Übung zur Vorlesung Signalverarbeitung Einführung Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Systemtheorie und Sprachtechnologie Sören

Übung zur Vorlesung

Signalverarbeitung

Einführung

Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Systemtheorie und Sprachtechnologie

Sören Wittenberg

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TU Dresden, 15.10.2012 Übung Signalverarbeitung- Einführung-

Sören Wittenberg

• Vorlesungsmaterial

• Ausgesuchte Beispiele der Signalverarbeitung

• Intelligente Audiosignalverarbeitung

• Quantisierung (Hinweis zur Übungsaufgabe 2.2)

Überblick


Sören Wittenberg

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


Sören Wittenberg


/a/

/s/

/i/

Abtastfrequenz: 44,1kHzDarstellung: 2000 Abtastwerte


Sören Wittenberg


• 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”


Sören Wittenberg

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



Sören Wittenberg

x‘(t)

x(t)

∆x {


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


Sören Wittenberg

x‘(t)

x(t)

∆x {

xe(t)



Sören Wittenberg

x‘(t)

x(t)

∆x {

xe(t)

Quantisierung durch Abrunden

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


Sören Wittenberg

Quantisierung in der Praxis


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



Sören Wittenberg

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



Sören Wittenberg

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



Sören Wittenberg

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

Quantisierungsfehler in der Praxis


Sören Wittenberg

Vielen Dank!

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