Разработка программного канального вокодера
Сфера использования канального вокодера, особенности его проектирования, канальная схема. Характеристика систем сжатия речи. Непосредственное кодирование формы речевого сигнала. Синтез цифровых рекурсивных фильтров с использованием пакета Matlab.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.10.2013 |
| Размер файла | 165,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Разработка программного канального вокодера
АННОТАЦИЯ
канальный вокодер цифровой сигналсигнал
В данной работе описан процесс создания канального вокодера. Описана программа на языке Matlab, модель, созданная с помощью системы Matlab Simulink, а так же программа на DSK TMS320C6711(5402), использующая возможности CODE COMPOSER STUDIO v.2, осуществляющая сжатие и восстановление речевого сигнала в реальном времени до уровня не более 4800 бит/с с удовлетворительным качеством восстановленного речевого сигнала (требуется обеспечить разборчивость речи, при этом узнаваемость диктора не обязательна).
На защиту студент представляет:
- пояснительную записку;
- электронную презентацию проекта в виде файла формата .ppt, .pdf или .ps;
- полностью отлаженное программное обеспечение.
Пояснительная записка должна выполняться в соответствии с требованиями действующих стандартов и содержать следующие разделы:
- введение;
- обзор существующих систем и методов решения задачи в соответствии с темой курсового проекта;
- обоснование метода решения задачи;
- разработка структурной схемы системы и расчет необходимых системных параметров;
- разработка программной модели системы на языке МАТЛАБ;
- результаты тестирования модели системы;
- разработка программного обеспечения системы на языке Си для реализации ее на цифровом сигнальном процессоре;
- анализ вычислительной сложности;
- анализ результатов реализации системы в реальном времени на цифровом сигнальном процессоре;
- краткое руководство пользователя;
- заключение;
- библиографический список;
- приложения:
- тексты программ на языке МАТЛАБ;
- тексты программ на языке Си.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время, с развитием вычислительной техники, стоимость сигнальных процессоров довольно не велика и постоянно уменьшается, при этом увеличивается производительность вновь выпускаемых моделей процессоров. При этом стоимость каналов связи остается на достаточно высоком уровне, так как создание современных цифровых каналов связи требует значительных капиталовложений, а существующие аналоговые линии связи не выдерживают возрастающей нагрузки. Поэтому разработка систем сжатия речевых сигналов, с целью передачи их по каналам связи, является одной из актуальных задач современности.
Вокодер (от англ. voice -- голос, coder -- кодировщик) представляет собой электронное устройство, предназначенное для анализа и синтеза звуков человеческого голоса.
Впервые вокодером был назван изобретенный в 1936 году американским инженером Гомером Дадлеем аппарат, сужающий полосу частот, требуемую для передачи речевого сигнала по каналам связи. В последующие десятилетия появилось множество разновидностей вокодера, применяемых в системах связи. В них передается не сама речь, а определенные параметры речевого сигнала, по которым его затем можно восстановить в месте приема. Широко применяют вокодер в акустических исследованиях, при обучении иностранным языкам, в речевой терапии.
1. СИСТЕМЫ СЖАТИЯ РЕЧИ
Голосовой тракт человека представляет собой акустическую трубу, которая с одной стороны оканчивается голосовыми связками, а с другой губами. Форма голосового тракта определяется положением губ, челюстей языка и мягкого неба.
Звуки в этой системе образуются тремя способами. Вокализованные (звонкие) звуки - путем возбуждения голосового тракта квазипериодическими импульсами воздушного давления, создаваемыми вибрациями голосовых связок. Фрикативные звуки образуются проталкиванием воздуха через сужения в определенных областях голосового тракта, в результате чего возникает турбуленция, которая является источником шума, возбуждающего голосовой тракт. Взрывные звуки образуются путем создания избыточного давления в области полного смыкания голосового тракта с последующим его быстрым размыканием. Все эти источники создают широкополосное возбуждение голосового тракта, который в свою очередь действует как линейный фильтр с изменяющимися во времени параметрами.
На рис. 14 приведена модель источника речи на основе цифрового представления речевых сигналов. Предполагается, что в этой модели дискретные отсчеты речевого сигнала формируются на выходе ЦФ с переменными параметрами, который аппроксимирует передаточные свойства голосового тракта, обусловленные формой импульсов возбуждения.
Рисунок 14 - Модель источника речи
На временном интервале порядка 10ms характеристики ЦФ можно считать неизменными. На каждом таком интервале ЦФ может быть охарактеризован совокупностью своих коэффициентов. В случае вокализованной речи ЦФ возбуждается генератором квазиканонической импульсной последовательности, расстояние между соседними импульсами которого соответствует периоду основного тона. На интервалах невокализованной речи ЦФ возбуждается генератором случайных чисел, который вырабатывает шумовой сигнал с равномерной спектральной плотностью. В обоих случаях сигнал, поступивший на ЦФ, управляется по амплитуде.
На рассмотренной модели базируются многочисленные способы представления речевых сигналов. По сложности реализации эти способы кодирования речи занимают широкий диапазон от простейшей периодической дискретизации до оценок параметров модели изображенной на рис.14.
Существует несколько подходов к сжатию речевых сигналов:
- кодирование формы волны речевого сигнала;
- кодирование параметров речевого тракта человека и источника возбуждения;
- кодирование символьной информации (фонем);
- кодирование лингвистической информации (слов, фраз и т.п.).
1.1 Непосредственное кодирование формы речевого сигнала
Исходный речевой сигнал представляет собой акустическую волну (волна давления в воздухе), которую можно преобразовать в электрический сигнал с помощью микрофона. Будем считать, что спектр речевого сигнала лежит в диапазоне от 100 до 4000 гц. Динамический диапазон изменения амплитуды, достаточный для описания речевых сигналов, составляет 12 двоичных разрядов.
Первым шагом, обеспечивающим сжатие речевого сигнала, является попытка обеспечения равномерной относительной точности измерения значения амплитуды сигнала. Для этого 14-12-ти разрядный динамический диапазон амплитуды разбивают на 8 логарифмических поддиапазонов, в каждом из которых значение амплитуды кодируют 5 разрядами и, таким образом, достигают сокращения информации до 64000 бит/с (кодирование по - и A- законам в соответствии со стандартом ITU -G.711). Следующим шагом является адаптивная дифференциальная импульсно-кодовая модуляция (АДИКМ), (например, в соответствии со стандартами G.721 или G.726 8-40000 бит/с), с помощью которой осуществляют кодирование (аппроксимацию) степени приращения амплитуды сигнала во времени. Таким путем удается достичь степени сжатия речевого сигнала порядка 32000-16000 бит/сек., причем приемлемое (коммерческое) качество речи (по критерию отношения: полезный_сигнал/шум) обеспечивается до 24000 бит/сек. При более низких скоростях кодирования сохраняется разборчивость речи, но характерны сильные нелинейные и частотные искажения сигнала и ухудшение отношения сигнал/шум. Дальнейшее уменьшение информационной емкости сигнала с помощью данного подхода считается неэффективным.
1.1.1 Параметрическое кодирование
Низкоскоростное кодирование складывается из двух основных процессов:
- параметрическое представление речевого сигнала минимальным набором параметров, характеризующих источник возбуждения и акустический фильтр, определяющий передаточную функцию голосового тракта;
- дискретизация речевых параметров для их передачи по каналу связи при использовании минимальной емкости канала.
Для параметрического описания речи обычно используется подход, основанный на вычислении параметров, описывающих передаточную функцию речевого тракта человека и функцию возбуждения. Такими параметрами могут являться: осредненные значения энергии речевого сигнала, разбитого на ряд частотных полос, или коэффициенты линейного предсказания (или, связанные с ними, коэффициенты отражения). Обычно для кодирования речи используются 8-10 параметров (один из вышеперечисленных наборов), вычисляемых на интервалах порядка 5-30 мс (так как на таком интервале речь может считаться стационарным процессом), кроме того, вычисляется параметр, характеризующий изменение амплитуды либо мощности сигнала, период основного тона речи, а также признак типа тон/шум/пауза, характеризующий способ возбуждения речевого сигнала.
Полученный набор параметров, оптимизированный по критерию точности и минимальной разрядности представления, передается в цифровом виде по каналу связи в реальном времени, а на приемном конце осуществляется синтез речевого сигнала по перечисленным параметрам. Таким путем удается снизить информационную емкость речевого сигнала до уровня 16000 - 1200 бит/сек, причем с сохранением разборчивости и индивидуальных особенностей речи говорящего.
1.1.2 Другие способы кодирования
Следующим шагом в направлении дальнейшего увеличения компрессии является создание фонемного вокодера. Как известно, минимальной слогоразличительной (и словоразличительной) единицей речи является фонема. Поэтому создание устойчивого метода распознавания фонем позволит снизить скорость кодирования речевой информации до 100 бит/сек, что соответствует информационной скорости текста. Следует отметить, что на приемной стороне речь будет восстановлена синтезатором речи по фонемному тексту, при этом информация об индивидуальности диктора будет утрачена.
1.2 Канальные вокодеры
Канальный вокодер представляет собой совокупность двух основных частей - анализирующей (передающая сторона) и синтезирующей(приемная), которые содержат идентичные наборы(гребенки) полосовых фильтров, перекрывающих определенный частотный интервал. Структура канального вокодера представлена на рисунке 9.1:
Рисунок 9.1 - Структурная схема канального вокодера
Рисунок 9.2 - АЧХ гребенки фильтров
Фильтры блока анализа обеспечивают тональное разделение спектра сигнала. Для перекрытия всей полосы звуковых частот, наряду с полосовыми, в гребенке используют фильтры НЧ и ВЧ (в самых низкочастотном и высокочастотном каналах). Типовая амплитудно-частотная характеристика гребенки фильтров, в случае равномерного разделения каналов может иметь следующий вид:
Детектор и фильтр НЧ в каждом канале выделяют огибающую сигнала данного канала, и каждая из них характеризует энергию речевого спектра в соответствующей полосе частот для фрагмента речи (длина фрагмента 5-30 мс). Для более компактной передачи выходы каждого из каналов могут логарифмироваться и кодироваться с помощью дельта импульсной кодовой модуляции(ДИКМ)[1].
От числа частотных полос зависит разборчивость синтезированной речи. Хорошие результаты получаются при числе каналов 15-16 (полоса 100 Гц... 4 кГц). Для улучшения качества восстановленной речи при выборе центральных частот и ширины полос пропускания канальных фильтров целесообразно использовать критические полосы слуха[1].
При выборе типа фильтров необходимо иметь в виду, что спектральные составляющие сигнала вблизи центральной частоты резонансных фильтров подвергаются существенным фазовым сдвигам, а это приводит к изменению тембра, даже если амплитудные соотношения сохранены. Причем при увеличении порядка фильтров фазовый сдвиг увеличивается, являясь причиной характерной для вокодера неестественности речи. С другой стороны, при недостаточной крутизне спада АЧХ фильтров появляется “смазанность” синтезированной речи. Практика показывает, что оптимальный результат соответствует АЧХ фильтров при крутизне их спада примерно 36 дБ на октаву.
Частоту среза канального фильтра НЧ выбирают в десять раз меньшей центральной частоты полосового фильтра канала, однако возможно использование одинаковых фильтров низких частот с частотой среза около 25 Гц, что несколько снижает качество восстановленного речевого сигнала.
Кроме оценки энергии сигнала в частотных полосах,в блоке анализа также производится оценка характера речевого фрагмента. В детекторе тон/шум(Т-Ш) оценивается: вокализованным или фрикативным является данный фрагмент речевого сигнала. Такой детектор может быть реализован через определение числа переходов через ноль речевого сигнала (для вокализованных фрагментов в отличие от фрикативных число переходов через ноль невелико) или оценкой энергии сигнала в полосах до 800 Гц и более 2КГц (структурная схема такого детектора представлена на рисунке 9.3).
Рисунок 9.3 - Структура детектора тон-шум
Также в блоке анализа происходит определение частоты основного тона для вокализованных фрагментов речи. Для этого в структуру блока анализа вводится выделитель основного тона (ВОТ). Известно, что значение ОТ для разных голосов может изменяться почти в 10 раз - от 2 до 18 мс. Это обстоятельство создает немало трудностей при оценке ОТ, так как слух очень чувствителен к его искажениям. На сегодняшний день известно большое количество алгоритмов оценки ОТ, оперирующих как непосредственно с временным представлением речевого сигнала, так и со спектром речи. Например, метод Голда-Рабинера[2,5], автокореляционный метод[1,2], SIFT(simplified inverse filter tracking) алгоритм [2].
Таким образом, для каждого фрагмента речевого сигнала на приемную сторону передается признак тон-шум(1 бит), частота основного тона, в случае вокализованного фрагмента(5-6 бит), значения энергии сигнала по каналам (при использовании ДИКМ менее 5 бит на канал).
На приемной стороне, в случае если принят вокализованный фрагмент, в качестве источника возбуждения гребенки фильтров выступает генератор периодических сигналов(ГТ). В качестве сигнала возбуждения может быть выбрана последовательность специального вида импульсов[1] с периодом равным частоте основного тона данного фрагмента (также принимаемой из канала связи). В случае невокализованого фрагмента, в качестве сигнала возбуждения используется белый шум(ГШ), который может быть получен с помощью генератора случайный чисел.
Сигнал возбуждения умножается на значения энергии для каждого из каналов, после чего поступает на фильтр соответствующего канала (гребенка фильтров блока синтеза полностью аналогична гребенке блока анализа).
Для получения выходного синтезированного речевого сигнала выходы всех каналов блока синтеза суммируются.
2. Синтез цифровых рекурсивных фильтров с использованием пакета MATLAB
Решение задачи синтеза цифровых рекурсивных фильтров(РФ) сводится к нахождению коэффициентов ak и bk разностного уравнения:
(9.1)
Известны прямые и косвенные методы синтеза рекурсивных цифровых фильтров[4,1]. Прямые методы основаны на непосредственном определении параметров цифровых РФ по заданным временным или частотным характеристикам. Косвенные методы синтеза цифровых РФ основаны на дискретизации аналогового фильтра-прототипа, удовлетворяющего заданным требованиям. Существуют различные способы аппроксимации аналоговых фильтров[6,1]. На практике широко применяется аппроксимация АЧХ аналоговых фильтров с помощью полиномов Баттерворта, Чебышева, Бесселя, Кауэра.
При проектировании фильтров обычно задают следующие требования к их амплитудно-частотным характеристикам(АЧХ):
- границы полос пропускания и задерживания (соответственно 1 и 2);
- затухание в полосе задерживания (Н2);
- коэффициент передачи в полосе пропускания(Н1- обычно он равен 1);
- допуск на отклонение реальной АЧХ от желаемой в полосе пропускания(1).
В пакете МATLAB для синтеза РФ существует ряд функций:
- butter - аппроксимация фильтра Баттерворта;
- cheby1 - аппроксимация фильтра Чебышева первого типа;
- cheby2 - аппроксимация фильтра Чебышева второго типа(инверсный фильтр Чебышева);
- ellip - аппроксимация эллиптического фильтра(фильтр Кауэра).
Например, вызов функции butter в пакете MATLAB может иметь следующий синтаксис:
[b,a] = butter(n,Wn);
[b,a] = butter(n,Wn,'ftype').
Для расчета порядка фильтра Баттерворта, обеспечивающего требуемые характеристики(Н1, Н2, 1) в пакете MATLAB используется функция buttord, имеющая следующий синтаксис:
[n,Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs).
Пример. С помощью пакета MATLAB найти коэффициенты и построить характеристики полосового фильтра Баттерворта с полосой пропускания от 60 до 200Гц(частота дискретизации 1кГц), с пульсациями в полосе пропускания не более 3 дБ и затуханием в полосе задерживания не менее 40 дБ.
Ниже представлен текст программы, а на рисунке 9.4 показаны характеристики полученного фильтра.
Wp = [60 200]/500; %расчет нормированных граничных частот полосы пропускания
Ws = [50 250]/500; %расчет нормированных граничных частот полосы задерживания
Rp = 3; Rs = 40;% задаем величину пульсаций и затухание
[n,Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)% определяем порядок фильтра и частоты среза
>>n =16
>>Wn =[0.1198 0.4005]
[b,a] = butter(n,Wn);%находим коэффициенты фильтра
freqz(b,a,128,1000)% строим характеристики фильтра
title('АЧХ и ФЧХ полосового фильтра Баттерворта')
Рисунок 9.4 - АЧХ и ФЧХ полосового фильтра Баттерворта
Синтез гребенки фильтров
От числа частотных полос зависит разборчивость синтезированной речи. Хорошие результаты получаются при числе каналов 15-16 (полоса 100 Гц... 4 кГц). По условию поставленной задачи необходимо разработать вокодер для сжатия и передачи по каналу связи речи без идентификации диктора, то для уменьшения количества передаваемой информации можно уменьшить количество каналов до 12-14. На рисунке 3.1 представлена реализация используемой при кодировании гребенки фильтров, состоящей из 12 полосовых фильтров, ФНЧ и ФВЧ.
Рисунок 3.1 - гребанка фильтров.
Нижеследующий текст программы на матлабе позволяет рассчитать необходимые характеристики фильтров и построить АЧХ гребенки фильтров.
n_bands = 15;
fd1 = 8000
[n,Wn] = buttord(100/fd1, 300/fd1, 2, 50);
[b{1},a{1}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([125/fd1 300/fd1], [20/fd1 500/fd1], 4, 40);
[b{2},a{2}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([305/fd1 485/fd1], [105/fd1 685/fd1], 3, 40);
[b{3},a{3}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([500/fd1 690/fd1], [300/fd1 890/fd1], 3, 40);
[b{4},a{4}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([700/fd1 880/fd1], [500/fd1 1080/fd1], 2, 40);
[b{5},a{5}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([900/fd1 1080/fd1], [700/fd1 1280/fd1], 2, 40);
[b{6},a{6}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([1100/fd1 1380/fd1], [900/fd1 1580/fd1], 2, 45);
[b{7},a{7}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([1400/fd1 1680/fd1], [1200/fd1 1880/fd1], 2, 47);
[b{8},a{8}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([1700/fd1 1980/fd1], [1500/fd1 2180/fd1], 2, 50);
[b{9},a{9}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([2000/fd1 2330/fd1], [1800/fd1 2530/fd1], 2, 50);
[b{10},a{10}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([2350/fd1 2670/fd1], [2150/fd1 2870/fd1], 2, 50);
[b{11},a{11}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([2700/fd1 3070/fd1], [2500/fd1 3270/fd1], 2, 50);
[b{12},a{12}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([3100/fd1 3470/fd1], [2900/fd1 3670/fd1], 2, 50);
[b{13},a{13}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord([3500/fd1 3880/fd1], [3300/fd1 4080/fd1], 2, 50);
[b{14},a{14}] = butter(n, Wn);
[n,Wn] = buttord(3900/fd1, 3700/fd1, 2, 50);
[b{n_bands},a{n_bands}] = butter(n, Wn, 'high');
hold on;
for i=1:n_bands,
[H,W] = freqz(b{i}, a{i}, [0:0.01:pi]);
plot(W,20*log10(abs(H)));
axis([0 pi -100 10]);
end;
hold off;
Гребенка состоит из цифровых фильтров Баттерворта, так как это наиболее распространенный БИХ-фильтров.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Цифровая обработка сигналов. Классификация вокодеров по способу анализа и синтеза речи. Структура БИХ-фильтра. Разработка функциональной схемы вокодера. Расчет параметров и характеристик набора цифровых полосовых фильтров. Алгоритм работы вокодера.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 07.11.2012Способы представления речевого сигнала. Разработка алгоритма, структурной и функциональной схемы цифрового полосового вокодера. Расчёт параметров и характеристик набора цифровых полосовых фильтров. Оценка степени сжатия и моделирование в среде Matlab.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 28.10.2011Основные параметры и тактико-технические характеристики цифрового телевизионного передатчика. Организация интерактивной системы в наземном цифровом телевещании. Разработка возбудителя для канального кодирования и модуляции сигнала по стандарту DVB-T.
дипломная работа [5,7 M], добавлен 06.06.2014Исследование теоретических основ математического аппарата теории цифровой обработки сигналов. Расчет параметров рекурсивных цифровых фильтров с использованием средств вычислительной техники. Методы проектирования алгоритмов цифровой обработки сигналов.
контрольная работа [572,7 K], добавлен 04.11.2014Расчет коэффициентов фильтра с помощью Matlab. Фазово-частотная характеристика фильтра. Синтезирование входного сигнала в виде аддитивной смеси гармонического сигнала с шумом. Нерукурсивный цифровой фильтр, отличительная особенность и выходной сигнал.
контрольная работа [4,6 M], добавлен 08.11.2012Преимущества радиоканальных охранных систем. Основные направления кодирования речи: кодирование формы (Waveform coding) и источника сигнала (Source coding). Структурная схема процесса обработки речи в стандарте GSM. Оценка качества кодирования речи.
реферат [46,8 K], добавлен 20.10.2011Задачи при передаче речи и данных. Цифровая передача речи. Категории методов цифрового кодирования речи. Кодеры формы сигнала. Вид амплитудной характеристики компрессора. Дискретная модель речеобразования. Особенности метода кратковременного анализа.
контрольная работа [56,6 K], добавлен 18.12.2010Разработка вокодерной системы передачи на основе фонемного вокодера. Методы анализа и синтеза речевых сигналов. Анализ структурных и принципиальных схем фонемного вокодера. Программа для проверки алгоритма устройства. Смета затрат на разработку.
дипломная работа [6,5 M], добавлен 22.10.2011Структурная схема цифровых систем передачи и оборудования ввода-вывода сигнала. Методы кодирования речи. Характеристика методов аналого-цифрового и цифро-аналогового преобразования. Способы передачи низкоскоростных цифровых сигналов по цифровым каналам.
презентация [692,5 K], добавлен 18.11.2013Нахождение коэффициентов фильтра с помощью программного пакета MatLab. Структурная схема прямой канонической формы фильтра. Листинг программного пакета visual DSP++. Построение амплитудно-частотной характеристики синтезированного фильтра, расчет графика.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 23.04.2013Рассмотрение реализации дискретного преобразования Фурье, использования "оконных функций" Хэннинга и Хэмминга для уменьшения эффекта "утечки спектра". Оценка синтеза трех фильтров автоматизированным способом (используя приложение fdatool системы Mathlab).
курсовая работа [1,1 M], добавлен 24.01.2018Дослідження особливостей та призначення корпоративних мереж. Обґрунтування стандартизації функцій інформаційних мереж міжнародною спілкою електрозв’язку. Протоколи канального рівня. Функціональна схема роботи кінцевого та центрального вузлів мережі.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 24.06.2015Методы реализации цифровых фильтров сжатия и их сравнение. Разработка модуля сжатия сложных сигналов. Разработка структурной схемы модуля и выбор элементной базы. Анализ работы и оценка быстродействия. Программирование и конфигурирование микросхем.
дипломная работа [5,7 M], добавлен 07.07.2012Жесткий и гибкий пороги фильтрации речевого сигнала. Графики вейвлет-разложения речевого сигнала. Блок схема алгоритма фильтрации с гибким порогом. Статистический метод фильтрации речевого сигнала. Оценка качества восстановленного речевого сигнала.
реферат [440,2 K], добавлен 01.12.2008Субполосное кодирование и преобразование Габора. Дискретное косинусное и ортогональное перекрывающееся преобразования. Преимущество преобразования при помощи блоков фильтров перед преобразованием Фурье. Синтез фильтров в трансверсальной реализации.
курсовая работа [2,9 M], добавлен 28.08.2013Недостатки аналоговых фильтров. Для объяснения свойств и возможностей дискретных и цифровых фильтров удобно использовать отображение сигнала и его смеси с помехой в выборке отсчетов, взятых через дискретные интервалы времени, а также квантование отсчетов.
реферат [186,2 K], добавлен 25.12.2008Уточнение технических и эксплуатационных показателей устройства. Импульсно-кодовая модуляция. Линейное предсказание. Вокодер - один из основных узлов ПО пакетирования речи. Кодирование звука. Структура устройства. Электрическая принципиальная схема.
дипломная работа [153,5 K], добавлен 05.11.2012Преимущества цифровых методов передачи перед аналоговыми. Проектирование блока "Формирователь CRC-4". Параметры канального уровня потока E1, его цикловая и сверхцикловая структура. Процедура контроля ошибок передачи. Структурная схема мультиплексора Е1.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 26.02.2015Характеристики интегрального n-канального МДП-транзистора: технологический маршрут, структура, топология. Расчет и корректировка порогового напряжения транзистора с учетом эффектов короткого и узкого канала. Параметры малосигнальной эквивалентной схемы.
курсовая работа [696,8 K], добавлен 25.11.2014Разработка электронной схемы макета для исследования работы канала цифровой связи на основе 4-х канального мультиплексора-демультиплексора. Изготовление печатной платы. Понятие качества продукции, показатели. Производственная санитария и гигиена труда.
дипломная работа [674,4 K], добавлен 29.12.2014
