Übung zur Vorlesung Signalverarbeitung Einführung Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik, Professur für Systemtheorie und Sprachtechnologie Übung zur Vorlesung Signalverarbeitung Einführung Sören Wittenberg Soeren.Wittenberg@tu-dresden.de

Überblick Vorlesungsmaterial Ausgesuchte Beispiele der Signalverarbeitung Intelligente Audiosignalverarbeitung Quantisierung (Hinweis zur Übungsaufgabe 2.2)

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Ausgesuchte Beispiele der Signalverarbeitung

Was ist das?

Raumimpulsantwort Beispiel: eine Raumimpulsantwort für ein Wohnzimmer

Faltungshall  

Sinus-Sweep Startfrequenz 50Hz, Endfrequenz 8000Hz, 1 Sekunden , 5 Sekunden

Faltungshall  

Nulldurchgangs-Analyse /i/ /s/ Abtastfrequenz: 44,1kHz

Nulldurchgangs-Analyse /i/ /s/ Abtastfrequenz: 44,1kHz Darstellung: 2000 Abtastwerte

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”)

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)

“Intelligente Audiosignalverarbeitung” Präsentation “Intelligente Audiosignalverarbeitung”

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”

Quantisierung x(t) zeit- und wertkontinuierliches Signale

Quantisierung x(t) ∆x { mögliche Anordnung der Quantisierungsstufen ∆x

Quantisierung x(t) ∆x { x‘(t) x´(t) … quantisiertes Signal (Quantisierung durch Rundungsoperation; x´(t) ≠ 0)

Quantisierung x(t) ∆x { x‘(t) xe(t) xe(t) … Quantisierungsfehler (ugs. Quantisierungsrauschen)

Quantisierung Vorgehen zum Lösen der Aufgabe 2.2 “Quantisierung” (Hinweise auf Übungsblatt beachten) xe(t0) = x‘(t0) - x(t0)   Fehlersignal gleichverteilt

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen x(t) zeit- und wertkontinuierliches Signale

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen x(t) ∆x { Anordnung der Quantisierungsstufen (∆x) für geringst mögliches Quantisierungsrauschen

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen x(t) ∆x { x‘(t) x´(t) = 0; Quantisierung durch Rundungsoperation; ungleiche Stufenverteilung

Andere Anordnung der Quantisierungsstufen x(t) ∆x { x‘(t) xe(t)

Quantisierung durch Abrunden x(t) ∆x { x‘(t) xe(t) x´(t) = 0; Quantisierung durch Abrunden; doppelter maximaler Quantisierungsfehler

Quantisierung in der Praxis

Quantisierung in der Praxis 10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, volle Periode

Quantisierung in der Praxis 10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, halbe Periode

Quantisierung in der Praxis 10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, Vergrößerung

Quantisierungsfehler in der Praxis 10 Hz Sinus, Abtastfrequenz 8000 Hz, Auflösung 8 Bit, Spitzenwert -3dbFS, Vergrößerung

Vielen Dank!