Digital Pre-Distortion （数字预失真）以及用途 为什么要进行预失真处理？为了获得更大的输出信号功率，功率放大器一般会工作在接近饱和点的工作范围。这样 功放的非线性失真会使其产生新的频率分量，如对于二阶失真会产生二次谐波和双音拍频， 对于三阶失真会产生三次谐波和多音拍频。这些新的频率分量不论是落在通带内还是落在通带外都会对有用信号带来不
转载
2023-12-23 16:07:36
188阅读
谐波一个完美的正弦信号的频谱为一个冲击函数，但是当大信号通过一个器件之后由于失真，信号将不再为一个单音信号，频谱上该信号倍频位置上也会出现信号，这种现象称为谐波失真。简单的来说就是单频信号通过了一个非线性的器件，导致了这个标准正弦波变形了。频谱中原始信号为基波，倍频上出现的信号为谐波，2倍频位置信号称为二次谐波，3倍频位置出现的信号为三次谐波…….在射频通信中谐波失真大意味着该信道的信号将会对其他
转载
2023-10-07 20:12:55
626阅读
# 使用 Python 和 FFmpeg 实现视频失真处理
在现代视频处理的领域中，FFmpeg 是一款非常强大的工具。通过 Python，我们可以方便地调用 FFmpeg 来对视频进行各种操作，包括失真处理。本文将全面指导你如何利用 Python 和 FFmpeg 实现视频失真。我们将分阶段进行，并为每一步提供相应的代码示例及注释。
## 流程概述
以下是实现视频失真处理的基本流程：
`
# 实现几何失真的Python指南
几何失真（Geometric Distortion）在计算机视觉和图像处理中的应用非常广泛，尤其是在图像变换和增强领域。对于一位刚入行的小白来说，理解几何失真的原理并能够实践操作是非常重要的。本文将带你一步步实现几何失真，确保你能掌握相关的基础知识和技能。
## 实现流程
以下是实现几何失真的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-21 05:12:01
28阅读
# Python 计算失真（Distortion）入门指南
## 一、引言
在信号处理和图像处理中，失真（Distortion）是一个重要的概念，通常用于评估系统的性能。在这一篇文章中，我们将会探讨如何使用 Python 计算失真。我们将定义流程、编写代码及解释每一步的作用。
## 二、流程概述
为了计算失真，我们将经历以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
1.定义
失真是指信号在传输过程中与原有信号或标准相比所发生的偏差。 我们在音频领域所说的失真通常
是指谐波失真，这种失真是由电路中的非线性元件引起的，信号通过这些元件后，产生了新的频率分量
(谐波)，这些新的频率分量对原信号形成干扰，这种失真的特点是输入信号的波形与输出信号波形形状
不一致，即波形发生了畸变。除谐波失真外，还存在包络失真、数字混叠失真和互调失真等，这些失真
有的是我们需要的音
转载
2023-12-27 11:15:22
65阅读
本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。失真函数假如某一信源 , 输出样值 , , 经试验信道传输后变成 , ,如果:$ x_{i}=y_{j}$ 没有失真 产生
原创
精选
2023-04-09 08:44:35
449阅读
无论是从保护电力系统的安全还是从保护用电设备和人身的安全来看，严格控制并限定电流谐波含量，以减少谐波污染造成的危害已成为人们的共识。总谐波失真THD与功率因数 PF 的关系市面上很多的 LED 驱动电源，其输入电路采用简单的桥式整流器和电解电容器的整流 滤波电路，见图 1. 图1该电路只有在输入交流电压的峰值附近，整流二极管才出现导通，因此其导通角θ比 较小，大约为 60°左右，致使输
转载
2024-07-26 12:44:00
65阅读
失真是输入信号与输出信号在幅度比例关系、相位关系及波形形状产生变化的现象。音频功放的失真分为电失真和声失真两大类。电失真是由电路引起的，声失真是由还音器件扬声器引起的。电失真的类型有：谐波失真、互调失真、瞬态失真。声失真主要是交流接口失真。按性质分，有非线性失真和线性失真。线性失真是指信号频率分量间幅度和相位关系的变化，仅出现波形的幅度及相位失真，这种失真的特点是不产生新的频率分量。而非线性失真是
转载
2024-08-04 17:07:28
89阅读
在当今的信息时代，数字预失真（Digital Pre-Distortion, DPD）技术在通信系统中越来越被重视，特别是在无线信号的发射与接收过程中。这项技术旨在消除由于功率放大器非线性引起的信号失真，确保信号的完整性和质量。接下来，我将详细描述如何通过 Python 实现数字预失真的解决方案，涵盖各个方面的技术细节。
\[
\text{需求模型:} \quad \text{Signal}_{
# Python 总谐波失真实现教程
## 1. 简介
在音频处理领域，总谐波失真是一种特殊的音频效果，它可以使音频信号产生失真效果，增加音乐的独特性和创造性。本教程将教会你如何使用 Python 实现总谐波失真效果。
## 2. 总谐波失真实现流程
下面是总谐波失真实现的步骤，我们将使用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载
原创
2023-12-30 11:53:21
174阅读
Total Harmonic Distortion +Noise 文章目录总谐波失真总谐波失真加噪声参考来源链接 总谐波失真总谐波失真对音频产生主要影响的非线性失真，是相对于输入信号产生了新的频率成分导致的。 通常测量非线性失真中的谐波失真， 当用单一正弦波信号进行激励时（图1）， 在频域上的表现除了有基频成分本身之外，还有基频的谐波成分的能量出现，这种失真是非线性失真，称为谐波失真。 疑问：正弦
1、失真：失真的原理都是通过对信号的大量增益，让线路达到饱和，从而实现非线性放大并产生失真的。其音色的本质，就是在吉他信号中加入大量的泛音谐波信号，使琴音听起来激烈、 连续、尖劈、具有穿透力。大家知道，基频频率决定声音的音高，音色决定于声音中的谐波的含量和比例，吉他音色失真是一种比较特殊的声音效果，因为谐波含量非常之大和不规范，跟自然界中的声音是极大差异的。 2、过载：过载是用
转载
2024-01-17 09:29:52
211阅读
梳理率失真的计算方法，并对重点问题的思考做一个记录
之前在学信息论这门课的时候，对于求率失真的方法虽然记住了，但是并没有理解。这次重新梳理率失真的计算方法，并对重点问题的思考做一个记录。本轮梳理将以Cover & Thomas的EoIT教材作为主要大纲，并结合一些参考文献：特定信源分布下的率失真函数计算单个离散信源-伯努利分布单个连续信源-正态分
转载
2023-12-10 11:52:33
188阅读
# Python 不失真压缩实现教程
## 1.整体流程
首先，我们来看一下实现“Python 不失真压缩”的整个流程。可以通过以下步骤来完成：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始图片文件 |
| 2 | 对图片进行压缩处理 |
| 3 | 保存压缩后的图片文件 |
```
## 2.详细步骤及代码实现
### 步骤 1：读取
原创
2024-04-10 05:45:59
56阅读
# Python计算谐波失真
## 引言
在音频领域，谐波失真是指原始信号中的谐波成分被失真引起的非线性变形所改变。在计算机科学中，我们可以使用Python编程语言来计算谐波失真。本文将向您介绍如何使用Python编写代码来计算谐波失真。
## 流程图
下面的流程图展示了计算谐波失真的整个过程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --
原创
2023-08-26 08:26:09
431阅读
注： 本篇内容意在使不理解FFT变换的读者也可以通过使用FFT来计算总谐波失真FFT变换根据总谐波失真的定义：\[THD =
\frac{\sqrt{\sum_{n=0}^{\infty}{G_{n}^{2}}}}{G_0} (G_0为基波，G_n 为高次谐波)
\]可知，要计算THD需要知道基波分量和各个谐波分量的大小。 FFT也叫快速傅里叶变换，是离散时间傅里叶变换的一种实现手
转载
2023-10-31 14:47:14
703阅读
引言GIF是图片的一种压缩格式，其实就是将多张具有一定存活时间的静态图片压缩组合在了一起，在展示时将这些静态图片按照播放时长连贯播放就形成了动画。GIF也是现在使用最广泛的动图格式，应用于安卓，iOS，PC等多种平台。本文将详细的介绍GIF在iOS系统中是如何展示的，希望这篇文章能使大家更清晰的了解GIF的结构，GIF展示的原理，以及如何对内存消耗等问题进行优化。核心原理在iOS系统中，我
转载
2024-08-29 13:29:19
148阅读
对于图像质量评价(IQA)数据库,TID2008算是不大不小的数据集了。TID2008是由乌克兰国家航空航天大学的N504信号接收、传输与处理系建立，包括25幅参考图像，1700幅失真图像。
转载
2023-07-11 10:39:22
76阅读
参考：http://www.bkjia.com/cjjc/971653.html1.原理图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器姿态的变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这类图像退化现象称之为几何失真（畸变）。产生这种原因有：成像系统本身具有的非线性，摄像时视角的变化，被摄对象表面弯曲等。例如，由于视像管摄像机及阴极射线管显示器的扫描偏转系统有一定的非线性，常
转载
2023-07-02 19:34:27
363阅读
