Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš



Podobné dokumenty
A/D převodníky - parametry

Úvod do zpracování signálů

P7: Základy zpracování signálu

Osnova. Idea ASK/FSK/PSK ASK Amplitudové... Strana 1 z 16. Celá obrazovka. Konec Základy radiotechniky

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

MATLAB. F. Rund, A. Novák Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt

ADA Semestrální práce. Harmonické modelování signálů

VY_32_INOVACE_E 15 03

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů

KATEDRA ELEKTRICKÝCH MĚŘENÍ

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

DSY-4. Analogové a číslicové modulace. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

VYUŽITÍ MATLABU PRO PODPORU VÝUKY A PŘI ŘEŠENÍ VÝZKUMNÝCH ÚKOLŮ NA KATEDŘE KOMUNIKAČNÍCH A INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ

Signál v čase a jeho spektrum

31SCS Speciální číslicové systémy Antialiasing

ANALÝZA LIDSKÉHO HLASU

MATLAB PRO PODPORU VÝUKY KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMŮ

VOLBA ČASOVÝCH OKEN A PŘEKRYTÍ PRO VÝPOČET SPEKTER ŠIROKOPÁSMOVÝCH SIGNÁLŮ

Základy a aplikace digitálních. Katedra radioelektroniky (13137), blok B2, místnost 722

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

CW01 - Teorie měření a regulace

Zpráva k semestrální práci

Vlastnosti a modelování aditivního

Základní experimenty akustiky

SYNTÉZA AUDIO SIGNÁLŮ

Návrh frekvenčního filtru

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY

SIMULACE ZVUKOVÉHO POLE VÍCE ZDROJŮ

Úloha D - Signál a šum v RFID

Komplexní obálka pásmového signálu

Direct Digital Synthesis (DDS)

Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

VLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace

VY_32_INOVACE_ENI_2.MA_05_Modulace a Modulátory

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

Periodicita v časové řadě, její popis a identifikace, exponenciální vyrovnáván

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

Semestrální projekt. Vyhodnocení přesnosti sebelokalizace VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

v Praze mezi kanály EEG Ondřej Drbal 5. ročník, stud. sk. 9

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

Fourierova transformace

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

x p [k]y p [k + n]. (3)

Opakování z předmětu TES

Při návrhu FIR filtru řešíme obvykle následující problémy:

A7B31ZZS 4. PŘEDNÁŠKA 13. října 2014

1. Základy teorie přenosu informací

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace

Měření vlastností datového kanálu

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

2 Teoretický úvod Základní princip harmonické analýzy Podmínky harmonické analýzy signálů Obdelník Trojúhelník...

8. Sběr a zpracování technologických proměnných

Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY

Spektrální analyzátory

Primární zpracování radarového signálu dopplerovská filtrace

Příloha č. 1. amplitudová charakteristika filtru fázová charakteristika filtru / frekvence / Hz. 1. Určení proudové hustoty

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Analýza vlastností a chování DSD modulátoru v časové a frekvenční doméně

31ZZS 9. PŘEDNÁŠKA 24. listopadu 2014

1 Zpracování a analýza tlakové vlny

kde a, b jsou konstanty závislé na střední frekvenci (viz tab. 5.1).

Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem

GRAFICKÉ ŘEŠENÍ ROVNIC A JEJICH SOUSTAV

Modelování blízkého pole soustavy dipólů

Komprese dat Obsah. Komprese videa. Radim Farana. Podklady pro výuku. Komprese videa a zvuku. Komprese MPEG. Komprese MP3.

Modulační parametry. Obr.1

Zvuk včetně komprese. Digitálně = lépe! Je to ale pravda? X36PZA Periferní zařízení

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

VLASTNOSTI KOMPONENTŮ MĚŘICÍHO ŘETĚZCE - ANALOGOVÁČÁST

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

Vzorkování. Je-li posloupnost diracových impulzů s periodou T S : Pak časová posloupnost diskrétních vzorků bude:

Tlumené a vynucené kmity

Synth challange 2016

APLIKACE ALGORITMŮ ČÍSLICOVÉHO ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ 1. DÍL

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Rekurentní filtry. Matlab

Studium tranzistorového zesilovače

filtry FIR zpracování signálů FIR & IIR Tomáš Novák

PSK1-5. Frekvenční modulace. Úvod. Vyšší odborná škola a Střední průmyslová škola, Božetěchova 3 Ing. Marek Nožka. Název školy: Vzdělávací oblast:

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Příklady použití tenkých vrstev Jaromír Křepelka

Nelineární obvody. V nelineárních obvodech však platí Kirchhoffovy zákony.

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

Fourierova transformace

MASKOVÁNÍ AKUSTICKÝCH SIGNÁLŮ

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D

Zvuková karta. Zvuk a zvuková zařízení. Vývoj, typy, vlastnosti

A7B31ZZS 10. PŘEDNÁŠKA Návrh filtrů 1. prosince 2014

9 V1 SINE( ) Rser=1.tran 1

ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLŮ Z MECHANICKÝCH. Jiří Tůma

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

Čas (s) Model časového průběhu sorpce vyplývá z 2. Fickova zákona a je popsán následující rovnicí

4. MĚŘENÍ HARMONICKÝCH Úvod

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

Transkript:

KVANTOVÁNÍ ZVUKOVÝCH SIGNÁLŮ NÍZKÉ ÚROVNĚ Abstrakt Quantization of acoustic low level signals David Bursík, Miroslav Lukeš Při testování kvality A/D převodníků se používají nejrůznější testovací signály. Tato práce se zabývá kvantováním vzorků sinusového signálu o amplitudě v rozsahu +/-3 kvantovací kroky. Analýza v kmitočtové oblasti ukazuje vznik harmonických složek a jejich možný výskyt v základním kmitočtovém pásmu (1. Nyquistova zóna). Abstract Various testing signals are used for quality testing of A/D converters. This work deals with quantization of samples of sinus signal with amplitude in range +/-3 quantization steps. When analysing in frequency domain we can see harmonics components and their appearance in basic frequency domain (first Nyquist zone). Úvod Rozdíl mezi analogovou úrovní signálu Ü Øµ na vstupu a kvantovanou úrovní signálu Ü Øµ na výstupu analogově-číslicového převodníku tvoří kvantizační chybu Ü Øµ. Signál na vstupu kvantizačního procesu můžeme napsat ve tvaru Ü Øµ ÉÜ Øµ Ü Øµ Ü Øµ (1) kde É je výraz pro vyjádření kvantizačního procesu a Ü Øµ je kvantizační chyba. Průběh kvantizační chyby Ü Øµ lze graficky znázornit pomocí tzv. pilové funkce. Jelikož se jedná o periodickou funkci s periodou rovnou kvantizačnímu kroku, lze pro stanovení analytického výrazu pro její výpočet použít vztahy platné pro Fourierovy komplexnířady. Analýza funkce ËÜ Øµ pomocí Fourierových řad je výhodná z toho důvodu, žezvýsledného vztahu nám přímo vyplynou jednotlivé harmonické složky a jejich amplitudy, které vznikají v průběhu kvantování signálu a způsobují vznik chybového signálu. Ë Üµ ½ Ò ½ Ò ¾ÒÜ (2) David Bursík, Miroslav Lukeš, Katedra radioelektroniky, FEL ČVUT Praha, Technická 2, 166 27, Praha 6 tel. 2/2435 2111, e-mail: bursikd@feld.cvut.cz, xlukesm@feld.cvut.cz 84

kde Ò můžeme napsat ve tvaru Ò ½ ¾ ʾ ʾ ¼ ¾ ܵ ¾ÒÜ Ü ½ ܵ Ò ¾ÒÜ Ê¾ ¾ ܵ Ó ¾ÒÜ Ò ¾ÒÜ Ü Ü ¾Ò Ó Òµ ¾ ¾ Ò ¾ Ò Òµ ¾Ò ½µÒ (3) dosazením rovnice (3) do (2) dostaneme Ë Üµ ½ Ò ½ ¾Ò ½µÒ Ó ¾ÒÜ Ò ¾ÒÜ ½ Ò ½ ¾ÒÜ Ò Ò ½µ Ò (4) pro kvantovaný signál Ü Øµ vyplývá Ü Øµ Ü Øµ ËÜ Øµ Ü Øµ ½ Ò½ ¾ÒÜ Øµ Ò Ò ½µ Ò (5) vpřípadě, že kvantovaný signál obsahuje jednu harmonickou složku o amplitudě Aaúhlovém kmitočtu Ü Øµ Ò Øµ (6) bude vypadat rovnice kvantovaného signálu podle rovnice (5) takto Ü Øµ Ò Øµ ½ Ò½ ½µ Ò Ò ¾Ò Ò Øµ Ò (7) z rovnice je patrné, že signál Ü Øµ obsahuje základní harmonickou a dále složky kmitočtově závislé, které vznikly vlivem kvantovacího procesu. K úpravě této rovnice použijeme Jacobiho rozvojů funkce typu Ò«Ò µ. Použitím těchto rozvojů dostaneme pro kvantovaný signál Ü Øµ výraz nebo Ü Øµ Ò Øµ ¾ Ü Øµ Ò Øµ ¾ ½ Ò½ ½ Ò½ ½µ Ò Ò ½µ Ò Ò ½ ѽ ½ ¼ kde Â Ñ µ je Besselova funkce prvního druhu a řádu Ñ. ¾Ò  ¾ ½ Ò ¾ ½µØ (8) ¾Ò Â Ñ Ò ÑØ ÑÐ (9) 85

Spektrum kvantovaného harmonického signálu Ze vztahu (9) je patrné, že spektrum chybového signálu obsahuje pouze liché harmonické složky, jelikož kvantizační funkce je funkce též lichá. Tento vztah je teoretickým vyjádřením amplitud harmonických složek vzniklých při kvantování signálu. Obr.1 znázorňuje pokles amplitud vyšších harmonických kvantovaného harmonického signálu s amplitudou +/-3q vůči první harmonické. Signál o této amplitudě má již nezanedbatelný vliv na spektrum v základním pásmu. Jak je patrné z obr.1 je odstup vyšších harmonických kolem -4dB. Harmonické složky jsou vypočítány do 6-té harmonické. 1 2 3 A[dB] 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 n tá harmonická Obr. 1 Amplitudy parazitních harmonických složek kvantovaného sinusového signálu o amplitudě +/- 3q Vpřípadě, že kvantovaný harmonický signál navzorkujeme Ü Øµ ½ Ò ½ Ü ØµÆ Ø ÒÌ µ (1) kde Ì je vzorkovací perioda, dostaneme po Fourierově transformaci výraz, který popisuje spektrum navzorkovaného signálu kde je spektrum analogového signálu µ ½ Ì ½ Ò ½ Ò ¾ Ì µ (11) Toto spektrum je periodické podle vzorkovací frekvence ½ Ì.Díky této periodicitě začne být spektrum kvantovaného signálu v základním pásmu (1. Nyquistově zóně) ovlivňováno spektrem z ostaních Nyquistových zón. 86

Spektrum vzorkovaného kvantovaného harmonického signálu Na obr. 2 je znázorněn vzorkovaný kvantovaný harmonický signál a původní analogový signál. 1 x 1 4 Sinusoida nakvantovana s krokem +/ 3 kvantizacni kroky.8.6.4.2.2.4.6.8 1 5 1 15 2 25 3 35 vzorky Obr. 2 analogový a kvantovaný harmonický signál o amplitudě +/- 3q Provedeme-li Fourierovu transformaci tohoto diskrétního signálu, dostaneme spektrum, které je na obr. 3. 5 1 15 2 25 3 35 4 45 5 1 15 2 25 3 35 Obr. 3 Spektrum vzorkovaného harmonického signálu o amplitudě +/- 3q Jednotlivé harmonické složky jsou znázorněny jako pokles amplitudy vůči 1. harmonické. Z obr. 3 je patrné, že harmonické složky v 1. Nyquistovězóně majísvé obrazy v 2. Nyquistovězóně. 87

Analýza teoretického výpočtu spektra kvantovaného harmonického signálu Jak je patrné z obr. 1 a 3, vzorkováním kvantovaného harmonického signálu dojde ke změně jeho spektra. Podle vztahu Òµ ¼ Ò ½ Ò½ Ò Òµ ½µÒ Òµ kde Òµ jsou vzorky spektra kvantovaného harmonického signálu vypočítáné podle vztahu (9), Òµ jsou vzorky vzorkovaného kvantovaného harmonického signálu, Ò uvažovaný počet vzorků na periodu a počet zón mezi jednotlivými, jsme schopni dopočítat ze vztahu (9) spektrum vzorkovaného signálu. Vztah (12) tedy vyjadřuje přepočet spektra kvantovaného signálu na spektrum vzorkovaného kvantovaného signálu. Na následujících grafech jsou zobrazeny spočtená spektra pro vzorkovaný kvantovaný signál s amplitudou +/-3q podle vztahu (12) (symbol x) v porovnání s výpočtem FFT (symbol o), jenž je implementovaná v prostředí MATLAB. Jednotlivé harmonické složky jsou opět znázorněny jako pokles amplitudy vůči 1. harmonické. (12) 1 Odstup harmonickych slozek od 1. 1 2 3 4 5 6 7 5 1 15 2 25 3 Obr. 4 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 29 88

1 Odstup harmonickych slozek od 1. 1 2 3 4 5 6 5 1 15 2 25 3 Obr. 5 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 31 1 Odstup harmonickych slozek od 1. 1 2 3 4 5 5 1 15 2 25 3 35 Obr. 6 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 32 89

Odstup harmonickych slozek od 1. 5 1 15 2 25 3 35 4 45 5 5 1 15 2 25 3 35 Obr. 7 Odstup harmonických složek od 1. harmonické v db, počet vzorků 33 Závěr Byly vybrány čtyři délky signálů a to 29, 31, 32 a 33 vzorků. Z grafů na obr. 4, 5, 6, 7 jsou vidět určité rozdíly mezi hodnotami harmonických složek, které byly vypočítány ze vztahu (12) a Fourierovou transformaci. Nejmenších rozdílů z těchto signálu se dosahuje v případě délky 33 vzorků na periodu. Rozdíly jednotlivých harmonických složek mohou být způsobeny konečným počtem Nyquistových zón (v našem případě jsme použili šest Nyquistových zón, což představuje výpočet 1 harmonických složek). Nabízí se otázka kolik Nyquistových zón bude mít ještě vliv na výsledné spektrum signálu v základním pásmu v závislosti na velikosti vstupního signálu, protože odstup harmonických složek kvantovaného signálu je silně závislý na amplitudě analogového signálu. Projekt byl podporován Grantovou agenturou České republiky, grant č. 12/2/156.. Literatura [1] Kadlec F., Zpracování akustických signálů, skripta ČVUT FEL [2] Hrdina Z., Vejražka F., Signály a soustavy, skripta ČVUT FEL 9