Übung zur Vorlesung Signalverarbeitung Einführung Fakultät Elektrotechnik und...

Übung zur Vorlesung

Signalverarbeitung

Einführung

Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Systemtheorie und Sprachtechnologie

Sören Wittenberg

Soeren.Wittenberg@tu-dresden.de

TU Dresden, 15.10.2012 Übung Signalverarbeitung- Einführung-

Sören Wittenberg

• Vorlesungsmaterial

• Ausgesuchte Beispiele der Signalverarbeitung

• Intelligente Audiosignalverarbeitung

• Quantisierung (Hinweis zur Übungsaufgabe 2.2)

Überblick

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Hinweis zum Vorlesungsmaterial

Zugangskennung: Zugangskennwort: Bemerkung:-„Popup“-Funktion muss eingeschaltet sein-Vorlesungsmitschnitt erfordert Real-Player

Internetseite zur Vorlesung: http://www.ias.et.tu-dresden.de/ias/systemtheorie-und-sprachtechnologie/lehre/signalverarbeitung/

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Übungsaufgaben

Internetseite zur Vorlesung: http://www.ias.et.tu-dresden.de/ias/systemtheorie-und-sprachtechnologie/lehre/signalverarbeitung/

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OPAL

Online-Plattform für Akademisches Lehren und Lernen (https://bildungsportal.sachsen.de/opal)

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Ausgesuchte Beispiele der Signalverarbeitung

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Was ist das?

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Raumimpulsantwort

Beispiel: eine Raumimpulsantwort für ein Wohnzimmer

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Faltungshall

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Sinus-Sweep

• Startfrequenz 50Hz, Endfrequenz 8000Hz, 1 Sekunden , 5 Sekunden

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Faltungshall

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Nulldurchgangs-Analyse

/a/

/s/

/i/

Abtastfrequenz: 44,1kHz

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Nulldurchgangs-Analyse

/a/

/s/

/i/

Abtastfrequenz: 44,1kHzDarstellung: 2000 Abtastwerte

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Nulldurchgangs-Analyse

• Nulldurchgangshäufigkeit (-dichte)

• Anzahl der Nulldurchgänge pro Beobachtungsintervall (und auf dieses normiert)

• Geringer Rechenaufwand (z.B. Auswertung des Vorzeichenwechsels)

Nulldurchgangs-Histogramm

• Messung der Zeit zwischen zwei Nulldurchgängen und Einordnung in Längenklassen

• Anzahl der Einträge pro Längenklasse grafisch darstellen oder als Vektor ausgeben

• Grobe Möglichkeit der Signalbeschreibung

=> einfaches akustisches Objekterkennungssystem (wie im Praktikum “Akustischer Schalter”)

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Störgeräuschreduktion

• Grundlagen der Signalverarbeitung:

• Signalbeschreibung im Frequenzbereich

• Betrags- und Phasenspektrum

• Diskrete Fourier Transformation (bzw. FFT)

• Fensterfunktionen (z.B. Rechteck- oder Hammingfenster)

• Grundlagen der Signalanalyse und Erkennung

• Analyse nichtstationärer Signale (Kurzzeit-Spektralanalyse)

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Präsentation

“Intelligente Audiosignalverarbeitung”

Intelligente Audiosignalverarbeitung

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Signalverarbeitung

•Beschreibung von Signalen

• mit mathematischen Hilfsmitteln

• im Zeitbereich (z.B. Reihendarstellung oder mittels statistischer Kenngrössen)

• im Frequenzbereich (z.B. Betrags- und Phasenspektrum)

•umgangssprachlich Einteilung in “analoge” und “digitale” Signalverarbeitung (ungenau!)

•vorwiegend zeit- und wertdiskrete Signalverarbeitungssysteme (z.B. Signalprozessoren)

•Nachteil der digitalen Signalverarbeitung ist die notwendige Quantisierung (Quantisierungsfehler!)

=> Hinweise zur Übungsaufgabe 2.2 “Quantisierung”

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Quantisierung

• x(t) zeit- und wertkontinuierliches Signale

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Quantisierung

x(t)

∆x {

• mögliche Anordnung der Quantisierungsstufen ∆x

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Quantisierung

x(t)

∆x {

x‘(t)

• x´(t) … quantisiertes Signal (Quantisierung durch Rundungsoperation; x´(t) ≠ 0)

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Quantisierung

x(t)

∆x {

x‘(t)

xe(t)

• xe(t) … Quantisierungsfehler (ugs. Quantisierungsrauschen)

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xe(t0) = x‘(t0) - x(t0)

Quantisierung

Vorgehen zum Lösen der Aufgabe 2.2 “Quantisierung” (Hinweise auf Übungsblatt beachten)

Fehlersignal gleichverteilt

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Andere Anordnung der Quantisierungsstufen

• x(t) zeit- und wertkontinuierliches Signale

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x(t)

∆x {

• Anordnung der Quantisierungsstufen (∆x) für geringst mögliches Quantisierungsrauschen

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen

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x‘(t)

x(t)

∆x {

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen

• x´(t) = 0; Quantisierung durch Rundungsoperation; ungleiche Stufenverteilung

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x‘(t)

x(t)

∆x {

xe(t)

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen

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x‘(t)

x(t)

∆x {

xe(t)

Quantisierung durch Abrunden

• x´(t) = 0; Quantisierung durch Abrunden; doppelter maximaler Quantisierungsfehler

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Quantisierung in der Praxis

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10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, volle Periode

Quantisierung in der Praxis

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10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, halbe Periode

Quantisierung in der Praxis

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10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, Vergrößerung

Quantisierung in der Praxis

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10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, Vergrößerung

Quantisierungsfehler in der Praxis

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