WPŁYW PRÓBKOWANIA I KWANTYZACJI NA JAKOŚĆ DŹWIĘKU

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WPŁYW PRÓBKOWANIA I KWANTYZACJI NA JAKOŚĆ DŹWIĘKU"

Transkrypt

1 KATEDRA SYSTEMÓW MULTIMEDIALNYCH LABORATORIUM PRZETWARZANIA DŹWIĘKÓW I OBRAZÓW Ćwiczenie nr : WPŁYW PRÓBKOWANIA I KWANTYZACJI NA JAKOŚĆ DŹWIĘKU Opracowanie: mgr Marek Szczerba mgr inż. Piotr Odya mgr inż. Dariusz Tkaczuk. Wprowadzenie Rozwój systemów komputerowych umożliwił zastosowanie komputerów do cyfrowego zapisu i edycji dźwięku. Podstawowym problemem przy cyfrowej rejestracji sygnałów jest wybór szybkości próbkowania, formatu danych (liniowy PCM, kodery) i rozdzielczości bitowej zapisu. Wybór powyższych parametrów jest zdeterminowany następującymi czynnikami: jakość sygnału, oszczędność w wykorzystaniu pamięci masowej, możliwość zapisu sygnału w czasie rzeczywistym (szczególnie dotyczy to starszych systemów o niewielkiej mocy obliczeniowej), kompatybilność formatu zapisu. W praktyce wybór formatu cyfrowej rejestracji sygnału jest najczęściej kompromisem pomiędzy jakością sygnału, a oszczędnością w wykorzystaniu pamięci masowej. W związku z opracowywaniem metod akwizycji i przechowywania danych dźwiękowych przez wielu producentów sprzętu komputerowego i oprogramowania równocześnie, powstało wiele różnych formatów plików dźwiękowych. Obecnie można obserwować dążenie do unifikacji standardów i umożliwienia konwersji formatów. Problem konwersji formatów plików dźwiękowych należy generalnie podzielić na dwa zasadnicze zagadnienia: problem konwersji formatów cyfrowego zapisu sygnału (konwersja szybkości próbkowania, sposobu kodowania, liczby kanałów i rozdzielczości bitowej), problem konwersji typów plików dźwiękowych (konwersja formatu zapisu danych w pliku).. Konwersja szybkości próbkowania W cyfrowych systemach fonicznych wykorzystuje się wiele różnych szybkości próbkowania. Najczęściej spotykane szybkości próbkowania przedstawiono w Tab..

2 Tab.. Szybkości próbkowania stosowane w cyfrowych systemach fonicznych. Szybkość próbkowania Opis (Hz) / (Macintosh) lub 00/ /3 lub 00/6 000 standard telefoniczny do kodowania -law a-law standard NeXT - używany z kodekiem Telco / 6000 standard telefoniczny G.7 lub 3000/ standard NTSC TV = /( ) 900 standard CD-ROM/XA 050 standard Macintosh lub CD/ 5.55 standard złącza monitora komputera Macintosh k 3000 DAB (Digital Audio Broadcasting), NICAM (Nearly- Instantaneous Companded Audio Multiplex) [IBA, BREMA, BBC] i inne systemy TV, R-DAT LP oraz HDTV High quality CD-ROM/XA 056 szybkość próbkowania używana w sprzęcie profesjonalnym, kompatybilny ze standardem NTSC 00 CD audio, najbardziej rozpowszechniona szybkość próbkowania w aplikacjach profesjonalnych i domowych 000 R-DAT, DVD-video 95 0 >50000 Wyższe szybkości próbkowania używane są niekiedy w profesjonalnych systemach cyfrowego przetwarzania sygnałów , 9000 High resolution R-DAT, DVD-audio Konwersja szybkości próbkowania wymaga przeprowadzenia dwuetapowej procedury. Pierwszym etapem jest wygenerowanie dodatkowych próbek na podstawie próbek istniejących. Operacja taka nazywana jest nadpróbkowaniem. Następnie usuwane są próbki nadmiarowe. Na rys.. przedstawiono poglądowo istotę działania algorytmu konwersji szybkości próbkowania. Szybkość nadpróbkowania powinna być najmniejszą, wspólną wielokrotnością źródłowej i docelowej Input sampling rate Compute intermediate samples (oversampling) Output sampling rate Rys.. Działanie algorytmu konwersji szybkości próbkowania szybkości próbkowania. Przykładowe relacje algebraiczne pomiędzy najczęściej stosowanymi szybkościami próbkowania przedstawiono na rys..

3 000/ /. 000/ /63 63/ /00 6/ / MHz Rys.. Relacje algebraiczne pomiędzy najczęściej stosowanymi szybkościami próbkowania. Dodatkowe próbki generowane są przy użyciu różnego typu algorytmów interpolacyjnych. W zależności od oczekiwanej jakości procedury nadpróbkowania jak i możliwości systemowych stosuje się zarówno najprostsze metody interpolacji liniowej w prostych systemach powszechnego użytku, jak i np. interpolacje wielomianowe wysokiego rzędu w zastosowaniach profesjonalnych i w zaawansowanych systemach komputerowej obróbki sygnałów. Decymacja, czyli wybranie co M-tej próbki z sygnału, realizowana jest zgodnie ze wzorem: y[ n] x ( ntm ) x ( nt ) a M j( T k ) M k 0 jt M Y( e ) X ( e ) gdzie: T wejściowy okres próbkowania, T docelowy okres próbkowania, M T T współczynnik (krotność) decymacji. W celu zapobieżenia aliasingowi decymowany sygnał nie może zawierać częstotliwości wyższych niż połowa docelowej szybkości próbkowania, zgodnie ze wzorem: T F N. Y jt jt ( e M M T a T ) X ( e M ) X ( j) X ( j) dla a a T T Wymaga to, aby sygnał x a (t) poddać filtracji dolnoprzepustowej z częstotliwością odcięcia T. Należy zauważyć, że sygnał wyjściowy może nie zawierać żadnych próbek z sygnału wejściowego; wszystkie próbki mogą zostać wygenerowane przez procedurę przepróbkowania.

4 3. Konwersja sposobu kodowania Najprostszym i najbardziej rozpowszechnionym sposobem kodowania sygnału fonicznego jest kodowanie PCM (Pulse Code Modulation). Zaletą tego systemu jest możliwość uzyskania wysokiej jakości sygnału (równoważna z jakością płyty CD) i prostota procedury kodowania. Wadą natomiast są bardzo duże rozmiary plików (np. przy zapisie z jakością CD bajtów na sekundę!). Bardziej zaawansowane metody kodowania pozwalają na oszczędny zapis sygnału fonicznego. Jest to niezwykle istotne zwłaszcza przy transmisji sygnałów audio, a przede wszystkim mowy, w sieciach IP. Kodeki kompandorowe. Podstawą działania kodeków kompandorowych jest zastosowanie zmiennej rozdzielczości kodowania względem amplitudy sygnału. Stosowana jest relatywnie większa rozdzielczość zapisu przy małych amplitudach sygnału, natomiast mniejsza w przy większych amplitudach. Najbardziej rozpowszechnionymi kodekami kompandorowymi są kodeki -law (standard amerykańsko japoński) i A-law (standard europejski). ADPCM - Adaptive Differential PCM. Podstawą funkcjonowania koderów ADPCM jest właściwość quasi-okresowości sygnałów akustycznych. Stosowana jest zatem predykcja wartości kolejnej próbki na podstawie znanych próbek poprzednich. Jeśli predykcje są zgodne z rzeczywistymi wartościami próbek, wykres różnic pomiędzy wartościami predykcji i wartościami rzeczywistych próbek będzie znacznie bardziej płaski niż wykres fali. Opisana technika zapisu różnic nazywana jest DPCM (Differential Pulse Code Modulation). Różnice te będą nawet mniejsze, jeśli predyktor będzie adaptywny - będzie przystosowywał sposób predykcji do indywidualnej charakterystyki kodowanego sygnału. Kodeki źródła tworzą model generatora dźwięku i dokonują rekonstrukcji sygnału na podstawie tego modelu. Najbardziej powszechnymi kodekami źródła są wokodery (voice coder), stworzone do transmisji sygnału mowy. Używane są dwa podstawowe modele sygnału: dźwięczny i bezdźwięczny (pobudzenie tonowe i szumowe). Dzięki przekazywaniu wyłącznie niewielkiego zbioru cech dystynktywnych wokodery pozwalają na przekazanie sygnału w bardzo małym pliku. Wadą kodeków źródła jest przydatność jedynie do kodowania określonego typu sygnałów. Nie nadają się do kodowania sygnałów złożonych (np. muzyki). Kodeki hybrydowe łączą w sobie cechy kodeków falowych i kodeków źródła. Najbardziej rozpowszechnionymi kodekami hybrydowymi są kodeki AbS (Analysis-by-Synthesis). W procesie kodowania AbS dokonywany jest w fazie początkowej podział sygnału na ramki. Dla każdej kolejnej ramki budowany jest odpowiedni model źródła (tak jak w przypadku wokoderów). Następnie koder sprawdza zachowanie modelu źródła przy różnych sposobach pobudzenia układu. Po porównaniu z sygnałem źródłowym wybierany jest najodpowiedniejszy sposób pobudzenia. W celu dokonania konwersji sposobu kodowania sygnału fonicznego stosuje się zasadniczo rozkodowanie do formatu PCM, a następnie kodowanie do formatu docelowego. Taka procedura pozwala na wykorzystanie istniejących kodeków.. Konwersja rozdzielczości bitowej i liczby kanałów Do konwersji rozdzielczości bitowej cyfrowego sygnału fonicznego mogą być wykorzystywane proste algorytmy uśredniające i interpolacyjne. Niektóre konwertery pozwalają na normalizację amplitudy sygnału względem próbki o największej amplitudzie przy konwersji na niższą rozdzielczość bitową. Umożliwia to maksymalne wysterowanie kwantyzatora, a tym samym na wykorzystaniem maksymalnej dynamiki formatu. Istnieją bardziej zaawansowane konwertery, pozwalające na kształtowanie widma szumu (ang. noiseshaping). Technika ta jest stosowana w połączeniu z techniką ditheringu. Polega ona na wykorzystaniu szumu addytywnego (dither), powodującego nieznaczne podniesienie podłogi szumowej sygnału (noise floor) przy jednoczesnym ograniczeniu zniekształceń harmonicznych sygnału i ograniczeniu zjawiska głuchoty cyfrowej (digital deafness). Dokonuje się odpowiedniego ukształtowania widma szumu dithera, mającego na celu jego przeniesienie w możliwie najmniej słyszalną część pasma (np. maskowaną zarejestrowanym sygnałem). Technika noise-shaping znalazła szerokie zastosowanie przy masteringu nagrań cyfrowych. Pozwala ona na optymalizację wykorzystania techniki 0 i -bitowej przy przejściu na format CD (6 bitów).

5 Konwersja liczby kanałów dokonywana jest najczęściej przez proste uśrednienie wartości sygnału w łączonych kanałach. Niektóre konwertery dopuszczają możliwość ustalenia balansu kanałów przy konwersji. Przy zwiększeniu liczby kanałów z reguły dokonuje się prostego powielenia sygnałów w kanałach. 5. Narzędzia do konwersji formatów plików dźwiękowych Na rynku oprogramowania istnieje wiele narzędzi umożliwiających konwersję formatów plików dźwiękowych. W przebiegu ćwiczenia przewiduje się użycie aplikacji Adobe Audition i środowiska Matlab. Aplikacja Adobe Audition pozwala na wszechstronną konwersję formatów i typów plików dźwiękowych. Konwersję formatu sygnału cyfrowego można dokonać z okna dialogowego Convert Sample Type (rys. 3) z menu Edit. Rys. 3. Okno dialogowe Convert Sample Type aplikacji Adobe Audition. Na uwagę zasługuje możliwość zastosowania filtru antyaliasingowego (Pre/post filter), oraz możliwość wyboru dokładności algorytmu interpolacji (Quality). Aplikacja ta pozwala także na wykorzystanie szumu addytywnego (dither) i algorytmu kształtowania widma szumu (noise shaping) przy konwersji z formatu do mniejszej rozdzielczości bitowej. Możliwe jest ustawienie poziomu szumu dither względem LSB (poziomu najmłodszego bitu) oraz wybór algorytmu kształtowania widma szumu. 6. Obiektywne miary zniekształceń sygnału 6. Stosunek sygnału do szumu, SNR W wyniku kwantyzacji sygnał w ogólnym przypadku (a w praktyce zawsze) będzie się różnił od sygnału oryginalnego. Różnicę obu sygnałów nazywamy błędem kwantyzacji lub częściej szumem kwantyzacji i wyrażamy wzorem: e[ n] xq [ n] x[ n]. Przekształcając powyższy wzór do postaci: x Q [ n] x[ n] e[ n], otrzymujemy prostą interpretację sygnału skwantowanego. Jest to bowiem sygnał, w którym występuje sygnał użyteczny x[n] oraz szum kwantyzacji e[n].

6 Należy zdawać sobie sprawę z tego, że proces kwantyzacji, a więc dyskretyzacji wartości, zachodzi nie tylko przy przekształcaniu sygnału analogowego do postaci cyfrowej, ale również w wyniku obecnych w obróbce numerycznej operacji zaokrągleń. Na wielkość błędu decydujący wpływ ma stosowana arytmetyka oraz rodzaj wykonywanych operacji. Na przykład przy stosowaniu wyłącznie liczb całkowitych sumowanie, odejmowanie i mnożenie są operacjami nie prowadzącymi do powstania błędów zaokrągleń, podczas gdy stosowanie arytmetyki zmiennoprzecinkowej, zwłaszcza o pojedynczej precyzji (liczby czterobajtowe), dla tych samych operacji może prowadzić do błędów. W ogólnym przypadku lepiej jest jednak stosować liczby zmiennoprzecinkowe, przede wszystkim z tego względu, że większość algorytmów, funktorów i operatorów używa liczb niecałkowitych (na przykład jako współczynników filtrów). Miarą zaszumienia sygnału spowodowanego kwantyzacją jest, wyrażony w decybelach, stosunek energii sygnału użytecznego x[n] do energii szumu kwantyzacji e[n]: x [ n] L SNR 0 log [db], e [ k] gdzie L długość sygnałów. 6. Współczynnik zniekształcenia aliasingowego, AF Jako miarę stopnia zniekształcenia AF widma przyjęto tu stosunek energii sygnału zawartej w paśmie powyżej częstotliwości Nyquista F S / do całkowitej energii sygnału (bez składowej stałej): L N / X [ k] k N / M AF 00 [%], N / X [ k] gdzie X[k] k-ta próbka dyskretnej transformaty Fouriera sygnału przed decymacją. k 6.3 Współczynnik zawartości harmonicznych, THD Stopień zniekształcenia sygnału, polegającego na pojawieniu się w nim harmonicznych zdefiniowano następująco: gdzie: X energia pierwszej harmonicznej, k X k THD 00 [%] X X k energia k-tej harmonicznej, k =, 3,... W skrajnym przypadku, dla kwantyzatora jednobitowego, sygnał sinusoidalny zamieniany jest w falę prostokątną. Przy założeniu, że kwantyzator działa jak komparator porównujący wartość wejściową z zerem (czyli zwraca, gdy jest ona nieujemna, i gdy jest ujemna), fala prostokątna ma wypełnienie 50 %, a w jej widmie nie występują parzyste harmoniczne. Wówczas współczynnik THD jest równy: THD %

7 Ćw. Wykonujący: PRZETWARZANIE DŹWIĘKÓW I OBRAZÓW Wpływ próbkowania i kwantyzacji na jakość dźwięku Ocena: Specjalność: Data wykonania: Data oddania sprawozdania: 7. Zadania 7. Część pierwsza zmiana rozdzielczości bitowej Korzystając z aplikacji Adobe Audition utworzyć nowy plik monofoniczny z następującymi ustawieniami: szybkość próbkowania, khz, rozdzielczość 6 bitów. Wygenerować sinusoidy o częstotliwościach: a) khz; b) 0 khz, długości s i maksymalnej amplitudzie (Generate Tones). Zapisać sygnały do osobnych plików w formacie Windows PCM ( pliki). Powyższe sygnały oraz przygotowane fragmenty muzyki przekonwertować do rozdzielczości bitowej: bitów i bity bez dithera, z ditherem o trójkątnym rozkładzie prawdopodobieństwa i głębokością bitową oraz z noise shapingiem A (szum kształtowany krzywą słyszenia A) (Edit Convert Sample Type). Wyniki zapisać na dysku (6 plików na każdy z sygnałów wejściowych/oryginalnych). Uwaga! Nie zmieniać amplitudy żadnego z sygnałów! Po odsłuchaniu wszystkich próbek dźwiękowych dokonać ich subiektywnej oceny. Zaobserwować widma próbek dźwiękowych (Window Frequency Analysis). Czym się różnią widma bez dithera, z ditherem i z noise shapingiem?

8 Korzystając ze skryptu Matlaba kwantyzacja.m, zbadać zależność SNR od rozdzielczości bitowej. Funkcję wywołujemy w następujący sposób: [SNR,h] = kwantyzacja( nazwa_pliku_oryginalnego, nazwa_pliku_po_kwantyzacji ); khz Liczba bitów SNR [db] Brak dithera Dither Noise shaping 0 khz Fragment muzyki () Zbadać zależność zawartości harmonicznych od rozdzielczości bitowej. khz Liczba bitów THD [%] Brak dithera Dither Noise shaping 0 khz Jakie zjawisko wystąpiło w przypadku przekroczenia przez kolejne harmoniczne połowy szybkości próbkowania? W jaki sposób na jakość dźwięku wpływa liczba bitów, obecność dithera i noise shaping? Co by się stało, gdybyśmy w czasie nagrania wykorzystali tylko połowę dynamiki kwantyzatora?

9 7. Część druga zmiana szybkości próbkowania Wygenerować i zapisać do pliku falę prostokątną i falę trójkątną o częstotliwości 30 Hz (rozdzielczość 6 bitów, F S =, khz). Korzystając ze skryptu decymacja.m, przekonwertować oryginalne próbki dźwiękowe (wygenerowane przebiegi oraz fragment(y) muzyki) do szybkości próbkowania F S / (współczynnik decymacji ) i F S / (współczynnik decymacji równy ) z wyłączoną i włączoną filtracją antyaliasingową. Dokonać odsłuchu sygnałów (funkcja Matlaba sound(x,fs) i sound(y,fs)) oraz zaobserwować ich widma. Skrypt uruchamiamy następującym poleceniem: [x,y,m,fs] = decymacja( nazwa_pliku, M, Filtr); Wejście: M krotność decymacji Filtr włączony () lub wyłączony (0) filtr Nyquista Wyjście: x wczytany ciąg próbek, y wyjściowy (zdecymowany) ciąg próbek, Fs szybkość próbkowania. Podać w tabeli zmierzone wartości AF: Decymacja khz 0 khz Fala prostokątna 30 Hz Fala trójkątna 30 Hz M= bez filtracji M= z filtracją AF [%] M= bez filtracji M= z filtracją Fragment muzyki () Fragment muzyki () Jakie zjawisko zaszło w przypadku decymacji sygnału? Jak filtracja dolnoprzepustowa, poprzedzająca decymację, wpłynęła na widmo sygnału i jakość dźwięku? 7.3 Podsumowanie

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1

Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1 mgr inż. Grzegorz Kraszewski SYSTEMY MULTIMEDIALNE wykład 7, strona 1. Kompresja dźwięku w standardzie MPEG-1 Ogólne założenia kompresji stratnej Zjawisko maskowania psychoakustycznego Schemat blokowy

Bardziej szczegółowo

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy

Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy Kwantowanie sygnałów analogowych na przykładzie sygnału mowy Treść wykładu: Sygnał mowy i jego właściwości Kwantowanie skalarne: kwantyzator równomierny, nierównomierny, adaptacyjny Zastosowanie w koderze

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów

Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów Przetwarzanie analogowo-cyfrowe sygnałów A/C 111111 1 Po co przekształcać sygnał do postaci cyfrowej? Można stosować komputerowe metody rejestracji, przetwarzania i analizy sygnałów parametry systemów

Bardziej szczegółowo

dr inż. Piotr Odya Parametry dźwięku zakres słyszanych przez człowieka częstotliwości: 20 Hz - 20 khz; 10 oktaw zakres dynamiki słuchu: 130 db

dr inż. Piotr Odya Parametry dźwięku zakres słyszanych przez człowieka częstotliwości: 20 Hz - 20 khz; 10 oktaw zakres dynamiki słuchu: 130 db dr inż. Piotr Odya Parametry dźwięku zakres słyszanych przez człowieka częstotliwości: 20 Hz - 20 khz; 10 oktaw zakres dynamiki słuchu: 130 db 1 Sygnał foniczny poziom analogowy czas cyfrowy poziom czas

Bardziej szczegółowo

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

Podstawy Przetwarzania Sygnałów Adam Szulc 188250 grupa: pon TN 17:05 Podstawy Przetwarzania Sygnałów Sprawozdanie 6: Filtracja sygnałów. Filtry FIT o skończonej odpowiedzi impulsowej. 1. Cel ćwiczenia. 1) Przeprowadzenie filtracji trzech

Bardziej szczegółowo

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej

Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Algorytmy detekcji częstotliwości podstawowej Plan Definicja częstotliwości podstawowej Wybór ramki sygnału do analizy Błędy oktawowe i dokładnej estymacji Metody detekcji częstotliwości podstawowej czasowe

Bardziej szczegółowo

Cechy karty dzwiękowej

Cechy karty dzwiękowej Karta dzwiękowa System audio Za generowanie sygnału dźwiękowego odpowiada system audio w skład którego wchodzą Karta dźwiękowa Głośniki komputerowe Większość obecnie produkowanych płyt głównych posiada

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy DSP

Zaawansowane algorytmy DSP Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Zaawansowane algorytmy DSP Wstęp Cztery algorytmy wybrane spośród bardziej zaawansowanych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 11. Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów. Program ćwiczenia:

Ćwiczenie 11. Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów. Program ćwiczenia: Ćwiczenie 11 Podstawy akwizycji i cyfrowego przetwarzania sygnałów Program ćwiczenia: 1. Konfiguracja karty pomiarowej oraz obserwacja sygnału i jego widma 2. Twierdzenie o próbkowaniu obserwacja dwóch

Bardziej szczegółowo

Audio i video. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski

Audio i video. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski Audio i video R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski s-rg@siwy.il.pw.edu.pl Fale dźwiękowe Dźwięk jest drganiem powietrza rozchodzącym się w postaci fali. Fala ma określoną amplitudę i częstotliwość.

Bardziej szczegółowo

Systemy multimedialne. Instrukcja 5 Edytor audio Audacity

Systemy multimedialne. Instrukcja 5 Edytor audio Audacity Systemy multimedialne Instrukcja 5 Edytor audio Audacity Do sprawozdania w formacie pdf należy dołączyc pliki dźwiękowe tylko z podpunktu 17. Sprawdzić poprawność podłączenia słuchawek oraz mikrofonu (Start->Programy->Akcesoria->Rozrywka->Rejestrator

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22

MODULACJE IMPULSOWE. TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22 MODULACJE IMPULSOWE TSIM W10: Modulacje impulsowe 1/22 Fala nośna: Modulacja PAM Pulse Amplitude Modulation Sygnał PAM i jego widmo: y PAM (t) = n= x(nt s ) Y PAM (ω) = τ T s Sa(ωτ/2)e j(ωτ/2) ( ) t τ/2

Bardziej szczegółowo

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM 2018 AK 1 / 5 PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM Ćw. 0 Wykonujący: Grupa dziekańska: MATLAB jako narzędzie w przetwarzaniu sygnałów Grupa laboratoryjna: (IMIĘ NAZWISKO, nr albumu) Punkty / Ocena Numer

Bardziej szczegółowo

Neurobiologia na lekcjach informatyki? Percepcja barw i dźwięków oraz metody ich przetwarzania Dr Grzegorz Osiński Zakład Dydaktyki Fizyki IF UMK

Neurobiologia na lekcjach informatyki? Percepcja barw i dźwięków oraz metody ich przetwarzania Dr Grzegorz Osiński Zakład Dydaktyki Fizyki IF UMK Neurobiologia na lekcjach informatyki? Percepcja barw i dźwięków oraz metody ich przetwarzania Dr Grzegorz Osiński Zakład Dydaktyki Fizyki IF UMK IV Konferencja Informatyka w Edukacji 31.01 01.02. 2007

Bardziej szczegółowo

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych

6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych 24 6. Transmisja i generacja sygnałów okresowych Cele ćwiczenia Zapoznanie ze środowiskiem programistycznym Code Composer Studio. Zapoznanie z urządzeniem TMX320C5515 ezdsp. Zapoznanie z podstawami programowania

Bardziej szczegółowo

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA

DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Laboratorium Teorii Sygnałów - DFT 1 DYSKRETNA TRANSFORMACJA FOURIERA Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie analizy widmowej sygnałów okresowych za pomocą szybkiego przekształcenie Fouriera

Bardziej szczegółowo

Sprawdzian wiadomości z jednostki szkoleniowej M3.JM1.JS3 Użytkowanie kart dźwiękowych, głośników i mikrofonów

Sprawdzian wiadomości z jednostki szkoleniowej M3.JM1.JS3 Użytkowanie kart dźwiękowych, głośników i mikrofonów Sprawdzian wiadomości z jednostki szkoleniowej M3.JM1.JS3 Użytkowanie kart dźwiękowych, głośników i mikrofonów 1. Przekształcenie sygnału analogowego na postać cyfrową określamy mianem: a. digitalizacji

Bardziej szczegółowo

Transformata Fouriera

Transformata Fouriera Transformata Fouriera Program wykładu 1. Wprowadzenie teoretyczne 2. Algorytm FFT 3. Zastosowanie analizy Fouriera 4. Przykłady programów Wprowadzenie teoretyczne Zespolona transformata Fouriera Jeżeli

Bardziej szczegółowo

2. STRUKTURA RADIOFONICZNYCH SYGNAŁÓW CYFROWYCH

2. STRUKTURA RADIOFONICZNYCH SYGNAŁÓW CYFROWYCH 1. WSTĘP Radiofonię cyfrową cechują strumienie danych o dużych przepływnościach danych. Do przesyłania strumienia danych o dużych przepływnościach stosuje się transmisję z wykorzystaniem wielu sygnałów

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych

ĆWICZENIE nr 3. Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników analogowo-cyfrowych Politechnika Łódzka Katedra Przyrządów Półprzewodnikowych i Optoelektronicznych WWW.DSOD.PL LABORATORIUM METROLOGII ELEKTRONICZNEJ ĆWICZENIE nr 3 Badanie podstawowych parametrów metrologicznych przetworników

Bardziej szczegółowo

KOMPRESJA STRATNA SYGNAŁU MOWY. Metody kompresji stratnej sygnałów multimedialnych: Uproszczone modelowanie źródeł generacji sygnałów LPC, CELP

KOMPRESJA STRATNA SYGNAŁU MOWY. Metody kompresji stratnej sygnałów multimedialnych: Uproszczone modelowanie źródeł generacji sygnałów LPC, CELP KOMPRESJA STRATNA SYGNAŁU MOWY Metody kompresji stratnej sygnałów multimedialnych: Uproszczone modelowanie źródeł generacji sygnałów LPC, CELP Śledzenie i upraszczanie zmian dynamicznych sygnałów ADPCM

Bardziej szczegółowo

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki

Wykład II. Reprezentacja danych w technice cyfrowej. Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Studia Podyplomowe INFORMATYKA Podstawy Informatyki Wykład II Reprezentacja danych w technice cyfrowej 1 III. Reprezentacja danych w komputerze Rodzaje danych w technice cyfrowej 010010101010 001010111010

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie i synteza mowy w systemach multimedialnych. Analiza i synteza mowy - wprowadzenie. Spektrogram wyrażenia: computer speech

Rozpoznawanie i synteza mowy w systemach multimedialnych. Analiza i synteza mowy - wprowadzenie. Spektrogram wyrażenia: computer speech Slajd 1 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Spektrogram wyrażenia: computer speech Slide 1 Slajd 2 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Slide 2 Slajd 3 Analiza i synteza mowy - wprowadzenie Slide 3

Bardziej szczegółowo

DŹWIĘK. Dźwięk analogowy - fala sinusoidalna. Dźwięk cyfrowy 1-bitowy 2 możliwe stany fala jest mocno zniekształcona

DŹWIĘK. Dźwięk analogowy - fala sinusoidalna. Dźwięk cyfrowy 1-bitowy 2 możliwe stany fala jest mocno zniekształcona DŹWIĘK Dźwięk analogowy - fala sinusoidalna Dźwięk cyfrowy 1-bitowy 2 możliwe stany fala jest mocno zniekształcona Dźwięk cyfrowy 2-bitowy 2 bity 4 możliwe stany (rozdzielczość dwubitowa) 8 bitów - da

Bardziej szczegółowo

Percepcja dźwięku. Narząd słuchu

Percepcja dźwięku. Narząd słuchu Percepcja dźwięku Narząd słuchu 1 Narząd słuchu Ucho zewnętrzne składa się z małżowiny i kanału usznego, zakończone błoną bębenkową, doprowadza dźwięk do ucha środkowego poprzez drgania błony bębenkowej;

Bardziej szczegółowo

ZAKŁAD SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH I TELEKOMUNIKACYJNYCH Laboratorium Podstaw Telekomunikacji WPŁYW SZUMÓW NA TRANSMISJĘ CYFROWĄ

ZAKŁAD SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH I TELEKOMUNIKACYJNYCH Laboratorium Podstaw Telekomunikacji WPŁYW SZUMÓW NA TRANSMISJĘ CYFROWĄ Laboratorium Podstaw Telekomunikacji Ćw. 4 WPŁYW SZUMÓW NA TRANSMISJĘ CYFROWĄ 1. Zapoznać się z zestawem do demonstracji wpływu zakłóceń na transmisję sygnałów cyfrowych. 2. Przy użyciu oscyloskopu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20). SPIS TREŚCI ROZDZIAŁ I SYGNAŁY CYFROWE 9 1. Pojęcia wstępne Wiadomości, informacje, dane, sygnały (9). Sygnał jako nośnik informacji (11). Sygnał jako funkcja (12). Sygnał analogowy (13). Sygnał cyfrowy

Bardziej szczegółowo

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania

Kodowanie podpasmowe. Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Kodowanie podpasmowe Plan 1. Zasada 2. Filtry cyfrowe 3. Podstawowy algorytm 4. Zastosowania Zasada ogólna Rozkład sygnału źródłowego na części składowe (jak w kodowaniu transformacyjnym) Wada kodowania

Bardziej szczegółowo

Przetwornik analogowo-cyfrowy

Przetwornik analogowo-cyfrowy Przetwornik analogowo-cyfrowy Przetwornik analogowo-cyfrowy A/C (ang. A/D analog to digital; lub angielski akronim ADC - od słów: Analog to Digital Converter), to układ służący do zamiany sygnału analogowego

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do pracowni specjalistycznej Temat ćwiczenia: Badanie własności koderów PCM zastosowanych do sygnałów

Bardziej szczegółowo

Technika audio część 2

Technika audio część 2 Technika audio część 2 Wykład 12 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych Mgr inż. Łukasz Kirchner lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie do filtracji

Bardziej szczegółowo

Wybrane algorytmu kompresji dźwięku

Wybrane algorytmu kompresji dźwięku [1/28] Wybrane algorytmu kompresji dźwięku [dr inż. Paweł Forczmański] Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie [2/28] Podstawy kompresji

Bardziej szczegółowo

KWANTYZACJA. kwantyzacja

KWANTYZACJA. kwantyzacja KWATYZACJA Adam Głogowski kwantyzacja W tej części prezentacji zostanie omówiony problem kwantyzacji. Przedstawiony będzie takŝe przykład kwantowania sygnału, charakterystyka kwantyzera oraz podstawowe

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1A400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów

Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów Politechnika Warszawska Instytut Radioelektroniki Zakład Radiokomunikacji STUDIA MAGISTERSKIE DZIENNE LABORATORIUM SYGNAŁÓW MODULACJI I SYSTEMÓW Ćwiczenie 4: Próbkowanie sygnałów Opracował dr inż. Andrzej

Bardziej szczegółowo

Formaty - podziały. format pliku. format kompresji. format zapisu (nośnika) kontener dla danych WAV, AVI, BMP

Formaty - podziały. format pliku. format kompresji. format zapisu (nośnika) kontener dla danych WAV, AVI, BMP dr inż. Piotr Odya Formaty - podziały format pliku kontener dla danych WAV, AVI, BMP format kompresji bezstratna/stratna ADPCM, MPEG, JPEG, RLE format zapisu (nośnika) ściśle określona struktura plików

Bardziej szczegółowo

O sygnałach cyfrowych

O sygnałach cyfrowych O sygnałach cyfrowych Informacja Informacja - wielkość abstrakcyjna, która moŝe być: przechowywana w pewnych obiektach przesyłana pomiędzy pewnymi obiektami przetwarzana w pewnych obiektach stosowana do

Bardziej szczegółowo

Dźwięk podstawowe wiadomości technik informatyk

Dźwięk podstawowe wiadomości technik informatyk Dźwięk podstawowe wiadomości technik informatyk I. Formaty plików opisz zalety, wady, rodzaj kompresji i twórców 1. Format WAVE. 2. Format MP3. 3. Format WMA. 4. Format MIDI. 5. Format AIFF. 6. Format

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Spis treści Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Formaty plików audio różnią się od siebie przede wszystkim zastosowanymi algorytmami kompresji. Kompresja danych polega na

Bardziej szczegółowo

Zastowowanie transformacji Fouriera w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów

Zastowowanie transformacji Fouriera w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów 31.01.2008 Zastowowanie transformacji Fouriera w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów Paweł Tkocz inf. sem. 5 gr 1 1. Dźwięk cyfrowy Fala akustyczna jest jednym ze zjawisk fizycznych mających charakter okresowy.

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami

Spis treści. Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Spis treści Format WAVE Format MP3 Format ACC i inne Konwersja między formatami Formaty plików audio różnią się od siebie przede wszystkim zastosowanymi algorytmami kompresji. Kompresja danych polega na

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej 1. Filtry FIR o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Filtracja FIR polega na tym, że sygnał wyjściowy powstaje

Bardziej szczegółowo

Generowanie sygnałów na DSP

Generowanie sygnałów na DSP Zastosowania Procesorów Sygnałowych dr inż. Grzegorz Szwoch greg@multimed.org p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Generowanie sygnałów na DSP Wstęp Dziś w programie: generowanie sygnałów za pomocą

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w urządzeniach EAZ firmy Computers & Control 1. Wstęp 2.Próbkowanie i odtwarzanie sygnałów 3. Charakterystyka sygnałów analogowych 4. Aliasing 5. Filtry antyaliasingowe 6.

Bardziej szczegółowo

Systemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium. Modulacja amplitudy

Systemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium. Modulacja amplitudy Systemy i Sieci Telekomunikacyjne laboratorium Modulacja amplitudy 1. Cel ćwiczenia: Celem części podstawowej ćwiczenia jest zbudowanie w środowisku GnuRadio kompletnego, funkcjonalnego odbiornika AM.

Bardziej szczegółowo

Badanie właściwości wysokorozdzielczych przetworników analogowo-cyfrowych w systemie programowalnym FPGA. Autor: Daniel Słowik

Badanie właściwości wysokorozdzielczych przetworników analogowo-cyfrowych w systemie programowalnym FPGA. Autor: Daniel Słowik Badanie właściwości wysokorozdzielczych przetworników analogowo-cyfrowych w systemie programowalnym FPGA Autor: Daniel Słowik Promotor: Dr inż. Daniel Kopiec Wrocław 016 Plan prezentacji Założenia i cel

Bardziej szczegółowo

POMIARY WYBRANYCH PARAMETRÓW TORU FONICZNEGO W PROCESORACH AUDIO

POMIARY WYBRANYCH PARAMETRÓW TORU FONICZNEGO W PROCESORACH AUDIO Politechnika Rzeszowska Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Elektroniczne przyrządy i techniki pomiarowe POMIARY WYBRANYCH PARAMETRÓW TORU FONICZNEGO W PROCESORACH AUDIO Grupa Nr

Bardziej szczegółowo

Wybrane metody kompresji obrazów

Wybrane metody kompresji obrazów Wybrane metody kompresji obrazów Celem kodowania kompresyjnego obrazu jest redukcja ilości informacji w nim zawartej. Redukcja ta polega na usuwaniu informacji nadmiarowej w obrazie, tzw. redundancji.

Bardziej szczegółowo

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.

Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

Teoria przetwarzania A/C i C/A.

Teoria przetwarzania A/C i C/A. Teoria przetwarzania A/C i C/A. Autor: Bartłomiej Gorczyński Cyfrowe metody przetwarzania sygnałów polegają na przetworzeniu badanego sygnału analogowego w sygnał cyfrowy reprezentowany ciągiem słów binarnych

Bardziej szczegółowo

Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication)

Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication) Politechnika Śląska Katedra Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa Systemy plezjochroniczne (PDH) synchroniczne (SDH), Transmisja w sieci elektroenergetycznej (PLC Power Line Communication) Opracował:

Bardziej szczegółowo

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 9 1/5 ĆWICZENIE 9. Kwantowanie sygnałów

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 9 1/5 ĆWICZENIE 9. Kwantowanie sygnałów Andrzej Leśnicki Laboratorium CP Ćwiczenie 9 1/5 ĆWICZEIE 9 Kwantowanie sygnałów 1. Cel ćwiczenia ygnał przesyłany w cyfrowym torze transmisyjnym lub przetwarzany w komputerze (procesorze sygnałowym) musi

Bardziej szczegółowo

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j

Według raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j Kompresja transformacyjna. Opis standardu JPEG. Algorytm JPEG powstał w wyniku prac prowadzonych przez grupę ekspertów (ang. Joint Photographic Expert Group). Prace te zakończyły się w 1991 roku, kiedy

Bardziej szczegółowo

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera) I. Wprowadzenie do ćwiczenia CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera) Ogólnie termin przetwarzanie sygnałów odnosi się do nauki analizowania zmiennych w czasie procesów fizycznych.

Bardziej szczegółowo

Spis treści. 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej UTK. Karty dźwiękowe. 1

Spis treści. 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej UTK. Karty dźwiękowe. 1 Spis treści 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku... 2 2. Schemat blokowy i zadania karty dźwiękowej... 4 UTK. Karty dźwiękowe. 1 1. Cyfrowy zapis i synteza dźwięku Proces kodowania informacji analogowej,

Bardziej szczegółowo

Przetworniki Analogowo-Cyfrowe i Cyfrowo-Analogowe Laboratorium Techniki Cyfrowej Ernest Jamro, Katedra Elektroniki, AGH, Kraków,

Przetworniki Analogowo-Cyfrowe i Cyfrowo-Analogowe Laboratorium Techniki Cyfrowej Ernest Jamro, Katedra Elektroniki, AGH, Kraków, Przetworniki Analogowo-Cyfrowe i Cyfrowo-Analogowe Laboratorium Techniki Cyfrowej Ernest Jamro, Katedra Elektroniki, AGH, Kraków, --6. Przetwornik z rezystorami wagowymi lub drabinką R-R. Podłączyć układ

Bardziej szczegółowo

PL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających

PL B1. Sposób i układ pomiaru całkowitego współczynnika odkształcenia THD sygnałów elektrycznych w systemach zasilających RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS PATENTOWY (19) PL (11) 210969 (13) B1 (21) Numer zgłoszenia: 383047 (51) Int.Cl. G01R 23/16 (2006.01) G01R 23/20 (2006.01) Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (22)

Bardziej szczegółowo

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP i dyskretny splot. Aplikacje w DSP Marcin Jenczmyk m.jenczmyk@knm.katowice.pl Wydział Matematyki, Fizyki i Chemii 10 maja 2014 M. Jenczmyk Sesja wiosenna KNM 2014 i dyskretny splot 1 / 17 Transformata

Bardziej szczegółowo

Technika audio część 1

Technika audio część 1 Technika audio część 1 Wykład 9 Technologie na urządzenia mobilne Łukasz Kirchner Lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie technologii audio Próbkowanie Twierdzenie

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej

Wydział Elektryczny. Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej. Instrukcja do pracowni specjalistycznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do pracowni specjalistycznej Temat ćwiczenia: Numer ćwiczenia: 1-2 Badanie wybranych własności

Bardziej szczegółowo

Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych

Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych Parametryzacja przetworników analogowocyfrowych wersja: 05.2015 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zaprezentowanie istoty działania przetworników analogowo-cyfrowych (ADC analog-to-digital converter),

Bardziej szczegółowo

Przykładowe pytania 1/11

Przykładowe pytania 1/11 Parametry sygnałów Przykładowe pytania /. Dla okresowego przebiegu sinusoidalnego sterowanego fazowo (jak na rys) o kącie przewodzenia θ wyprowadzić zależność wartości skutecznej od kąta przewodzenia θ.

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej. Filtry FIR o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI) Filtracja FIR polega na tym, że sygnał wyjściowy powstaje

Bardziej szczegółowo

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)

8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT) 8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT) Ćwiczenie polega na wykonaniu analizy widmowej zadanych sygnałów metodą FFT, a następnie określeniu amplitud i częstotliwości głównych składowych

Bardziej szczegółowo

TECHNIKI MULTIMEDIALNE

TECHNIKI MULTIMEDIALNE Studia Podyplomowe INFORMATYKA TECHNIKI MULTIMEDIALNE dr Artur Bartoszewski Karty dźwiękowe Karta dźwiękowa Rozwój kart dźwiękowych Covox Rozwój kart dźwiękowych AdLib Rozwój kart dźwiękowych Gravis Ultrasound

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski.

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 9 Kodowanie podpasmowe. Przemysław Sękalski. Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych Wykład 9 Kodowanie podpasmowe Przemysław Sękalski sekalski@dmcs.pl Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych DMCS Wykład opracowano

Bardziej szczegółowo

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR 53 8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR Cele ćwiczenia Realizacja na zestawie TMX320C5515 ezdsp prostych liniowych filtrów cyfrowych. Pomiary charakterystyk amplitudowych zrealizowanych filtrów

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ

Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli. Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ Instrukcja do laboratorium z Fizyki Budowli Temat laboratorium: CZĘSTOTLIWOŚĆ 1 1. Wprowadzenie 1.1.Widmo hałasu Płaską falę sinusoidalną można opisać następującym wyrażeniem: p = p 0 sin (2πft + φ) (1)

Bardziej szczegółowo

Standardy zapisu i transmisji dźwięku

Standardy zapisu i transmisji dźwięku Standardy zapisu i transmisji dźwięku dr inż. Piotr Odya Katedra Systemów Multimedialnych Cyfrowe standardy foniczne AES/EBU (Audio Eng. Society and the European Broadcast Union) połączenie za pomocą złącza

Bardziej szczegółowo

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe.

Zjawisko aliasingu. Filtr antyaliasingowy. Przecieki widma - okna czasowe. Katedra Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn POLITECHNIKA OPOLSKA Komputerowe wspomaganie eksperymentu Zjawisko aliasingu.. Przecieki widma - okna czasowe. dr inż. Roland PAWLICZEK Zjawisko aliasingu

Bardziej szczegółowo

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu: Przetwarzanie Sygnałów Kod: TS1C400027 Temat ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ ELEMETY ELEKTRONIKI LABORATORIUM Kierunek NAWIGACJA Specjalność Transport morski Semestr II Ćw. 2 Filtry analogowe układy całkujące i różniczkujące Wersja opracowania

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera

Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 3. Właściwości przekształcenia Fouriera 1. Podstawowe właściwości przekształcenia

Bardziej szczegółowo

Przygotowali: Bartosz Szatan IIa Paweł Tokarczyk IIa

Przygotowali: Bartosz Szatan IIa Paweł Tokarczyk IIa Przygotowali: Bartosz Szatan IIa Paweł Tokarczyk IIa Dźwięk wrażenie słuchowe, spowodowane falą akustyczną rozchodzącą się w ośrodku sprężystym (ciele stałym, cieczy, gazie). Częstotliwości fal, które

Bardziej szczegółowo

Podstawowe funkcje przetwornika C/A

Podstawowe funkcje przetwornika C/A ELEKTRONIKA CYFROWA PRZETWORNIKI CYFROWO-ANALOGOWE I ANALOGOWO-CYFROWE Literatura: 1. Rudy van de Plassche: Scalone przetworniki analogowo-cyfrowe i cyfrowo-analogowe, WKŁ 1997 2. Marian Łakomy, Jan Zabrodzki:

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH Generowanie podstawowych przebiegów okresowych sawtooth() przebieg trójkątny (wierzhołki +/-1, okres 2 ) square() przebieg kwadratowy (okres 2 ) gauspuls()przebieg sinusoidalny

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej

Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej TUD - laboratorium Laboratorium Techniki ultradźwiękowej w diagnostyce medycznej Ćwiczenie 1 Analiza sygnałów występujących w diagnostycznej aparaturze ultradźwiękowej (rev.1) Opracowali: dr hab inż. Krzysztof

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Inżynierii akustycznej. Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień

Laboratorium Inżynierii akustycznej. Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień Laboratorium Inżynierii akustycznej Przetwarzanie dźwięku - wprowadzenie do efektów dźwiękowych, realizacja opóźnień STRONA 1 Wstęp teoretyczny: LABORATORIUM NR1 Przetwarzanie sygnału dźwiękowego wiąże

Bardziej szczegółowo

Elektroniczne instrumenty muzyczne. SYNTEZA TABLICOWA Cyfrowe generatory

Elektroniczne instrumenty muzyczne. SYNTEZA TABLICOWA Cyfrowe generatory Elektroniczne instrumenty muzyczne SYNTEZA TABLICOWA Cyfrowe generatory Analogowe generatory VCO Niedoskonałości analogowych układów w syntezatorach subtraktywnych przyczyniały się do ciekawego, ciepłego

Bardziej szczegółowo

WIDMO, ELEMENTY SKŁADOWE DŹWIĘKU, ZAPIS DŹWIĘKU, SYNTEZA ADDYTYWNA

WIDMO, ELEMENTY SKŁADOWE DŹWIĘKU, ZAPIS DŹWIĘKU, SYNTEZA ADDYTYWNA WIDMO, ELEMENTY SKŁADOWE DŹWIĘKU, ZAPIS DŹWIĘKU, SYNTEZA ADDYTYWNA Kamila Tatarynowicz FALE PODŁUŻNE Fala podłużna fala, w której drgania odbywają się w kierunku zgodnym z kierunkiem jej rozchodzenia się.

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadanie praktyczne

Przykładowe zadanie praktyczne Przykładowe zadanie praktyczne Opracuj projekt realizacji prac związanych z uruchomieniem i testowaniem kodera i dekodera PCM z układem scalonym MC 145502 zgodnie z zaleceniami CCITT G.721 (załączniki

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA KATEDRA MECHANIKI I PODSTAW KONSTRUKCJI MASZYN MECHATRONIKA Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Analiza sygnałów czasowych Opracował: dr inż. Roland Pawliczek Opole 2016 1 2 1. Cel

Bardziej szczegółowo

MODULACJA. Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji. dr inż. Janusz Dudczyk

MODULACJA. Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji. dr inż. Janusz Dudczyk Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania MODULACJA Definicje podstawowe, cel i przyczyny stosowania modulacji, rodzaje modulacji dr inż. Janusz Dudczyk Cel wykładu Przedstawienie podstawowych

Bardziej szczegółowo

Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej

Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej Konwersja dźwięku analogowego do postaci cyfrowej Schemat postępowania podczas przetwarzania sygnału analogowego na cyfrowy nie jest skomplikowana. W pierwszej kolejności trzeba wyjaśnić kilka elementarnych

Bardziej szczegółowo

Przetworniki A/C. Ryszard J. Barczyński, 2010 2015 Materiały dydaktyczne do użytku wewnętrznego

Przetworniki A/C. Ryszard J. Barczyński, 2010 2015 Materiały dydaktyczne do użytku wewnętrznego Przetworniki A/C Ryszard J. Barczyński, 2010 2015 Materiały dydaktyczne do użytku wewnętrznego Parametry przetworników analogowo cyfrowych Podstawowe parametry przetworników wpływające na ich dokładność

Bardziej szczegółowo

Zastosowania liniowe wzmacniaczy operacyjnych

Zastosowania liniowe wzmacniaczy operacyjnych UKŁADY ELEKTRONICZNE Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych Zastosowania liniowe wzmacniaczy operacyjnych Laboratorium Układów Elektronicznych Poznań 2008 1. Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy

Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy Ćwiczenie 3,4. Analiza widmowa sygnałów czasowych: sinus, trójkąt, prostokąt, szum biały i szum różowy Grupa: wtorek 18:3 Tomasz Niedziela I. CZĘŚĆ ĆWICZENIA 1. Cel i przebieg ćwiczenia. Celem ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

Co to jest dźwięk. Dźwięk to wyrażenie słuchowe wywołane przez falę akustyczną. Ludzki narząd wyłapuje dźwięki z częstotliwością 16 do 20 Hz

Co to jest dźwięk. Dźwięk to wyrażenie słuchowe wywołane przez falę akustyczną. Ludzki narząd wyłapuje dźwięki z częstotliwością 16 do 20 Hz Dźwięk Co to jest dźwięk Dźwięk to wyrażenie słuchowe wywołane przez falę akustyczną. Ludzki narząd wyłapuje dźwięki z częstotliwością 16 do 20 Hz Próbkowanie Cyfrowy zapis dźwięku opiera się na procedurze

Bardziej szczegółowo

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3 Politechnika Łódzka Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej Ćwiczenie 3 Przetwarzanie danych pomiarowych w programie LabVIEW 1. Generator harmonicznych Jako

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX Lokalne transformacje obrazów Joanna Ratajczak, Wrocław, 28 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami lokalnych

Bardziej szczegółowo

Badanie widma fali akustycznej

Badanie widma fali akustycznej Politechnika Łódzka FTIMS Kierunek: Informatyka rok akademicki: 00/009 sem.. grupa II Termin: 10 III 009 Nr. ćwiczenia: 1 Temat ćwiczenia: Badanie widma fali akustycznej Nr. studenta: 6 Nr. albumu: 15101

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH

LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH WOJSKOWA AKADEMIA TECHICZA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PROCESÓW STOCHASTYCZYCH Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził. Skład podgrupy 1....

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 1 Metody numeryczne Dział matematyki Metody rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 3 Analiza sygnału o nieznanej strukturze Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik Politechnika Warszawska,

Bardziej szczegółowo

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe.

Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe. Kwantyzacja wektorowa. Kodowanie różnicowe. Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 7 12 kwietnia 2010 Kwantyzacja wektorowa wprowadzenie Zamiast kwantyzować pojedyncze elementy kwantyzujemy całe bloki

Bardziej szczegółowo

SYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW

SYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW SYMULACJA KOMPUTEROWA SYSTEMÓW ZASADY ZALICZENIA I TEMATY PROJEKTÓW Rok akademicki 2015 / 2016 Spośród zaproponowanych poniżej tematów projektowych należy wybrać jeden i zrealizować go korzystając albo

Bardziej szczegółowo

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2

Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG-2 Kompresja sekwencji obrazów - algorytm MPEG- Moving Pictures Experts Group (MPEG) - 988 ISO - International Standard Organisation CCITT - Comité Consultatif International de Téléphonie et TélégraphieT

Bardziej szczegółowo