо, чтобы зафиксировать. Теперь можно припаять светодиод.

Сборка завершается опусканием панелей в основание корпуса и подсоединением проводов, как показано на рис. 3. Плату можно прочно закрепить на месте, зажав задние края двумя саморезами, входящими в комплект поставки корпуса. .

Чистый срез

Несмотря на то, что DNF разработан для использования с E&MM Twinpak, представленным в выпуске за сентябрь 1982 г., он может питаться от любого регулируемого источника постоянного тока ±15 В с двойной шиной. Питание постоянного тока подается через один из задних разъемов DIN, а другой разъем предназначен для передачи питания постоянного тока на другой блок обработки звука.

Рис. 4. Детали отверстий в панели.
(Щелкните изображение, чтобы открыть версию с большим разрешением)


Устройство будет принимать широкий диапазон входных уровней, но уровни намного ниже -12 дБм приведут к ухудшению отношения сигнал/шум, что скорее нанесет ущерб объекту! DNF лучше всего размещать в самом конце цепочки воспроизведения при окончательном микшировании, после всего микширования и обработки.Таким образом, снижается не только шум ленты, но и шум оборудования для микширования и обработки. Это также означает, что независимо от того, сколько треков вы микшируете, одного DNF будет достаточно, пока микширование выполняется только для двухканального стерео.

Ваши старые шумные записи также можно очистить, либо воспроизведя их через DNF на свой усилитель, либо, в качестве более надежного решения, перезаписав через DNF на другую машину (конечно, с шумоподавлением!). На шумоподавление поверхности диска удобнее всего воздействовать, подав выход ленты вашего усилителя на DNF, откуда сигнал возвращается на вход монитора ленты.

Правильная настройка регулятора порога DNF во многом зависит от уровня и характера программы, а также от уровня шума, но в любом случае она жизненно важна для работы устройства. Регулировку лучше всего проводить в периоды полной тишины, либо во время тихого прохода. Начните с полного поворота регулятора по часовой стрелке и постепенно поворачивайте его против часовой стрелки, пока шум не исчезнет. К этому времени загорится светодиод. Посмотрите, можно ли слегка повернуть регулятор назад по часовой стрелке без повторного появления шума.

Опять же, в зависимости от характера шума и программы, может потребоваться еще немного отрегулировать регулятор против часовой стрелки, если во время умеренно тихих пассажей шум снова начинает «проглядывать». Когда светодиод полностью погаснет, это означает, что фильтры полностью открыты, и программа проходит без изменений. Вы увидите, как светодиод постоянно мигает во время воспроизведения музыки, указывая на то, что DNF отсекает шум, но его влияние на музыку обычно незаметно.

Минимальная частота среза: 500 Гц
Крутизна среза: -12 дБ/октава
Диапазон входного порога: от -12 до -55 дБм
Частотная характеристика: от 7 Гц до 25 кГц 90 309 Максимальный уровень входного сигнала: 19 дБм 90 309 Выходной шум: -77 дБм (А)
Положительный ток питания: 10 мА
Отрицательный ток питания: 13 мА

901 32 41

4

32 C1,2 С3 С4 Semiconductors IC1

IC2,3 LM13600 TR1 D1-4 1N4148

3 PIN-код DIN Socket

37

Резисторы — все ¼ Вт 5% углеродная пленка

R1,2,3,15,18,22,24,34, 38,

47K

120142

12

R4,5

9000

42

3K3

2 из

2

R6,7,10

22k

3

R8

68 K

R9

R 11

6K8

R12

390K

R13,14,16,17

1k5

4 из

R19,20,25,26 31,32,37,38

1K2

8 из

8 из

R21 27 33,39

180k

4 из

R23 29,35,41

4

4

4

RV1

470 K Log Pot

Конденсаторы

л 63V электролитические

2

2n2 керамический

680p керамика

C5,6

полиэстер 47n

2 из

74

32

3 , 14,16

100N Polyester

3 из

3

C8,9,1141

330p Ceramic

4 из

4 из

C10,13 , 15,17

10u 25V электролитического

4

4136

2

BC212 (To92a)

4

D5

Светодиод

Разное

J1-4

41

4 из

J5,6

42

2 из

Verobox 212

Ручка

Ручка крышка

14 Путь ДИЛ сокетов

16 Way DIL Socket

2 из

3 42

3 42

2

2

2

37 32

Veropins

3 Core Core

провод

PCB


Полный комплект деталей для ДНФ, включая печатную плату и корпус, можно приобрести по номеру (контактная информация) по цене 29 фунтов стерлингов.95 с НДС и налогом на прибыль. Пожалуйста, заказывайте как комплект DNF.
СТОИМОСТЬ ЗАПЧАСТЕЙ £29,95.

7. Шум и фильтры

7.1 Спектры

Хотя мы конкретно упомянули об идее спектра, на самом деле мы не говорили о ней подробно. Постепенно мы будем усложнять этот термин, а пока вот краткое введение в spectr

.

Графики, которые у нас есть справа, являются спектрографами. Они отображают количество энергии, которую звуковая волна имеет на заданной частоте в течение определенного промежутка времени.Термин «амплитуда» несколько вводит в заблуждение, так как мощность, величина или энергия могут быть более подходящими, но я оставлю здесь слово «усилитель», чтобы подчеркнуть изменение горизонтальной оси.

Как упоминалось ранее, причина, по которой мы используем синусоидальные волны, заключается в том, что их форма плавно изменяется от положительных пиков к отрицательным. Как показано на графиках справа, гладкость синусоидальных волн дает форму волны только с одной гармоникой. То есть если частота 200Гц, то энергия есть только на 200Гц.

Таким образом, в аддитивном синтезе мы добавляем кратные основной частоты для получения гармоник (т.е. 200, 400, 600, 800 и так далее). Однако мы можем создавать различные периодические формы сигналов, которые генерируют гармоники, среди которых мы находим классические прямоугольные, треугольные, пилообразные и импульсные формы сигналов. Мы поработаем над этими волновыми формами на следующем занятии.

В этом уроке мы сосредоточимся на «противоположности» синусоидальной волны, которая является генератором белого шума. Генератор [noise~] выдает случайное число для каждой выборки, и спектральный результат состоит в том, что энергия присутствует во всем спектре. Таким образом, спектр изображается горизонтальной линией.

Поскольку [шум~] обладает энергией на всех частотах, это отличный сигнал для проверки спектральных операций.

7.2 Фильтры

Одним из способов работы со спектрами является использование фильтров. Фильтры забирают энергию из одних частей спектра и пропускают ее в другие части спектра. В этом классе мы рассмотрим наиболее распространенные фильтры и посмотрим, как они используются для изменения спектров. Мы изучим три основных фильтра и связанные с ними объекты: фильтр нижних частот ([lop~]), фильтр высоких частот ([hip~]) и полосовые фильтры PAss ([bp~] и [vcf~]).

 7.2.1 Фильтр нижних частот

Фильтр нижних частот оставляет без изменений спектральные элементы ниже частоты, называемой «частотой среза», и подавляет спектральные элементы выше этой частоты. Энергия частот выше частоты среза падает со скоростью -3 дБ на октаву. Мы называем эту скорость спадом спектра.

В pd мы используем [lop~] для получения фильтра нижних частот. Левый вход и единственный выход принимают и выводят аудиосигнал соответственно, а правый вход и аргумент создания определяют частоту среза.

7.2.2 Фильтр верхних частот

Фильтр высоких частот действует прямо противоположно фильтру нижних частот. Фильтр высоких частот оставляет спектральные элементы выше частоты среза неизменными и подавляет спектральные элементы ниже этой частоты. Спектральный спад такой же.

Фильтры высоких частот

— отличный способ устранить постоянный ток или постоянный ток, поэтому я всегда включаю [hip~ 5] перед тем, как перейти к [dac~].

В pd мы используем [hip~] для получения фильтра верхних частот.Как и в случае с [lop~], левый вход и единственный выход принимают и выводят аудиосигнал соответственно, а правый вход и аргумент создания определяют частоту среза.

7.2.3 Полосовой фильтр

В отличие от фильтров верхних и нижних частот, как следует из названия, полосовые фильтры пропускают полосу спектральной энергии вокруг «центральной частоты». Ширина этой полосы управляется переменной, часто называемой «Q» и относящейся к отклонению от центральной частоты, которая также называется «шириной» фильтра.Если фильтр имеет добротность 0, значение по умолчанию, то фильтр пропускает все частоты.

Чем выше добротность, тем уже полоса, но тем больше резонанс. Фактически, полосовые фильтры — это то, что мы часто называем резонансными фильтрами, когда у них достаточно добротности. Это означает, что при входном сигнале с энергией на центральной частоте фильтра это заставит фильтр звучать на этой частоте некоторое время. .

Два объекта, которые мы используем для реализации полосового фильтра в Pd, это [bp~] и [vcf~].[vcf~] немного дороже в вычислительном отношении, но некоторые утверждают, что он звучит лучше, но что более важно, он позволяет вам управлять центральной частотой с помощью аудиосигнала, а также константы. Опять же, левый вход получает входной сигнал, а левый выход выводит отфильтрованный сигнал. Центральный вход управляет центральной частотой либо путем отправки числа, либо путем отправки аудиосигнала. Наконец, правильный аргумент входа и создания, управляющий «Q» фильтра.

.

7.3 фильтра серии

Когда мы размещаем фильтры последовательно, то есть соединяя выход одного с входом другого, мы фактически фильтруем уже отфильтрованный сигнал. В примере справа мы используем два фильтра нижних частот [lop~] с одинаковой частотой среза. Помещая их последовательно, их спектральный спад становится более выраженным, поскольку мы фактически фильтруем фильтр. В этом смысле мы умножаем их частотные характеристики.

.

7.4 фильтра параллельно

Напротив, когда мы используем фильтры параллельно, то есть фильтруя один и тот же сигнал и добавляя их выходы, мы также добавляем их частотные характеристики.

 

Улучшение звука вашего прослушивающего устройства

Вы можете заметить, что звук музыкального проигрывателя или прослушивающего устройства кажется искаженным или нечетким. Обычно это происходит из-за плохого процесса усиления, который пропускает нежелательные высокие или низкие частоты электронного шума.Теперь простое решение этой проблемы включает в себя интеграцию специализированной схемы фильтра помех. Обычно они состоят из операционного усилителя, конденсаторов, резисторов и т. д., которые вы обычно найдете в обычной схеме. Размещение этих основных компонентов в определенной настройке улучшит общий звук, поскольку они усиливают сигнал. Мы написали эту статью, чтобы предоставить вам больше знаний по этому конкретному вопросу. Итак, давайте посмотрим!

1. Что такое схема фильтра помех?

Цепи шумовых фильтров обычно пропускают определенные частоты.В то же время они также удаляют из шумового сигнала нежелательные частоты, которые в противном случае мешают работе. В целом, эти простые и недорогие компоненты помогают уменьшить шумовые помехи сигнальной линии в цепи. Кроме того, они блокируют синфазные помехи для электрических систем, транспортных средств и промышленного оборудования.

(Схема шумоподавления поможет улучшить качество звука подслушивающего устройства.)

Кроме того, они уменьшают белый шум, наиболее распространенный источник электрических помех.Это происходит из-за столкновения электронов друг с другом. Кроме того, мощность шума соответствует абсолютной температуре, также называемой тепловым шумом. Камеры для астрономических схем подвергаются процессу охлаждения из-за этой тепловой зависимости.

2. Принципы шумовых фильтров

Помехоподавляющие фильтры служат элементом цепи, который содержит катушки индуктивности и конденсаторы. Катушки индуктивности обладают свойствами низкого импеданса, характерными для низкочастотных электронных компонентов. Они также имеют высокий импеданс для компонентов с высокими частотами.Таким образом, это означает, что частоты сигнала не будут проходить, если импеданс увеличится.

Последовательное размещение катушки индуктивности на пути помех цепи заставит ее блокировать высокочастотные сигналы. В то же время он пропускает низкие частоты.

(Дроссель может помочь уменьшить шум в цепи.)

Между тем, конденсаторы имеют высокое сопротивление для низкочастотных компонентов. Кроме того, они обладают низким импедансом для компонентов с высокими частотами.

Конденсаторы

обычно встраиваются между заземлением и трактом шума. По сути, они могут передавать высокочастотный шум либо на заземление, либо на источник питания. При этом пропускают низкие частоты. Следовательно, это приводит к тому, что конденсатор пропускает шумовой ток.

(Конденсаторы встроены между линией заземления и трактом помех.)

3. Основные типы фильтров

(Разные типы фильтров имеют разные характеристики.)

В настоящее время существует четыре основных типа: фильтр нижних частот, фильтр верхних частот, полосовой фильтр и узкополосный режекторный фильтр. Однако низкие и высокие частоты представляют собой уровни частоты среза, а не абсолютные значения частоты.

  • Фильтр нижних частот – Фильтр нижних частот препятствует прохождению высокочастотных сигналов. Между тем, низкие частоты могут проходить через цепь.
  • Фильтр верхних частот — Фильтр верхних частот блокирует низкочастотные сигналы, пропуская при этом высокие частоты.
  • Полосовой фильтр – Полосовой фильтр пропускает частоты в определенном диапазоне, блокируя остальные.
  • Notch/band-reject – Режекторный фильтр, также называемый полосовым подавлением, блокирует определенную полосу частот, в то время как другие частоты проходят через нее.

4. Проекты цепей помехоподавляющих фильтров

Вы можете интегрировать шумовой фильтр для многих приложений. Ниже мы описали несколько концепций, которые вы можете реализовать:

Схема усилителя-ограничителя с использованием BC109


(Схема клиппирующего усилителя.)

Если вы увеличите громкость до максимального значения во время прослушивания музыки, вы заметите, что звук кажется искаженным. Это потому, что звуковой сигнал не полностью усилился. В результате синусоидальный сигнал генерирует низкий уровень сигнала из-за измененной формы сигнала, что приводит к плохому качеству звука. Схема усилителя-ограничителя обычно усиливает слабые аудиосигналы для улучшения звука. Он использует конденсаторы, резисторы, переключатели, батарею и два транзистора BC109 для выполнения этого процесса усиления.Компоненты работают вместе, чтобы улучшить форму волны сигнала. Таким образом, пик синусоидального сигнала обеспечивает те же качества, что и синусоидальный сигнал.

Усилитель звука для аналогового усилителя

(Улучшение звука для схемы аналогового усилителя)

CD-плееры

иногда могут обеспечивать низкое качество звука, что мешает пользователю слушать музыку. Это связано с тем, что операционный усилитель на ИС имеет низкую скорость нарастания. Как правило, это означает, что он не может соответствовать модификации цифрового сигнала из-за укороченной частотной характеристики.По сути, это дает плохой звук с резкими и жесткими качествами.

Решить эту проблему поможет высокоэффективный аналоговый выходной усилитель со встроенным фильтром, удаляющим нежелательные шумы. По этой причине мы решили использовать высококачественный операционный усилитель LEWIS Garret. Схема содержит ИС (Q1, Q2, ZD1, ZD2, R5, R6, C10 и C11), которая изолирует напряжение при увеличении мощности. При этом шунтирующие конденсаторы С5-С9 служат коллектором. Они реагируют на высокие частоты, уменьшая при этом утечку напряжения от конденсаторов C3 и C4.

Вход будет передавать сигнал на контакт 3 операционного усилителя. Оттуда контакт 6 распределяет этот сигнал на резисторы R3 и R2, предотвращая его постепенное исчезновение. После этого конденсаторы C1 и C2 работают вместе, чтобы отфильтровать нежелательные частоты.

В целом, эта схема усиливает звуковой сигнал проигрывателя компакт-дисков. Высокий уровень входного сигнала схемы предотвращает загрузку оригинального усилителя проигрывателя компакт-дисков. Он также имеет низкое выходное сопротивление, что упрощает процесс управления нагрузками.

Простой фильтр звуковых помех

 

(Схема простого фильтра звуковых помех)

Простая схема фильтра звуковых шумов, как показано выше, предотвращает прохождение ненужных сигналов. Эти сигналы обычно не соответствуют уровню звуковой частоты, что означает, что они имеют более высокие или более низкие значения.

Эта схема содержит как фильтр верхних частот, так и фильтр нижних частот, работающий на октаве 24 дБ. Кроме того, он имеет граничную частоту 3 дБ на частоте 10.7 кГц и 11,3 Гц. Изменение значений конденсаторов и резисторов приведет к изменению свойств полосы пропускания. Вы также можете увеличить нижнюю частоту среза, понизив значения C1 до C4. Однако увеличение этих значений приведет к снижению нижней частоты среза.

Затем применение более высоких значений для резисторов R5–R8 снизит верхнюю граничную частоту. Если вы хотите повысить максимальную частоту среза, вы должны понизить эти значения.

Заключение:

 В целом схема фильтра помех обеспечивает усиление звука.В этом контексте это позволит пропускать важные частоты, блокируя нежелательные частоты. Этот процесс уменьшает электрические помехи, делая выходной сигнал намного чище. В результате вы заметите значительное улучшение качества звука вашего аудиоустройства. Так что теперь вы можете наслаждаться прослушиванием музыки, не беспокоясь о том, чтобы пропустить бит!

У вас есть вопросы относительно схемы фильтра помех? Не стесняйтесь связаться с нами!

Что такое EMI ​​| Фильтр радиопомех | Фильтры помех EMI RFI

Электромагнитные помехи (ЭМП) и радиочастотные помехи (РЧП) — это излучение или проводимость радиочастотной энергии (или нежелательный электронный шум), создаваемые электрическими и электронными устройствами на уровнях, которые мешают работе соседнего оборудования.Диапазоны частот, вызывающие наибольшую озабоченность, составляют от 10 кГц до 30 МГц (проводимые) и от 30 МГц до 1 ГГц (излучаемые).

Источники электромагнитных помех включают:

  • Двигатели
  • Вентиляторы
  • Электроника
  • Бытовая техника
  • Импульсные блоки питания
  • Молния
  • Реле/переключатели
  • Компьютеры
  • Wi-Fi-устройства
  • Аппараты дуговой сварки
  • Другие источники питания

 

Жертвы электрического шума Включают:

  • Компьютеры
  • Медицинское оборудование
  • Телевизоры
  • Радиоприемники
  • Электронное контрольное оборудование
  • Телефонное/телекоммуникационное/информационное оборудование
  • Любая электрическая цепь

 

Что вызывает электромагнитные/радиопомехи?

К наиболее распространенным источникам относятся такие компоненты, как импульсные источники питания, реле, двигатели и симисторы.Эти устройства можно найти в широком спектре оборудования, используемого в промышленном, медицинском оборудовании, бытовой технике и строительном оборудовании HVAC.

Какие существуют типы электромагнитных помех | РФИ?

Электрическое или электронное устройство излучает радиопомехи двумя способами:
  • Радиопомехи излучаются непосредственно в окружающую среду самим оборудованием.
  • Кондуктивные радиочастотные помехи высвобождаются из компонентов и оборудования через сетевой шнур в сеть переменного тока. Этот кондуктивный радиопомех может повлиять на производительность других устройств в той же сети.

 

Как контролировать электромагнитные помехи?

Излучаемые радиочастотные помехи обычно контролируются путем обеспечения надлежащего экранирования корпуса оборудования.

Кондуктивные радиочастотные помехи можно ослабить до приемлемого уровня, включив в систему сетевой фильтр.

Фильтр подавляет кондуктивные шумы, выходящие из устройства, снижая уровень радиопомех до приемлемого уровня. Это также помогает снизить восприимчивость оборудования к входящим помехам от линии электропередач, которые могут повлиять на его работу.

Как сделать EMI | Фильтры помех RFI работают?

Состоящий из многопортовой сети пассивных компонентов, организованных в виде двойного фильтра нижних частот, фильтр радиопомех ослабляет радиочастотную энергию до приемлемого уровня, в то же время позволяя току промышленной частоты проходить с небольшим ослаблением или без него. Их функция, по сути, заключается в улавливании шума и предотвращении его проникновения или выхода из вашего оборудования.

Выбор наиболее подходящего сетевого фильтра РЧ-помех лучше всего основывается на типе источника питания или входном импедансе оборудования, а также на характере помех РЧ-помех.

Что такое шумовые режимы линии электропередач?

RFI проводится по линии электропередач в двух режимах. Асимметричный или синфазный шум возникает между линией и землей. Симметричный или дифференциальный режим измеряется от строки к строке.

Общий режим : Также известен как линейный шум, измеряемый между линией электропередачи и потенциалом земли.

Дифференциальный режим : Также известен как межфазный шум, измеренный между двумя силовыми проводниками (фазным и нейтральным).Сетевые фильтры предназначены для ослабления одного или обоих видов шума. Необходимость того или иного проекта будет зависеть от величины присутствующего типа шума. Затухание измеряется в дБ (децибелах) в широком диапазоне частот сигнала.

Каковы конфигурации цепи EMI | Фильтры линии электропередач RFI?

Типичные типы электромагнитных помех | Сетевые фильтры RFI предназначены для определенного типа сигнала и устройств, в которых они будут установлены. Широкое разнообразие устройств и оборудования, которые выигрывают от фильтрации электромагнитных помех, требует ряда стандартных решений, а также широких возможностей настройки.Ниже приведены несколько типов электромагнитных помех | Фильтры линии электропередач RFI.

Однофазные фильтры

Однофазный EMI | Фильтр линий электропередач RFI предназначен для линий электропередач переменного или постоянного тока с положительным или отрицательным или двойным трактом сигнал/мощность. Фильтры этого типа устанавливаются на линиях питания/сигналов, пропуская сигналы постоянного и переменного тока без затухания и сильно ослабляя сигналы в диапазоне от 10 кГц до 30 МГц. Эти типы фильтров используются в приводах однофазных двигателей, источниках питания, офисном оборудовании, контрольно-измерительном оборудовании и других приложениях.Некоторые однофазные фильтры оптимизированы для конкретных приложений, таких как их характеристики постоянного тока, требования к медицинскому оборудованию, требования промышленной безопасности и другие стандарты.

Трехфазные фильтры

Трехфазные фильтры аналогичны однофазным фильтрам, за исключением того, что фильтр предназначен для фильтрации трех сигнальных/силовых линий для трехфазных силовых и двигательных систем. Существует несколько трехфазных фильтров , которые также включают фильтрацию на нейтральной линии для приложений, в которых это требуется.Трехфазные фильтры используются в качестве основных входных фильтров для промышленного оборудования, станков, механизмов и систем автоматизации. В зависимости от характеристик утечки фильтра они могут даже использоваться с некоторыми медицинскими приборами и оборудованием.

Фильтры постоянного тока

Фильтры постоянного тока

разработаны специально для фильтрации силовых линий постоянного тока и линий управления. Это может быть защита солнечных панелей, фотогальванических систем зарядки/преобразования, систем зарядки и кондиционирования аккумуляторов, приводов двигателей постоянного тока и инверторов/преобразователей.Хотя похож на AC EMI | Фильтры радиопомех, DC EMI | Фильтры ВЧ-помех оптимизированы для пропускания только сигналов постоянного тока и обычно рассчитаны на более высокие напряжения и токи постоянного тока. Эти фильтры полезны для предотвращения преждевременного старения и защиты солнечных панелей от кондуктивных излучений, таких как паразитные ВЧ и токи утечки.

Технологии подавления электромагнитных/радиопомех

необходимы для соблюдения современных строгих стандартов и правил. Среди доступных технологий подавления электромагнитных/радиопомех фильтры электромагнитных/радиопомех являются универсальным и эффективным решением для широкого спектра приложений, которые можно легко настроить в соответствии с конкретными требованиями к подавлению электромагнитных/радиопомех на этапе проектирования или устранения неполадок при разработке продукта.Существует множество факторов, которые необходимо учитывать при выборе идеального решения для подавления электромагнитных/радиопомех, и использование опыта Curtis Industries может помочь оптимизировать процесс разработки и интеграции продукта.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

*