Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
ps:labs_python:06 [2023/11/02 12:19] constantin.savu1510 Changed to Python |
ps:labs_python:06 [2023/11/07 01:14] (current) ionut.gorgos |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| ===== Laboratorul 06. ===== | ===== Laboratorul 06. ===== | ||
| - | <hidden> | + | /*<hidden>*/ |
| ==== SNR, decibeli și DFT ==== | ==== SNR, decibeli și DFT ==== | ||
| **<hidden>** | **<hidden>** | ||
| Line 20: | Line 20: | ||
| [<color red>6p</color>] | [<color red>6p</color>] | ||
| - | În acest exercițiu aveți dat un semnal cu zgomot, ({{:ps:labs:noisy_signal.mat|click aici}}), pentru care știți că informația de interes se află în primele 10 componente DFT, corespunzătoare, de fapt cu $k \in \{ -9, ..., 9\}$, adică componenta continuă / directă (DC: $k = 0$) și componentele frecvențelor pozitive $k = 1, ..., 9$ și negative $k = −1, ... , −9$. | + | În acest exercițiu aveți dat un semnal cu zgomot, ({{:ps:labs_python:lab6_noisy_signal.zip|click aici}}), pentru care știți că informația de interes se află în primele 10 componente DFT, corespunzătoare, de fapt cu $k \in \{ -9, ..., 9\}$, adică componenta continuă / directă (DC: $k = 0$) și componentele frecvențelor pozitive $k = 1, ..., 9$ și negative $k = −1, ... , −9$. |
| Mai jos puteți vedea semnalul cu zgomot precum și spectrul pozitiv( folosind doar $k = \{0, 1, ..., N/2 - 1\}$). | Mai jos puteți vedea semnalul cu zgomot precum și spectrul pozitiv( folosind doar $k = \{0, 1, ..., N/2 - 1\}$). | ||
| Line 59: | Line 59: | ||
| [<color red>4p</color>] | [<color red>4p</color>] | ||
| - | Acest exercițiu este similar cu cel precedent. Acum aveți dat o înregistrare a unei secvențe vorbite ({{:ps:labs:noisy_sound.mat|click aici}}) care a fost amestecată cu zgomot de frecvență înaltă. Trebuie sa aplicați pașii precedenți pentru a elimina zgomotul și pentru a determina secvența vorbită. | + | Acest exercițiu este similar cu cel precedent. Acum aveți dat o înregistrare a unei secvențe vorbite ({{:ps:labs_python:lab6_noisy_sound.zip|click aici}}) care a fost amestecată cu zgomot de frecvență înaltă. Trebuie sa aplicați pașii precedenți pentru a elimina zgomotul și pentru a determina secvența vorbită. |
| Line 81: | Line 81: | ||
| Pentru a asculta sunetul stocat în vectorul //s//, folosiți codul următor: | Pentru a asculta sunetul stocat în vectorul //s//, folosiți codul următor: | ||
| <code> | <code> | ||
| - | from scipy.io.wavfile import write | ||
| import sounddevice as sd | import sounddevice as sd | ||
| import time | import time | ||
| sd.play(s, fs) | sd.play(s, fs) | ||
| - | plt.show() | + | time.sleep(T) # Ne asigură că putem auzi tot semnalul, unde T = durata semnalului s |
| - | time.sleep(T) | + | |
| sd.stop() | sd.stop() | ||
| </code> | </code> | ||
| Line 118: | Line 116: | ||
| În acest exercițiu veți face următoarele: | În acest exercițiu veți face următoarele: | ||
| - | - încărcați și afișați o imagine folosind funcția imread din matplotlib.image: ex:<code> | + | - Încărcați și afișați o imagine folosind funcția imread din matplotlib.image: ex:<code> |
| import matplotlib.image as image | import matplotlib.image as image | ||
| import matplotlib.pyplot as plt | import matplotlib.pyplot as plt | ||
| Line 129: | Line 127: | ||
| plt.show() | plt.show() | ||
| </code> | </code> | ||
| - | - Convertiți imaginea RGB în imagine gri și normalizați (daca este nevoie). Pentru a converti imaginea în gri puteți folosi următoarea funcție:<code> | + | - Convertiți imaginea RGB în imagine gri și normalizați (dacă este nevoie). Pentru a converti imaginea în gri puteți folosi următoarea funcție:<code> |
| def rgb2gray(rgb): | def rgb2gray(rgb): | ||
| return np.dot(rgb[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) | return np.dot(rgb[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) | ||
| Line 151: | Line 149: | ||
| {{:ps:labs:lab07_imagine_high_pass.png?300|}} | {{:ps:labs:lab07_imagine_high_pass.png?300|}} | ||
| - | </hidden> | + | /*</hidden>*/ |
