> W zasadzie operacja, o której mówisz, jest tożsama z filtrem
> Savitzky'ego i Golaya o rzędzie równym 1 i długości równej 3 lub więcej.

no patrz, nie wiedziałem, że to ma taką mądrą nazwę :)

do góry

Dnia 2013-07-05 19:34, Użytkownik sundayman napisał:

> 1. out = (s1 + s2 + s3 ) /3
> 2. out = (s2 + s3 + s4 ) /3
> 3. out = (s3 + s4 + s5 ) /3
> 4. out = (s4 + s5 + s6 ) /3

1. GNU R z jednym z kilku pakietów do czytania/pisania WAV
2. MATLAB z Signal Processing Toolbox
3. Może Scilab?
4. Goły język C z libsndfile

W zasadzie operacja, o której mówisz, jest tożsama z filtrem
Savitzky'ego i Golaya o rzędzie równym 1 i długości równej 3 lub więcej.
R i Matlab udostępniają do tego gotowe funkcje.

Luke

do góry

> chodzi o obrazek - wygląd przebiegu przed i po uśrednieniem

znaczy oczywiście, mając wygenerowany przetworzony plik audio, to o
obrazek nietrudno :)

Ale widzę, że bez pomocy, to niestety nie dam se rady :)

do góry

W dniu 05.07.2013 19:34, sundayman pisze:
> Potrzebuję zrobić następującą rzecz :
>
> Mam plik audio (taki tam sobie sygnał szumowy raczej, ale zróżnicowany w
> czasie (modulowany AM powiedzmy) , o niewielkim paśmie - mniej więcej
> 100Hz - 2kHz .
>
> I chciałbym zrobić symulację uśredniania tego sygnału, znaczy właściwie
> poszczególnych próbek;

> Potrzebne mi to do celów demonstracyjnych - żeby pokazać, jak działa
> taka procedura (bo mam ją zaimplementowaną w pewnym urządzeniu, ale nie
> da się łatwo tego "wyciągnąć" w postaci liczbowej...).
>
> Help ?

www.processing.org

Sam niedawno robiłem coś podobnego. Liczyłem RMS sygnału audio.

Sama przyjemność, jest mnóstwo przykładów i bardzo dobry help.

Pozdrawiam,
--
Michał

do góry

Skrypt Octave, krok po kroku:

%[data,fs] = wavread("sample.wav");
data = [1:1:12]
len = length(data);
n=3;
y = [];
for i=1:len-3
mean = sum(data(i:i+n-1))./n
y = [y, mean]
t = [1:length(y)];
plot(t,data(1:i),"*b", t,y,"or")
pause
endfor

Znak % zamienia linię na komentarz

Jeśli chcesz rysować od razu całość np. tak:
http://img560.imageshack.us/img560/2783/kci.png

to tu masz kod:

%[data,fs] = wavread("sample.wav");
data = [1,2,3,4,4,4,8,7,2,3,4,3,3,3,1];
len = length(data);
n=3;
b = ones(n,1)./n;
y = filter(b,1,data);
t = [1:length(y)];
plot(t,data,"b*-", t,y,"ro-")
%stem(t,[data', y']);

Odkomentuj pierwszą linię i zakomentuj drugą aby pracować na danych z
wav. stem rysuje próbki, może bardziej przypadnie Ci do gustu, bo to w
końcu jest sygnał spróbkowany, nie ciągły. Usuwając "-" z funkcji plot
pozbędziesz się linii łączących. Oczywiście za długi ten sygnał nie może
być, bo wykres stanie się nieczytelny. Można wybrać z wektora jakiś
interesujący krótszy zakres. Częściowo pomoże narzędzie lupa. Na
wykresie możesz wprowadzać oznaczenia osi, danych, tytuł, siatkę, kolory.

kod wklejasz do pliku tekstowego np sundy.m i wywołujesz wpisując w
linii komend Octave: sundy.

--
Michał

do góry

no bardzo koledze dziękuję, zaraz spróbuję to użyć, tylko
mam obawę, czy to się da zastosować do pliku audio, który ma np 10 sekund ?

No bo właśnie o to chodzi - o efekt "globalny", że tak to powiem.
Cała ta procedura istotnie zmienia "obwiednię" takiego sygnału (uśrednia
ją bardzo przyjemnie właśnie), no i to chcę pokazać, ale
na całym sygnale, a ten ma około 10 sekund...

Ok, próbuję...

do góry

W dniu 2013-07-05 23:57, Michał Lankosz pisze:
>
> Skrypt Octave, krok po kroku:

No żesz kuśwa - rewelka !
Sprawdziłem na pierwszym skrypcie, znaczy :

[data,fs] = wavread("audio.wav");
n=30;
b = ones(n,1)./n;
y = filter(b,1,data);
wavwrite(y,"wynik.wav");

____________________________________________________
_________________

to jest właśnie to, o co chodzi ! Znaczy prawie... :) Ale o tym zaraz.
Natomiast - generalnie działa super.
Zapodałem sobie pliczek, octave go przerobiło, i wynikowy pliczek mogę
sobie już odsłuchać, oglądać itp.


Natomiast muszę jeszcze poprosić o dalszą pomoc :)
Bo trochę uprościłem wstępny opis, licząc, że potem sam sobie dam z tym
radę. No ale jak widać nie bardzo...


Więc - faktycznie cały proces obróbki wygląda tak ;

Najpierw sygnał audio jest prostowany (analogowo) w dwupołówkowym
prostowniku (na OPAMPie).

Następnie - sygnał trafia do przetwornika A/D, gdzie jest próbkowany z
częstotliwością 1kHz, a następnie ;

Z każdych kolejnych 10-ciu próbek (1-10, 11-20, 21-30, czyli nie "w
kółko", jak podczas uśredniania, tylko zwyczajnie, po kolei każde 10 )
wybierana jest największa próbka.

I dopiero te dane podlegają opisanemu już uśrednieniu.



Efekt samplowania w przetworniku A/D można pominąć , bo to chyba można z
przybliżeniem zrobić odpowiednio "resamplując" oryginalny plik audio.


Czyli potrzebne jest ostatecznie :

1. prostowanie sygnału
2. wybór największej próbki z kolejnych 10-ciu
3. uśrednianie wg. wcześniejszej procedury


Da się tak zrobić ??

do góry

> Czyli potrzebne jest ostatecznie :
>
> 1. prostowanie sygnału
> 2. wybór największej próbki z kolejnych 10-ciu
> 3. uśrednianie wg. wcześniejszej procedury
>
>
> Da się tak zrobić ??

Żeby nie było, że nie próbuję, ściągnąłem helpa do octave, i popróbuję
gdzieś tak do 5 rano :)

Tak czy owak będę musiał się tego nauczyć (choć pewnie zajmie to trochę
czasu), bo to bardzo przydatne narzędzie - często muszę przetwarzać
sygnały w takie dziwne sposoby, i ten soft jest jak znalazł.
PureData też zresztą.

Ech, żeby tak można jak w "matrixie" załadować sobie w 10 sekund
umiejętność obsługi :)

do góry

> no patrz, nie wiedziałem, że to ma taką mądrą nazwę :)
>

Ale wiedziałeś i żartujesz, czy nie wiedziałeś? Bo Savitzky-Golay to
jest filtr, który uśrednia próbkę przez dopasowanie wielomianu do
kawałka sygnału. Jeśli wielomianem jest prosta, to jest to równoznaczne
(poza krańcami sygnału) z uśrednianiem.

A jako że do R i Matlaba masz funkcje gotowe do tego filtru, to np.


> library(signal)
Loading required package: MASS

Attaching package: 'signal'

The following object(s) are masked from 'package:stats':

filter, poly

> x <- rnorm(50)
> y <- sgolayfilt(x,1,3)
> plot(x,type="l"); lines(y,col=2)


Na wykresie masz sygnał losowy na czarno i uśredniony na czerwono :)

Luke

do góry

W dniu 2013-07-06 02:08, sundayman pisze:
> to jest właśnie to, o co chodzi ! Znaczy prawie... :)
[...]
> Natomiast muszę jeszcze poprosić o dalszą pomoc :)
> Czyli potrzebne jest ostatecznie :
>
> 1. prostowanie sygnału
> 2. wybór największej próbki z kolejnych 10-ciu
> 3. uśrednianie wg. wcześniejszej procedury
>
> Da się tak zrobić ??
>

Da się, nie ma problemu. Może z dalszą pomocą w postaci kolejnych wersji
programu przejdę na priv. Tylko nie teraz
Na szybko kilka wskazówek, może sobie sam poradzisz:
prostowanie sygnału:
data1 = abs(data);
największa próbka z 10-ciu kolejnych (pętla for, może da się ją ominąć?):
data2 = max(data1(i:i+10));
liczby rozdzielone dwukropkiem oznaczają przedział
tylko że trzeba w pętli ten wektor sklejać, tzn za każdym obiegiem pętli
doklejać kolejną wartość, coś w rodzaju:
data3 = [];
for i=1:10:data_length % i inkementuje się co 10!
data2 = max(data1(i:i+10));
data3 = [data3, data2];
endfor
no i teraz już ten filter.

Dla sprawdzenia możesz w każdym miejscu wpisać plot(data3) na przykład i
zobaczyć dany wykres. Dla dużej liczby próbek na wykresie można
zrezygnować z kropek danych, zostawić tylko linie
plot(t,y,"g-"); t-wektor czasu, a właściwie to numer próbki, y dane,
g to kolor, - to rysowanie linią. "g:" narysuje Ci kropkowany wykres, a
"g--" linią przerywaną.
--
Michał

do góry