Báo cáo tốt nghiệp đại học xây dựng ứng dụng xử lý âm thanh số

34 1,208 2
  • Loading ...
    Loading ...
    Loading ...

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 19/06/2014, 20:44

1 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: X¢Y DùNG øng dông xö ©m thanh sè Giáo viên hướng dẫn : NỘI DUNG ĐỀ TÀI 1. Nghiên cứu về xử tín hiệu số 2. Tìm hiểu phép biến đổi Fourier và các thuật toán biến đổi Fourier nhanh. 3. Nghiên cứu cấu trúc file Wave. 4. Phân tích và hiển thị phổ của các tín hiệu thông qua các loại cửa sổ 2 Chương I : Tín hiệu và hệ thống xử tín hiệu rời rạc theo thời gian 1.1 Tín hiệu 1.Khái niệm: -Tín hiệu là một thực thể vật phụ thuộc vào thời gian, khoảng cách hoặc một số biến độc lập khác. Về mặt toán học, tín hiệu được mô tả như một hàm của một hoặc nhiều biến độc lập. 2. Phân loại tín hiệu: Có nhiều cách phân loại tín hiệu - Phân loại theo tính chất của biến độc lập thời gian (liên tục và rời rạc) + Tín hiệu liên tục theo thời gian là tín hiệu có biến độc lập (thời gian) liên tục + Tín hiệu rời rạc : là tín hiệu có biến độc lập rời rạc, nghĩa là tín hiệu có thể biểu diễn bằng một dãy số hàm tín hiệu chỉ có giá trị xác định ở những thời điểm nhất định 3 4 Chương I : Tín hiệu và hệ thống xử tín hiệu rời rạc theo thời gian 1.2 Chuyển đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số và ngược lại 5 Chương II : Phân tích tín hiệu và hệ thống trong miền tần số 2.1 Phân tích tín hiệu rời rạc trong miền tần số  Chuỗi Fourier của tín hiệu tuần hoàn rời rạc NN !" #$%&'()(*+,  Phæ mËt ®é c«ng suÊt cña tÝn hiÖu tuÇn hoµn  /0(12$345671"#.%84 /9$'()(*+, 6 Chương III : Biến đổi Fourier rời rạc và các thuật toán biến đổi Fourier nhanh 3.1 Lấy mẫu trong miền tần số-biến đổi Fourier rời rạc :;<34.(=(+)=x(n)15> '()(, ?@A/B34X5670CA8D0 CEF1G1Gδω( !H2Xω IJK;58C5670(L/9M1A N≤ω≤2π ?588+ω=2πk/NJ5675O3CJ567$ :ω Chương III : Biến đổi Fourier rời rạc và các thuật toán biến đổi Fourier nhanh 7 8 Chương III : Biến đổi Fourier rời rạc và các thuật toán biến đổi nhanh Fourier 3.2 Các tính chất của DFT  Tính tuyến tính : - P  I Q'R6MS: P : I  T5*34,  P U P  I U I  /V*Q'R,W P U: P  I U: I   Tính dịch vòng: -34*5<D+N ?PQ'R$*:  PhÐp dÞch vßng 34F;FX(5*8C(Y5+N ?P/V %Z+5  Tính chập vòng: R3JFZ$34 F  F [ F 567 5X6/,   Tính đối ngẫu : Phổ của tín hiệu hình chữ nhật có dạng sin(x)/x, vậy thì tính đối ngẫu phổ của tín hiệu sin(x)/x sẽ có dạng hình chữ nhật. 9 Chương III : Biến đổi Fourier rời rạc và các thuật toán biến đổi nhanh Fourier 3.3 Phân tích tín hiệu trong miền tần số bằng DFT - Đối với tín hiệu tương tự khi phân tích cần truyền qua bộ lọc để loại bỏ nhiễu - Lấy mẫu với tần số F s ≥ 2B (B là độ rộng dải thông) - Để hạn chế độ dài của tín hiệu được lấy mẫu ta chỉ xét tín hiệu trong khoảng thời gian hữu hạn T 0 = LT. - Khoảng thời gian hữu hạn này sẽ hạn chế độ phân giải về tần số-hạn chế khả năng phân biệt đối với các thành phần tần số mà khoảng cách giữa chúng nhỏ hơn 1/T 0 = 1/LT trong miền tần số. 10 Chương III : Biến đổi Fourier rời rạc và các thuật toán biến đổi nhanh Fourier 3.4 Tính toán có hiệu quả của DFT: Các thuật toán FFT  Phương pháp tính trực tiếp của DFT: \9/9FSx(n)N5".S$Q'R*"5676+, ]438(^F$_ ` a_ ` b5ZY, P 2N 2 F;F85X8(X8678 I `N 2 F;FO/9^ _ `N(N-1)F;F</9^ ` c</9F;F80K/95XK \O8F;F85d(6$8J831GQ'R e8 J8''R5L96*8%8(2385d14I_) L88 [...]... x(n) 29 Phân tích tín hiệu File Wave Quá trình số hoá âm thanh Quá trình số hoá được thực hiện bởi quá trình sau: Quá trình lấy mẫu âm thanh tương tự: Đây là quá trình rời rạc hoá tín hiệu âm thanh tương tự về thời gian 30 Phân tích tín hiệu File Wave Quá trình số hoá âm thanh -Quá trình lượng tử hoá: Đây là quá trình rời rạc biên độ tín hiệu của sóng âm tương tự Quá trình này lấy biên độ của tín... chia theo tần số (decimation - infrequency) - Gọi N là một luỹ thừa của 2, N = 2v Tính toán riêng rẽ các mẫu có chỉ số chẵn (mẫu chẵn) và các mẫu có chỉ số lẻ (mẫu lẻ) của X(k) + Các mẫu chẵn là: - Tách riêng tổng này thành N/2 điểm đầu tiên và N/2 điểm sau cùng, và sử dụng kết quả WN2nk = WN/2nk, X(2k) trở thành: 18 Thuật toán FFT cơ số 2 phân chia theo tần số - Thay đổi việc định chỉ số trên tổng... quá lớn bằng DFT, chúng ta chỉ có thể tính toán một cách xấp xỉ bằng cách chặt lấy một đoạn thích hợp để xử - Ta biết X(f) là một hàm tuần hoàn (với chu kỳ bằng 1), nên nó có thể được khai triển thành chuỗi Fourier và x(n) chính là các hệ số của khai triển Fourier của X(f)(về nguyên tắc số hệ số này là vô hạn) - Vấn đề hạn chế độ dài tín hiệu x(n) thì X(f) phải trơn và hội tụ, nghĩa là X(f) không... trong không gian tần số, ta có 28 Cách chọn N theo thời gian Khi nghiên cứu tín hiệu vô hạn bằng cách chặt một khúc hữu hạn có N điểm sẽ gây ra các hiệu ứng phụ Bằng cách chọn cửa sổ không phải hình chữ nhật ta sẽ giảm được đáng kể hiện tượng dao động ở phần đột biến tần số nhưng khi đó tại vị trí đột biến sai số sẽ tăng lên Việc chọn N rất quan trọng, có lúc N càng lớn càng tốt (ví dụ: tính phổ... WN/2nk nên ta có 19 Lưu đồ mô tả tầng thứ nhất của việc chia nhỏ này được trình bày ở hình (4.6) 20 Thuật toán FFT cơ số 2 phân chia theo tần số - Việc chia nhỏ có thể được tiếp tục cho đến khi chỉ còn các DFT 2 - điểm phân chia theo tần số 21 Thuật toán FFT cơ số 2 phân chia theo tần số - Thuật toán thực hiện việc lọc dữ liệu được lấy từ file dữ liệu Gọi U(j) là dữ liệu được đọc từ vị trí thứ j trong... tín hiệu tại mỗi lần lấy mẫu và biểu diễn các biên độ đó dưới dạng nhị phân + Tốc độ dữ liệu được tính bằng bps(bits per second) dùng để định dạng sóng âm + Giá trị lớn nhất của chất lượng âm( quality): nghĩa là khi chuyển đổi ngược sóng âm số sang sóng âm tương tự phải đảm bảo lỗi xảy ra là nhỏ nhất Việc lấy mẫu của tín hiệu không gây ra sự mất mát thông tin của tín hiệu tư ơng tự cần lấy mẫu, quá trình... nghĩa là sử dụng các phép ánh xạ: n = Ml + m k = qL + p thì sự thay đổi này sẽ dẫn đến việc biểu diễn công thức DFT dưới dạng: 16 Khi đó ta có thuật toán sau: Thuật toán 2: 1 Lưu trữ tín hiệu theo hàng 2 Tính DFT L điểm đối với mỗi cột 3 Nhân mảng kết quả nhận được với hệ số pha WNpm 4 Tính DFT M điểm đối với mỗi hàng 5 Đọc mảng kết quả theo cột 17 Thuật toán FFT cơ số 2 phân chia theo tần số - Một... trên ý tưởng phân tích độ dài hữu hạn n của x(n) thành tích của hai thừa số nguyên khác nhau N = LM (3.4.8) - Với cách phân tích như (3.4.8) thì x(n) có thể được lưu trữ trong mảng một chiều với chỉ số n 11 Chng III : Bin i Fourier ri rc v cỏc thut toỏn bin i nhanh Fourier - Hoặc trong mảng hai chiều với các chỉ số hàng là l, và chỉ số cột là m 12 Chng III : Bin i Fourier ri rc v cỏc thut toỏn bin i nhanh... của tín hiệu x(n) với phổ của cửa sổ: Trong đó XN(f), X(f) và W(f) là biến đổi Fourier tương ứng của xN(n), x(n) và w(n) 25 Hàm cửa sổ: - Với tín hiệu xN(n) ta có thể áp dụng DFT vì nó có độ dài hữu hạn Các hệ số XN(k) của DFT khi này sẽ biểu diễn gần đúng cho các mẫu của X(f) - Vấn đề còn được đặt ra là số điểm N được chọn như thế nào và vị trí cửa sổ được đặt ở đâu (tức là tìm n0) cũng như mức độ... tra điều kiện hết file, nếu độ dài file không phải là bội của N (tức là có số dư) thì phần dư phải được lấy bù dữ liệu (lấy thêm các bít 0 vào cuối của dãy vào) cho đủ N giá trị vào cửa sổ i=i+1 Bước3: Tính y(n) lần lượt bằng sử dụng công thức quay lại bước 2 cho đến hết file dữ liệu Nếu file dữ liệu lớn, đồng nghĩa với việc chỉ số n quá lớn ta phải ghi các tín hiệu đã được lọc ra file bộ đệm 22 Chng . 1 BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: X¢Y DùNG øng dông xö lý ©m thanh sè Giáo viên hướng dẫn : NỘI DUNG ĐỀ TÀI 1. Nghiên cứu về xử lý tín hiệu số 2. Tìm hiểu phép biến. thống xử lý tín hiệu rời rạc theo thời gian 1.1 Tín hiệu 1.Khái niệm: -Tín hiệu là một thực thể vật lý phụ thuộc vào thời gian, khoảng cách hoặc một số biến độc lập khác. Về mặt toán học, . là tín hiệu có thể biểu diễn bằng một dãy số hàm tín hiệu chỉ có giá trị xác định ở những thời điểm nhất định 3 4 Chương I : Tín hiệu và hệ thống xử lý tín hiệu rời rạc theo thời gian 1.2 Chuyển
- Xem thêm -

Xem thêm: Báo cáo tốt nghiệp đại học xây dựng ứng dụng xử lý âm thanh số, Báo cáo tốt nghiệp đại học xây dựng ứng dụng xử lý âm thanh số, Báo cáo tốt nghiệp đại học xây dựng ứng dụng xử lý âm thanh số, Lưu đồ mô tả tầng thứ nhất của việc chia nhỏ này được trình bày ở hình (4.6)., Phân tích phổ của các tín hiệu hình Sin, vuông, xung.

Từ khóa liên quan