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Upsampling01:22

Upsampling

309
Managing signal sampling rates is essential in digital signal processing to maintain signal integrity. A decimated signal, characterized by a reduced frequency range due to its lower sampling rate, can be upsampled by inserting zeros between each sample. This upsampling process expands the original spectrum and introduces repeated spectral replicas at intervals dictated by the new Nyquist frequency. To refine this zero-inserted sequence, it is passed through a lowpass filter with a cutoff...
309
Downsampling01:20

Downsampling

251
When considering a sampled sequence with zero values between sampling instants, one can replace it by taking every N-th value of the sequence. At these integer multiples of N, the original and sampled sequences coincide. This process, known as decimation, involves extracting every N-th sample from a sequence, thereby creating a more efficient sequence.
The Fourier transform of the decimated sequence reveals a combination of scaled and shifted versions of the original spectrum. This...
251
Aliasing01:18

Aliasing

224
Accurate signal sampling and reconstruction are crucial in various signal-processing applications. A time-domain signal's spectrum can be revealed using its Fourier transform. When this signal is sampled at a specific frequency, it results in multiple scaled replicas of the original spectrum in the frequency domain. The spacing of these replicas is determined by the sampling frequency.
If the sampling frequency is below the Nyquist rate, these replicas overlap, preventing the original...
224
Bandpass Sampling01:17

Bandpass Sampling

261
In signal processing, bandpass sampling is an effective technique for sampling signals that have most of their energy concentrated within a narrow frequency band. This type of signal is known as a bandpass signal. The key principle of bandpass sampling involves sampling the signal at a rate that is greater than twice the signal's bandwidth to prevent aliasing.
A bandpass signal has a spectrum with a lower frequency limit, denoted as ω1, and an upper frequency limit, denoted as ω2....
261
Sampling Theorem01:15

Sampling Theorem

760
In signal processing, the analysis of continuous-time signals, denoted as x(t), often involves sampling techniques to convert these signals into discrete-time signals. This process is essential for digital representation and manipulation. A critical component in sampling is the train of impulses, characterized by the sampling interval and the sampling frequency. The relationship between these parameters and the original signal's properties dictates the success of the sampling process.
760
Linear Approximation in Frequency Domain01:26

Linear Approximation in Frequency Domain

131
Linear systems are characterized by two main properties: superposition and homogeneity. Superposition allows the response to multiple inputs to be the sum of the responses to each individual input. Homogeneity ensures that scaling an input by a scalar results in the response being scaled by the same scalar.
In contrast, nonlinear systems do not inherently possess these properties. However, for small deviations around an operating point, a nonlinear system can often be approximated as linear....
131

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Agregación de muestras de dominio de frecuencia espacial para el afilado de paneles

Yilong Liu1, Kai Sun2, Yuan Liu1

  • 1School of Mathematics, Northwest University, 229 North Taibai Road, Xi'an, Shaanxi, 710069, China.

Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society
|August 30, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Introducimos un nuevo método de agregación de muestras de dominio de frecuencia espacial (SFAU, por sus siglas en inglés) para mejorar la calidad de las imágenes de detección remota. SFAU mejora el afilado de paneles mediante una mejor fusión de información espacial y espectral, superando las técnicas de muestreo superior existentes.

Palabras clave:
Afinación de las hojasDominio de frecuencias espacialesMuestreo previo

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Área de la Ciencia:

  • Detección remota
  • Procesamiento de imágenes
  • Visión por computadora

Sus antecedentes:

  • El afilado integral es crucial para mejorar la calidad de la imagen de teledetección mediante la fusión de datos pancromáticos (PAN) y multispectrales de baja resolución (LRMS).
  • Los métodos actuales de aprendizaje profundo para el aumento de muestras de imágenes en el afilado de paneles tienen limitaciones en la utilización de la información PAN y el equilibrio de detalles espectrospaciales.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un nuevo método de agregación de muestras de dominio de frecuencia espacial (SFAU, por sus siglas en inglés) para hacer frente a las limitaciones de las técnicas de muestreo de muestras de afilado por paneles existentes.
  • Mejorar la fusión de información espacial y espectral para mejorar la calidad de las imágenes de teledetección.

Principales métodos:

  • El método SFAU propuesto comprende tres módulos: Fusión no lineal de doble dominio (DDNF), Mecanismo de atención específico de la región (RSAM) y Puerta de fusión de características adaptativas (AFFG).
  • DDNF integra la agregación de características conscientes de la frecuencia (FAFA) y la mejora del dominio espacial para la captura de características de alta frecuencia y el refinamiento de detalles.
  • RSAM refina de manera adaptativa las características y conserva las correlaciones espacial-espectral, mientras que AFFG equilibra la información fusionada.

Principales resultados:

  • El método SFAU demostró un rendimiento superior en comparación con las técnicas de extracción de muestras existentes.
  • Se observó una mejora significativa del rendimiento para los principales modelos de afilado de paneles cuando se integraron con SFAU, especialmente en regiones desafiantes de alto contraste y complejidad espectral.
  • El enfoque exhibió fuertes capacidades de generalización en escenarios de teledetección del mundo real.

Conclusiones:

  • El método SFAU aborda efectivamente las limitaciones de las técnicas actuales de muestreo en el afilado de paneles.
  • Este nuevo enfoque ofrece una integración equilibrada de la información espacial y espectral, lo que conduce a una mejor calidad de imagen de teledetección.
  • SFAU muestra un potencial significativo para aplicaciones prácticas en la mejora de imágenes de teledetección.