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Transcript:

Università degli Studi di Palermo Dipartimento di Ingegneria Chimica, Gestionale, Informatica, Meccanica Informatica per la Storia dell Arte Anno Accademico 2013/2014 Docente: ing. Salvatore Sorce I suoni Rappresentazione digitale Approfondimenti

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Notizie Docente: Ing. Salvatore Sorce, Ph.D. salvatore.sorce@unipa.it, 09123862609 Lezioni: Mar e Mer, 15-17, aula Multimediale A del Polo Didattico Ricevimento: Martedì, 11-12, @ ex-dip. Ing. Nucleare, edificio 6, II piano Dopo il corso: per appuntamento Sito web: http://www.unipa.it/sorce (LEGGERE LA SEZIONE F.A.Q.)

Campionamento e quantizzazione

Segnale analogico (continuo nel tempo e in ampiezza)

Segnale quantizzato (continuo nel tempo, discreto in ampiezza)

Segnale campionato (discreto nel tempo, continuo in ampiezza)

Segnale numerico (digitale) (discreto nel tempo e in ampiezza)

Il campionamento

Il problema Occorre discretizzare il tempo Segnali audio variano rapidamente nel tempo i campioni devono essere prelevati con velocità dipendente dalla variazione del segnale tale velocità dipende dalla componente armonica con frequenza più alta La frequenza massima contenuta nel segnale determina il periodo (tasso, frequenza) di campionamento

Intuitivamente Periodo di campionamento più piccolo, segnale digitale più simile all originale Al limite (periodo infinitamente piccolo) il segnale analogico e quello campionato coincidono Periodo di campionamento VS Frequenza di campionamento (sr = sample rate)

Il campionamento vero e proprio Dopo ogni periodo di campionamento si preleva un campione Si quantizza il segnale analogico in quell istante Si produce una sequenza di parole binarie che corrispondono all andamento del segnale

Campionamento: il segnale sorgente (sinusoide a frequenza f)

Campionamento con frequenza f

Campionamento con frequenza 2f

Campionamento con frequenza 3f

La dimensione degli intervalli Maggiore frequenza di campionamento, più accurata descrizione del segnale Come si fa a non avere perdita di informazione? Qual è il minimo valore della frequenza di campionamento?

Un campionamento corretto Segnale campionato: 15 10 5 Segnale ricostruito: 0-5 -10-15

Un campionamento critico Segnale campionato: Segnale ricostruito:

Un campionamento scorretto: aliasing Segnale campionato (frequenza di campionamento leggermente più bassa della frequenza del segnale: Segnale ricostruito, compare una frequenza che non esiste nel segnale di partenza:

Generalizziamo dall esempio Sono necessari almeno due campioni per periodo del segnale La frequenza di campionamento deve essere almeno il doppio della max frequenza presente nel segnale La frequenza di Nyquist

Operativamente si inverte il problema Si fissa la frequenza di Nyquist Si fa in modo che nel segnale in ingresso non vi siano frequenze superiori alla metà della frequenza di Nyquist Filtro PASSA BASSO

Filtro passa-basso Elimina tutte le frequenze superiori a un certo valore (la metà della frequenza di campionamento) Il valore è detto frequenza di cut-off

Filtro passa-basso Filtro db f

Dati pratici Max frequenza udibile 20 KHz campionamento oltre i 40 KHz 44,1 KHz (CD) è esagerata per una ricostruzione adeguata del segnale

La quantizzazione

Il problema si passa da tensione elettrica (continuo) a un dato numerico (discreto) i valori di tensione variano con continuità su un certo intervallo il dato numerico esprime il valore della tensione in un certo istante di quante cifre è composto il dato numerico?

Le parole binarie Sequenze di bit (lunghezza n) può assumere 2 n configurazioni diverse cioè 2 n valori diversi Esempi: n=2, 2 2 =4 valori (00, 01, 10, 11) n=3, 2 3 =8 (000, 001, 010, 011,100, )

Qual è il numero di cifre che garantisce la corretta rappresentazione del segnale?

Il limite in precisione Segnale rappresentato = segnale effettivo + rumore Segnale analogico: differenze con il segnale effettivo = rumore (fruscio) Segnale digitale: rumore di quantizzazione

Esempio: segnale analogico tra -5V e +5V, parole binarie di 8 bit Precisione di descrizione del segnale: 10 / 2 8 Volt = 10 / 256 Volt = 0,039 Volt Tutti i valori di tensione di un intervallo ampio 0,039V saranno rappresentati dallo stesso valore (livello di quantizzazione). Valore di tensione -5-4,961-4,922-4,883-4,844 +4,844 +4,883 +4,922 +4,961 +5 Parola binaria 00000000 00000001 00000010 00000011 00000100 11111011 11111100 11111101 11111110 11111111

La quantizzazione vera e propria Assegna una sequenza di valori discreti per la descrizione di un segnale continuo Tanti più bit vengono usati, tanto più è accurata la descrizione Più sono i gradini, minore sarà l errore di quantizzazione (o rumore)

Quantizzazione con 4 e 3 bit 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0 Errore di quantizzazione

Quantizzazione con 3 bit 7 6 5 4 3 2 1 0 Errore di quantizzazione 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0-1,0-2,0-3,0-4,0-5,0-6,0-7,0-8,0-9,0-10,0

Quantizzazione con 4 bit Errore di quantizzazione 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 10,0 9,0 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0-1,0-2,0-3,0-4,0-5,0-6,0-7,0-8,0-9,0-10,0

Confronto 7 6 Quantizzazione a 3 bit (8 livelli) 5 4 3 2 1 0 Quantizzazione a 4 bit (16 livelli) 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

I parametri dei dati audio Frequenza campionamento (sample rate, sr) Campioni/secondo (o Hz): es. 8000, 44100 Misurata per canale Quantizzazione numero di bit per campione: es. 8 oppure 16 Numero di canali 1 per mono, 2 per stereo, etc.