Necesito diezmar una señal por un factor de q.
Más específicamente, mi señal es una "imagen" 3D: , que necesito muestra por un factor de dos en la dirección z.
Quiero hacer un filtrado de paso bajo antes de la aniquilación convolucionando con un núcleo gaussiano de tamaño n.
Creo mis desviaciones estándar de Gaussian kernels 2 por debajo y por encima de 0, ya que esto representa el 95% de la distribución.
Estoy buscando una regla general que me diga qué tan grande debería ser n.
¿Estoy en lo cierto al pensar que el gaussiano debería filtrar todas las frecuencias por encima de fN / q, donde fN: frecuencia de Nyquist de la señal original?
Sé que el Fourier de un gaussiano con desviación estándar es otro gaussiano con desviación estándar . No estoy seguro de cuán estricto debería ser mi filtro de paso bajo. ¿Debería la frecuencia de corte, fc, estar en 2 o 3 desviaciones estándar?
¿Cuál es entonces la ecuación para la frecuencia de corte, fc, de un núcleo gaussiano con tamaño n: fc (n) =?
A continuación se muestra la respuesta de frecuencia de algunos núcleos gaussianos calculados en Matlab:
Mi problema real involucra q = 2, y de esta figura veo que n = 5 debería funcionar bien. Hubiera sido bueno hacer una regla general, así que no tuve que hacer esto para cada q que encuentro.
Respuestas:
Supongo que lo que quieres hacer es similar al cambio de tamaño de la imagen. Si es así, se pueden usar múltiples funciones incorporadas en MATLAB para este propósito, por ejemplo, imresize .
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