Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
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:
szűrő mintavételezés Mintavételezési törvény: Maximum a mintavételezési frekvencia fele szerepelhet a mintavételezett jelben.
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
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.