Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Jelfeldolgozás alapfogalmak analízis : jel -> akusztikus feature vektorok –Pl. „Pillanatnyi” Fourier-spektrum beszéd: hangképző szervek aktuális állapota.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Jelfeldolgozás alapfogalmak analízis : jel -> akusztikus feature vektorok –Pl. „Pillanatnyi” Fourier-spektrum beszéd: hangképző szervek aktuális állapota."— Előadás másolata:

1 Jelfeldolgozás alapfogalmak analízis : jel -> akusztikus feature vektorok –Pl. „Pillanatnyi” Fourier-spektrum beszéd: hangképző szervek aktuális állapota Modell kialakításához kell Problémák… –a hallás részben pszichológia Pl. „t” és „tt” különbsége (van?)

2 Mintavételezés Mintavételezési törvény: Maximum a mintavételezési frekvencia fele szerepelhet a mintavételezett jelben. szűrőmintavételezés

3 Lineáris szűrők FIR (finite impulse response) szűrők IIR (infinite impulse response) szűrők

4 Szűrőtervezés Mik az a, b komponensek? A tökéletes aluláteresztő szűrő végtelen számú együtthatót igényelne… FIR szűrők számításigényesek, de nem torzítják a fázist IIR szűrők általában kevesebb komponenst igényelnek, de fázistorzítanak

5 Szűrőtervező algoritmusok Megadjuk a kívánt választ a frekvenciatérben általában alul- vagy felüláteresztő szűrőt szeretnénk – két ilyennel tetszőleges frekvenciát kiválaszthatunk FIR: Parks-McCelland, Remez Exchange IIR: Butterworth, Bessel, Chebysev, Elliptic

6 Frekvencia-analízis folytonos Fourier: (folytonos wavelet: )

7 DFT Diszkrét Fourier-transzformáció ahol T mintavételezési frekvencia esetén Abszolútértéke az amplitúdó-spektrum

8 Tulajdonságok Invertálható 2*pi szerint periodikus w-ban Lineáris Konvolúció az eredeti jelen -> szorzás a frekvenciatérben és fordítva Kis időkre felvéve kapjuk a spektrogram-ot: feltesszük, hogy ezeken az időkön belül a jel stacioner Ilyenkor ablakozzuk az eredeti jelet -> a spektrumot „elkenjük” (konvolváljuk)

9 FFT Gyors Fourier-transzformáció (Cooley-Turkey, 1965) Felbontjuk páros és páratlan adatokon végzett FT-re Inverz hasonlóképp megy MATLAB: fft, ifft


Letölteni ppt "Jelfeldolgozás alapfogalmak analízis : jel -> akusztikus feature vektorok –Pl. „Pillanatnyi” Fourier-spektrum beszéd: hangképző szervek aktuális állapota."

Hasonló előadás


Google Hirdetések