Těm lidem to tam samozřejmě nepřeju, ale jako pozorovací materiál je to rozhodně zajímavé. V kterési knížce o meteorologii jsem četl, že ročně se vytvoří asi stovka malých tropických cyklón. Kde jsou? Nevidím je. V Indickém oceánu? Nebo v Pacifiku? V Karibské oblasti?
V sobotu a v neděli jsme byli s manželkou na cestách. Na zpáteční cestě jsme se na kole stavili u kolegy, který má doma v garáži moji anténu. Uvažoval jsem, že ji vezmu na hřbet a asi pět (nebo deset?) kilometrů si ji povezu domů. Když jsem tu anténu viděl, tahle myšlenka mě přešla. Parabola má skutečně úctyhodné rozměry. Z tohoto lavóru polezou obrázky jako namalované. Už se těším.
Poslední dni si hraji s FFT (Fast Fourier Transformation - rychlá Fourierova transformace). Začíná se mi to líbit čím dál tím víc. Ve zdrojácích k jednomu plug-inu v GIMPu (česky plužina) jsem našel, jak se to používá. Tedy... udělal jsem si aspoň obrázek. Jestli nebudu příliš líný, tak zkusím o FFT něco napsat na svých stránkách.
Vytvořil jsem si malý program pro filtraci dat. Předhodil jsem tomu asi minutový záznam morseovky. Signál je velmi slabý - přijímaný přes SSB filtr (šířka asi 2 kHz) a svým programem jsem signál protlačil skrze filtr široký jen 20 Hz! Signál úplně fantasticky vylezl ze šumu - tam, kde před tím byl signál pouze tušit, je teď morseovka slyšet velmi dobře. Bohužel mnou vytvořený filtr zvoní. O zvonění velmi kvalitních filtrů už jsem cosi četl, tentokrát jsem to slyšel poprvé na vlastní uši. Zkoušel jsem samozřejmě i podstatně užší filtry, ale tam už se dá morseovka rozeznat jen velmi těžko.
Zkoušel jsem přefiltrovat i signál z družice Meteosat 7. Kdyby ten můj počítač měl trošku větší výkon, mohl bych takhle filtrovat každý obrázek. Bez větší újmy na kvalitě se dá použít filtr se šířkou asi 1 kHz. Trochu se tím vylepší šum v obrázku. Když se použije ještě menší šířka, začínají se v obrázku zcela viditelně ztrácet jemné detaily. Ale ty detaily tam teď stejně nemám - jsou utopené v šumu.
Zkoušel jsem takhle přefiltrovat i kompletní hotové obrázky. Většina informace je v obrázku zničená, takže pro ucházející kvalitu je možné z obrázku vybrat pouze kmitočty od nuly až do dvou set Hz. Ale při takové filtraci je na ostrých hranách viditelné "zvonění", podobné tomu, co se projevuje při filtraci morseovky.
Zpracování pomocí FFT je relativně jednoduché. Například morseovku mám nahranou v počítači rychlosti 8192 vzorků za sekundu. Filtroval jsem po jedné sekundě, to znamená, že jsem pracoval vždy s 8192 vzorky. Tyto vzorky jsem pomocí FFT převedl na spektrum signálu. Z 8192 vzorků amplitudy v závislosti na čase jsem dostal 8192 vzorků v závislosti na kmitočtu. FFT mi vypočítala, jakou amplitudou a jakou fází jsou zastoupeny kmitočty 1 až 4096 Hz (polovina z 8192). Dostal jsem spektrum signálu. V tomto spektru jsem jednoduše vynuloval kmitočty, které ve výsledném signálu nechci. Potom jsem převedl pomocí FFT spektrum zpátky na signál. Kvalitnější je filtrace celého signálu najednou (asi minutový záznam dlouhý 600 KB), ale je to velmi náročné na paměť a na práci procesoru. Pokud zkouším filtrovat signál celý najednou, potřebuje program pro svou práci asi 40 MB volné paměti (a já mám jenom 32!). Zlatý Linux. V DOSu bych byl beznadějně ztracen...
