Buenos días y bienvenidos al blog, hoy ya no tenemos clase. Aunque esta mañana nos reunimos con el profesor de ProcSeñ para acabar al laboratorio 5, como siempre en Miramón.
Esta semana tenemos varias entregas importantes, entre ellas el lab4,5 de ProcSeñ(ayer tuvimos el último examen de la asignatura) y cómo no, lo que nos ocupa la mayor parte del tiempo, SistMov. El viernes día 3 entregamos el proyecto de la asignatura(3puntacos).
Entre estas prácticas no podemos olvidar los exámenes que tenemos el día 6(SistMov) y el 10(ComDig), así que deseadnos suerte :).
«- ¿Qué le dice un superconductor a otro ? – ¡ Qué frío hace !, no resisto más…»
Bueno como podéis suponer ya que tengo tarea atrasada, voy a hacer una buena Forward Estimation(tiene gracia ._.). Lo que quiero decir es que os contaré desde la más reciente, a excepción de un par de cosas que estamos haciendo ahora mismo y que no tendría sentido esperar.
Este laboratorio de la asignatura de Procesado de Señal(tenemos 1 laboratorio y un examen por tema) trata sobre el famoso(aplausos) Nobert Wiener:
MASSACHUSETTS, UNITED STATES – MAY 1949: Portrait of Professor Norbert Wiener, American mathmematician who founded cybernetics, in classrom at MIT.
Tenemos que «estimar», porque en esta asignatura todo se traba de el mismo problema en realidad aunque nos lo han presentado para unos casos y hemos ido generalizando (y por tanto complicando la notación). Es obvio que vamos a usar «Wiener Filter«.
Procesamiento de Imagen:
Como dice uno de los profesores en la propia práctica, cuando tenemos el problema de acabar con una imagen borrosa»These situations can be avoided by buying a constant-aperture lens with image stabilisation.However,why spend several hundred or several thousand euros, if you can use open source Wiener Filter!»
Pues u os quitáis el tembleque o al turrón:
Orden del filtro utilizado n=5
Orden del filtro utilizado n=1000
Cómo veis hemos recuperado la imagen original con bastante calidad usando un filtro de orden mayor. (Más cosas pasan pero todo no puedo decirlo 😉 ).
Procesamiento de Audio:
Es este aparatado básicamente hemos cogido un trozo del speech más aburrido que podáis imaginaros (si ése), lo hemos lowpassfiltereado(ole) y hemos intentado aplicando el mismo procedimiento anterior.
Y aquí tenéis el resultado(ala ahora a buscar como guardar audios en matlab…):
Muestra de audio original,Muestra de audio tras el LPF(low pass filter),Muestra de audio tras WienerFilter:
(No me dejan subir audios porque tengo la versión free…-_-, asi que… cutre video)
The Wiener Filter for the vector case:
Básicamente consiste en complicar la cosa, en lugar de tener escalares pues ahora hay vectores y matrices y es un lío para indexizar bien en Matlab.
Cogido de mi report 🙂
Este último apartado sólo lo menciono ya que las matemáticas que tienen detrás no las puedo escribir aquí.
Lo que sí es interesante es que a partir de este caso somos capaces de «simular» MIMO(Multiple Input Multiple Output). Dónde las antenas transmisoras están representadas por las N filas de esas matrices H, y las antenas receptoras por las M columnas.Y ver como el MMSE(minimum mean square error) se comporta en función de que se estropee alguna antena en transmisión o recepción.
Siento que haya quedado una entrada tan larga, pero pocas maneras más hay de contarlo. Nos vemos 😉
Anuncio oficialmente que este fin de semana voy a retomar el blog y os contare unas cuántas cosas ;).
Mucha suerte a todos con los exámenes, que Fourier os acompañe.
» Me gustan los polinomios, pero solo hasta cierto grado.»
Buenas tardes a todos, veo la necesidad de dar una razón por la cuál no he escrito ninguna entrada desde hace pues prácticamente un mes.
Cómo podéis imaginar se debe a falta de tiempo, no es que haya decidido que ya no quiero escribir nada más o que no estemos haciendo «nada» ahora.Sino todo lo contrario.
Ya es mucha gente(incluido algún que otro profesor), la que me ha preguntado que por qué dejé de escribir, de ahí el origen de estas palabras.
Sinceramente espero poder tener más tiempo cuando acabemos estas dos semanas y contaros todo lo que hemos hecho durante este segundo bloque del semestre que no es moco de pavo.
Sin más me despido hasta la próxima, y deseadnos mucha suerte.
masterteltecnun 