Цифровая обработка сигнала (Digital Signal processing)

когда Z = - а

Схема фильтра выглядит следующим образом:

X(n) g Y(n)

Если рассматривать частотные характеристики этого фильтра, то они будут выглядеть так:

Фильтр с одним полюсом:

Частотные характеристики этого фильтра выглядят следующим образом:

X(n) Y(n)

A A

r=0.99 r=0.5 r=0.25 f r=-0.25 r=-0.5 r=-0.99 f

IX. Фильтры 2-го порядка с нулями и полюсами.

Фильтр 2-го порядка описываются уравнением:

Тогда передаточная характеристика этого фильтра выглядит следующим образом:

- два нуля и два полюса.

- нули.

- полюса.

Если пропускать нули через фильтр 2-го порядка, то получится следующая картина:

W

Полюс нуль

X. Топология цифровых фильтров.

Топология говорит о том, как можно расположить линии задержки с тем сигналом, который нам необходим.

Если система линейная, то порядок включения целей в фильтр не имеет значения.

Пример:

X(n) Y(n)

II семестр.

Тема: Методы использования цифровой обработки сигналов для создания практических систем распознавания речи.

1. Для чего используются цифровые методы обработки сигналов при создании практических систем распознавания речи?

1) Для того, чтобы уменьшить объем обрабатываемой информации.

2) Для того, чтобы найти наиболее оптимальные признаки, которые описывают речевой сигнал.

3) Для того, чтобы увеличить скорость работы реальных или практических систем.

4) Для того, чтобы снимать шумовые ненужные сигналы из полезного сигнала.

5)Для того, чтобы сегментировать или маркировать речевой сигнал на фонетические элементы, которые соответствуют письменному тексту.

6) Для того, чтобы упростить аппаратуру передач и приема речевой информации.

В этих целях используют цифровые методы обработки сигналов.

2. Основные элементы акустической теории речеобразования.

Фант – шведский ученый разработал теорию, согласно которой они создали математическую модель речеобразования. Эта модель используется для того, чтобы создать искусственные системы синтеза речи и для того, чтобы понимать сам процесс речеобразования.

1. Классификация

X(t)

Ua

t

1) Аналоговые сигналы бывают двух типов:

· Стационарные (характеристики не меняются по времени).

· Не стационарные.

Для того, чтобы обрабатывать сигналы на ЭВМ аналоговые сигналы необходимо квантовать или дискретовать.

2) Дискретные сигналы.

Они описываются решетчатой функцией. Значение функции лежит в определенных пределах

Дискретные сигналы измеряются через определенный интервал времени Т, который над интервалом дискретизации.

Сигнал можно описать следующим образом:

X(t)

Ua

T 10t t

T = const

Если:

X(0) = 1

X(-1) = -2

X(2) = 5,

То дискретный сигнал можно представить в виде транспонированной матрицы.

X = [1, -2, 5]T

Дискретные сигналы могут быть:

• Вещественные.
• Комплексные.

1	2	3	4	5	6	7	8