звук стає глухіше. p align="justify"> * Неповна придушення шуму (обмеження знизу константою, відмінною від нуля). Частина шуму залишається в сигналі і частково маскує В«музичний шумВ». p align="justify"> * Згладжування за часом оцінок спектру. Призводить до розмиття або придушення транзитів (різких сплесків в сигналі: ударів, атак музичних інструментів). p align="justify"> * Адаптивне згладжування оцінок спектру за часом і частоті. Найбільш якісний, але і трудомісткий метод. p align="justify"> Найбільш поширений спосіб придушення В«музичного шумуВ» - використовує згладжування спектру за часом. Для цього до STFT-коефіцієнтам вихідного сигналу застосовується рекурсивна фільтрація за часом. br/>
2.1 Передискретизация
ресамплінг (передискретизація, resampling) - це зміна частоти дискретизації цифрового сигналу. Стосовно до цифрових зображеннях ресамплінг означає зміну розмірів зображення. Існує безліч різних алгоритмів ресамплінг зображень. Наприклад, для збільшення зображення в 2 рази можна просто продублювати кожну з його рядків і кожен з його стовпців (а для зменшення - викинути). Такий метод називається методом найближчого сусіда (nearest neighbor). Можна проміжні стовпці і рядки отримати лінійною інтерполяцією значень сусідніх стовпців і рядків. Такий метод називається билинейной інтерполяцією (bilinear interpolation). Можна кожну точку нового зображення отримати як зважену суму більшого числа точок вихідного зображення (бікубічеськая та інші види інтерполяції). p align="justify"> Найбільш якісний ресамплінг виходить при використанні алгоритмів, що враховують необхідність роботи не тільки з тимчасовою, але і з частотної областю зображення. Зараз ми розглянемо алгоритм ресамплінг, який заснований на ідеї максимального збереження частотної інформації зображення. p align="justify"> Алгоритм побудований за принципом інтерполяція/фільтрація/проріджування (interpolation/filtering/decimation).
Роботу алгоритму будемо розглядати на одновимірних сигналах, так як двовимірне зображення можна спочатку розтягнути або стиснути по горизонталі (по рядках) а потім - по вертикалі (по стовпцях). Таким чином, ресамплінг двовимірного зображення зводиться до ресамплінг одновимірного сигналу. p align="justify"> Нехай нам потрібно В«розтягнутиВ» одновимірний сигнал від довжини n точок до довжини m точок, тобто в nm разів. Для виконання цієї операції необхідно виконати 3 кроки. Перший крок - інтерполяція нулями, що збільшує довжину сигналу в m разів. Потрібно помножити всі відліки вихідного сигналу на m, а потім після кожного відліку сигналу потрібно вставити m-1 нульове значення. При цьому спектр сигналу змінюється наступним чином. Та частина спектру, яка спочатку містилася в цифровому сигналі, залишається без зміни (саме цього ми домагаємося). Але вище старої половини частоти дискретизації виникають перешкоди (...
