¿Qué es un banco de filtros?

Dado que el término lineal no no aparecen en la pregunta y las respuestas actuales, permítanme ofrecer una perspectiva complementaria.

Un kernel en esta aceptación (especialmente para imágenes, que no siempre siguen reglas lineales, piense en oclusión o saturación n) es una matriz que se aplica , de alguna manera , en cualquier datos de entrada . A menudo se distingue kernel lineal y no lineal (ya que uno tiene filtros lineales y no lineales, incluso si la terminología puede parecer incorrecta).

Comencemos desde el punto de vista lineal en el sentido más específico. : la matriz de filtros se aplica como una convolución. Entonces, @MarcusMuller «s answer es perfecta: un conjunto, una matriz de filtros lineales, aplicados a los datos de entrada como convoluciones para producir varios datos de salida separados. La mayoría de los escalares adicionales La operación lineal (como la suma, el promedio, una combinación ponderada) en la salida sería «inútil»: a medida que se desplazan, sumar la salida equivale a sumar los tres filtros en un solo filtro y realizar una sola convolución en el datos.

Lo que nos lleva de vuelta al objetivo en su comentario; tradicionalmente, un lineal ( análisis , volveré sobre eso más adelante) el banco de filtros (FB) se usa para dividir o separar datos en componentes, a menudo con espectros separados o un contenido más estrecho (frecuencias bajas, medias o altas para un banco de filtros de tres bandas). O para fusionar diferentes flujos de datos en otros, con un espectro más amplio. Por lo tanto, un FB genérico de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) toma una o varias entradas, las filtra en una o varias salidas. Luego, se distinguen los bancos de filtros de análisis o síntesis.

Generalmente, la recombinación de los resultados de un FB de análisis se aleja del objetivo de separación. Pero un solo filtro también es un banco de filtros (aunque no es muy interesante per se ). Pero a veces, esto puede ser más eficiente (computacionalmente, por ejemplo).

Ahora, tener salidas más estrechas / más anchas invita a las variaciones de tasa, como la disminución y aumento de muestreo antes o después de los filtros. Para mí, el sentido más aceptado de un banco de filtros es un banco de filtros lineales opcionalmente combinados con operaciones de muestreo ascendente o descendente (lineales, pero no invariantes en el desplazamiento) . Y está algo relacionado con las transformaciones lineales, lo que permite la expansión o la contracción del número de coeficientes (pueden ser críticos, sobremuestreados o submuestreados).

Entonces, la gente extiende la noción a la no linealidad: los filtros pueden ser no lineales ( como la mediana) y los núcleos se interpretan como ponderaciones aplicadas a un fragmento de datos.O los datos se pueden combinar de forma no lineal, con $ \ min $, $ \ max $, AND u OR …

Pero en su caso, como dijo Marcus, apostaría por tres salidas filtradas estándar. Pero en este caso, no hay relación entre los filtros (excepto el tamaño de su núcleo), y lo que es poderoso en la teoría del banco de filtros es el vínculo entre los filtros, y cómo se pueden optimizar. Ahora un par de punteros:

• Banco de filtros (wikipedia)
• ¿Qué es un banco de filtros?
• Banco de filtros de múltiples velocidades y bancos de filtros direccionales multidimensionales

Comentarios

• ¡ja! Esta debería ser la respuesta aceptada ya que ofrece una visión más amplia de las cosas.
• Justo de tu parte, pero no estoy seguro, dependiendo del alcance inicial de la pregunta.
• Bueno, mi respuesta es realmente un poco superficial y no ' no contribuye mucho, ya que " banco de filtros " realmente no es ' t tan ingoogleable. El suyo, por otro lado, da perspectiva.