Que peut-il être utilisé pour nettoyer le signal numérique récupéré?
Réduction du bruit:
* Filtrage: Cela implique d'utiliser un filtre pour éliminer les fréquences indésirables du signal. Les filtres courants comprennent:
* Filtre passe-bas: Supprime le bruit à haute fréquence.
* Filtre passe-haut: Supprime le bruit à basse fréquence.
* Filtre de passe-bande: Supprime les fréquences en dehors d'une plage spécifique.
* Filtre d'encoche: Supprime une fréquence spécifique.
* moyenne: Plusieurs copies du signal sont moyennées ensemble, réduisant l'impact du bruit aléatoire.
* Filtrage médian: Remplace chaque échantillon par la médiane de ses échantillons voisins, éliminant efficacement le bruit impulsif.
* Annulation du bruit adaptatif: Utilise un signal de référence pour estimer et annuler le bruit.
* Denoison des ondelettes: Brise le signal en différentes bandes de fréquences en utilisant des ondelettes et applique des techniques de débraillé à chaque bande.
Correction de distorsion:
* Equalisation: Compense les distorsions de réponse en fréquence en ajustant l'amplitude du signal à différentes fréquences.
* déconvolution: Supprime les effets du flou ou de la propagation causée par le canal de transmission.
* Correction de phase: Traite des distorsions de phase qui peuvent conduire à des artefacts de signal.
Autres techniques:
* Seuil: Définit un seuil et supprime tous les échantillons en dessous, en supprimant efficacement le bruit de faible amplitude.
* Interpolation: Remplit les échantillons manquants à l'aide de techniques d'interpolation.
* Compression: Réduit la taille du signal en supprimant la redondance, ce qui peut améliorer le rapport signal / bruit.
Choisir la bonne technique:
La meilleure méthode de nettoyage dépend du bruit ou de la distorsion spécifique présent et du résultat souhaité. Considérez les facteurs suivants:
* Type de bruit: Le bruit est-il aléatoire, impulsif ou périodique?
* Niveau de bruit: Quelle est la force du bruit par rapport au signal?
* Précision souhaitée: Quelle quantité de réduction du bruit est acceptable?
* Caractéristiques du signal: Quelles sont les caractéristiques importantes du signal qui doivent être préservées?
Logiciels et bibliothèques:
Il existe divers packages de logiciels et bibliothèques disponibles qui offrent des outils de traitement du signal, y compris la réduction du bruit et la correction de la distorsion. Certaines options populaires incluent:
* matlab: Un environnement puissant pour le traitement et l'analyse du signal.
* python: Avec des bibliothèques comme Numpy, Scipy et Scikit-Learn, Python fournit des outils étendus pour le traitement du signal.
* octave: Une alternative open source à Matlab.
* r: Un langage et un environnement pour l'informatique statistique et les graphiques, avec des packages pour le traitement du signal.
En comprenant les différentes techniques et en sélectionnant celui approprié, vous pouvez nettoyer efficacement les signaux numériques récupérés et améliorer leur qualité.