Sampling in 1D презентация

yapan donanım parçalarıdır.
Örneğin PC’deki ses kartı, cep telefonundaki sesleri kaydeden çip birer ADC örneğidir
Ek olarak, bu çevirme işlemini yaparak bilgisayara dosya olarak transfer eden kartlara veri alma kartı (DAQ, Data Acqisition Card) denir

işlemi

kullanılır (ışık mikroskopu, hasta fotoğrafı
Gama ray/X-ray sensörler nükleer tıpta
Selenoidler MRI’da
Video için de 2D sensörler kullanılır. Ardışık çekilen resimler ardışık eklenerek 3D sinyaller (Video) oluşturulur.

2D photon sensor

2D sensörün iç yapısı

teoremi: Eğer bir analog sinyalin içindeki maksimum frekans fmax ise, bu sinyali alising olmadan dijitale çevirmek için örnekleme frekansının 2. fmax’dan daha fazla olması gerekir.
Pratik olarak 4 fmax’ ve üzerini seçmek ve örnekleme frakansının 10, 100, 100’in katları olması hesaplamayı kolaylaştırır.
Örnek: fmax =490 Hz ise örnekleme frekansının 2x490’ın biraz üstü olması yerine 1000 Hz veya 4000 Hz olması pratik nedenlerle daha uygun olur.

yapmaktan kurtulmuyoruz?
Yüksek hızla örnekleme yapan ADC çipleri çok pahalı
O kadar gereksiz veriyi nerede saklayacağız.
vs

frekans) verilmiştir. Her sinyal için uygun örnekleme frekansını seçin

sinüslerin toplamı olarak yazılabililir.
X= a1.sin(2.π.f1+ θ1) + a2.sin(2. π.f2+ θ2) + . an.sin(2. π.fn+θn)
Amplitüd katsayıları: a1, a2, a3 ,… , an
Faz katsayılar: θ1 , θ2 , θ3 … , θn
Amplitüd- frekans grafiği = Frekans spektrumu

Transform (DTFT), Fourier Series (FS), vs. olmak üzere pek çok türü var.
Temel ilke önceki slaytta açıklanmıştır

hesaplayan bir metod
Örnek: Müzik setinin ekolayzır göstergesi frekans spektruma iyi bir örnektir (hangi frekanstan ne oranda bulunduğunu gösterir). Üstelik bu frekansların hangi oranda karıştırılacağının ayarını da kullanıcıya bırakmıştır (Kısaca filtre görevi de görmektedir )

ayarlanmış hali

X=toplam

buna karşılık gelen frekans spektrumları var

gürültüsüdür. Gerçekte bir röntgen filminde böyle gri tonlamaya karşılık gelen doku bulunmaz, ☺

rms değeri

Yüksek SNR = daha güvenilir ve daha az gürültülü sinyal

pass filter: passes only low frequencies
High pass filter: passes only high frequencies
Band pass filter: passes only a band of spectrum
Band stop filter: stops only a band of spectrum

filter, cut-off frequency is 0.5 Hz

Band Stop (BS) filter, cut-off frequencies are wL and wH

Band Pass (BP) filter, cut-off frequencies are f1 and f2

High Pass (HP) filter, cut-off frequency is 10 Hz

☺). HP, LP, BP, BS filtre yapmak için ekolayzırımızı nasıl ayarlamalıyız?

kolaylaşır)
Solda orijinal sinyal; ortada LP filtreden, sağda ise HP filtreden geçmiş hali gösterilmiştir.

(server’larında) saklanır.
Daha az yer tutması için sıkıştırılarak saklanmaları gerekir
İki tür sıkıştırma vardır: kayıplı (lossles) ve kayıpsız (lossy)
Kayıplı sıkıştırmada, kayıpsıza göre dosya boyutu çok daha küçültülebilir.
Hastalara ait görüntüler ve videolar hariç diğer tıbbi sinyaller (CT, MRI, X-ray, EEG, EMG vs) SADECE KAYIPSIZ sıkıştırılır.
Daha önceki bir slaytta görülen ele ait X-ray filmindeki köşeli gri tonlamalar sıkıştırma hatalarına aittir. Tıbbi sinyalde yanlış teşhise yol açabilme ihtimalinden ötürü sıkıştırma kullanılmaz .

TByte=1012 byte,
EXAMPLES
An ECG signal: 16-bit x 1000 sample/sec
Bit-rate (Byte/s)=16,000 bit/s=2 KByte/s
Traditional ECG has 10 channels, so Bit-rate= 8x20 KByte/s
a Rx image has 4000x4000 pixel and each pixel is represented with 16 bit gray value => 4000x4000x2 bytes =32 MBytes
A medical video has 24 bits RGB pixels +1000x600 image frames + 30 fps video speed (3x1000x600@30 fps).
Bit-rate =8x3.1000.600.30 Byte/s=54.106 Byte/s ≈ 4.108 Bit/s
Compressing medical signals for video and Rx is a requirement

a a.. ] (each value is 16-bit)
a=002 & b=012 & c=102 and compress
[ a a a a b a c a a.. ]=[16x9 bit ….]
[00 00 00 00 01 00 10 00 00 ..]
[00000000 01001000 00 …] = [18 bit …]

a a a a a a b.. ] (each value is 16-bit)
[ a a a a a a a a b.. ]=[16x9 bit ….]
[8a1b] = [16x4 bit …]

a b a c a a.. ] (each value is 16-bit)
a=02 & b=102 & c=112 and compress
[ a a a a b a c a a.. ]=[16x9 bit ….]
[ 0 0 0 0 10 0 11 0 0 ..]=[11 bit …]
For a better compression use Hufmann coding then + one or more of the previous algorithms
These were simple methods for education, for professional usage use algorithms in winzip, winrar, 7-zip (freeware) etc.

2 options: lossy and lossless
lossless form of TIFF is a suitable choice
See following figures (Right:JPEG compressed, Left:original image)

bit-rate effectively
So lossy compression is unavoidable
CODECS> MJPEG, MPEG4, xvid, divx, MPEG-1 (VCD format), MPEG-2 (DVD format), H.263, H.264/AVC
DO NOT FORGET for min. video artifacts, following FOUR factors are important
Video resolution
Frame rate
Compression method
Bit-rate
Some details
AVI is not a compression format, it is a container
Using blue ray disc may be suitable for compression but reaching data requires putting video disc in BR-player
Compression of 3D-MR images is a different topic (it should be lossless)
What is the life of an ordinary CD or DVD? (1-5 yrs)
Other practical issues, etc.

başka bir ortama taşınması için geliştirilmiş uluslararası bir standarttır
It includes a file format definition and a network communications protocol
The National Electrical Manufacturers Association (NEMA) holds the copyright to this standard
It was developed by the DICOM Standards Committee, whose members[2] are also partly members of NEMA

şekil kenarlarında noktacık şeklinde gürültü ortaya çıktı )

Original Image Filtered Image

çekimi ve sıkıştırılması sırasında ayarlanması gereken temel parametreler: yatay rezolüsyon, düşey rezolüsyon, çerçeve hızı (frame rate), sıkıştırma formatı ve sıkıştırma oranıdır (diğer parametlerin uygun olarak ayarlandığı farzediliyor).
800x600 @ 25 fps, mpeg2, 1024 Kbit/saniye ‘lik bir video için:
800: yatay rezolüsyon,
600: düşey rezolüsyon
25 fps: 25 çerçeve / saniye’lik bir çerçeve hızı
Sıkıştırma formatı: mpeg2
Bit hızı: saniyede 1024 kBit=1024000 bit=128 Kbyte=0.128 Mbyte’lik verinin depolandığı bir video

şu formattadır: 24-bit x 1024 x 768 @ 25 Hz, sıkışınca bitrate’i kaç olur?
Cevap 24x1024x768x25=472 megabit/saniye
Sıkıştırmak için aşağıdaki hangi seçenek daha uygundur:
128 x 100 @ 100 Hz, 1024 Kbit/s
512 x 384 @ 25 Hz, 256 Kbit/s
1024 x 768 @ 2 Hz, 1200 Kbit/s
1024 x 768 @ 25 Hz, 2000 Kbit/s
En uygun seçenek: 1024 x 768 @ 25 Hz, 2000 Kbit/s
2000 kbit/s ile sıkışaınca veri kaç kat sıkışmış olur?
472Mbit/2000Kbit=472/2=236 kat