Jelfeldolgozs alapfogalmak analzis jel akusztikus feature vektorok Pl

Jelfeldolgozás alapfogalmak • analízis : jel -> akusztikus feature vektorok – Pl. • „Pillanatnyi” Fourier-spektrum • beszéd: hangképző szervek aktuális állapota • Modell kialakításához kell • Problémák… – a hallás részben pszichológia • Pl. „t” és „tt” különbsége (van? )

Mintavételezés szűrő mintavételezés Mintavételezési törvény: Maximum a mintavételezési frekvencia fele szerepelhet a mintavételezett jelben.

Lineáris szűrők • FIR (finite impulse response) szűrők • IIR (infinite impulse response) szűrők

Szűrőtervezés • Mik az a, b komponensek? • A tökéletes aluláteresztő szűrő végtelen számú együtthatót igényelne… • FIR szűrők számításigényesek, de nem torzítják a fázist • IIR szűrők általában kevesebb komponenst igényelnek, de fázistorzítanak

Szűrőtervező algoritmusok • Megadjuk a kívánt választ a frekvenciatérben • általában alul- vagy felüláteresztő szűrőt szeretnénk – két ilyennel tetszőleges frekvenciát kiválaszthatunk • FIR: Parks-Mc. Celland, Remez Exchange • IIR: Butterworth, Bessel, Chebysev, Elliptic

Frekvencia-analízis • folytonos Fourier: • (folytonos wavelet: )

DFT • Diszkrét Fourier-transzformáció ahol T mintavételezési frekvencia esetén • Abszolútértéke az amplitúdó-spektrum

Tulajdonságok • • Invertálható 2*pi szerint periodikus w-ban Lineáris Konvolúció az eredeti jelen -> szorzás a frekvenciatérben és fordítva • Kis időkre felvéve kapjuk a spektrogram-ot: feltesszük, hogy ezeken az időkön belül a jel stacioner • Ilyenkor ablakozzuk az eredeti jelet -> a spektrumot „elkenjük” (konvolváljuk)

FFT • Gyors Fourier-transzformáció • (Cooley-Turkey, 1965) • Felbontjuk páros és páratlan adatokon végzett FT-re • Inverz hasonlóképp megy • MATLAB: fft, ifft