Suodinpankit ja muunnokset*

Samankaltaiset tiedostot
1 Johdanto. 2 Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla. 1.1 Suodatinpankit audiokoodauksessa. Johdanto

FIR suodinpankit * 1 Johdanto

Alipäästösuotimen muuntaminen muiksi perussuotimiksi

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

Spektri- ja signaalianalysaattorit

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät Välikoe

IIR-suodattimissa ongelmat korostuvat, koska takaisinkytkennästä seuraa virheiden kertautuminen ja joissakin tapauksissa myös vahvistuminen.

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

Kompleksiluvut signaalin taajuusjakauman arvioinnissa

Tuntematon järjestelmä. Adaptiivinen suodatin

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons.

1 Vastaa seuraaviin. b) Taajuusvasteen

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients

SGN-1200 Signaalinkäsittelyn menetelmät, Tentti

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA OSA 2

Virheen kasautumislaki

T SKJ - TERMEJÄ

Digitaalinen signaalinkäsittely Desibeliasteikko, suotimen suunnittelu

Signaalit ja järjestelmät aika- ja taajuusalueissa

SGN Signaalinkäsittelyn perusteet Välikoe Heikki Huttunen

ELEC-C5070 Elektroniikkapaja (5 op)

12. Laskostumisen teoria ja käytäntö

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

Numeeriset menetelmät

1 Johdanto. 2 Diskreettien IIR-suodattimien suunnittelu jatkuva-aikaisista suodattimista. 1.1 IIR vai FIR äänten suodattamiseen?

Suodattimet. Suodatintyypit: Bessel Chebyshev Elliptinen Butterworth. Suodattimet samalla asteluvulla (amplitudivaste)

Vastekorjaus (ekvalisointi)

AD/DA muunnos Lähteet: Pohlman. (1995). Principles of digital audio (3rd ed). Zölzer. (1997). Digital audio signal processing

SGN Bachelor's Laboratory Course in Signal Processing ELT Tietoliikenne-elektroniikan työkurssi. Äänitaajuusjakosuodintyö ( )

SGN-1251 Signaalinkäsittelyn sovellukset Välikoe Heikki Huttunen

Digitaalinen signaalinkäsittely Johdanto, näytteistys

1. Määritä pienin näytelauseen ehdon mukainen näytetaajuus taajuus seuraaville signaaleille:

Vastekorjaus (ekvalisointi) Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons.

4. Fourier-analyysin sovelletuksia. Funktion (signaalin) f(t) näytteistäminen tapahtuu kertomalla funktio näytteenottosignaalilla

Digitaalinen audio

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

SGN-4200 Digitaalinen audio

Katsaus suodatukseen

Kapeakaistainen signaali

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

1 Diskreettiaikainen näytteistys. 1.1 Laskostuminen. Laskostuminen

Spektrianalysaattori. Spektrianalysaattori

Remez-menetelmä FIR-suodinten suunnittelussa

LABORATORIOTYÖ 2 A/D-MUUNNOS

1 Tarkastellaan digitaalista suodatinta, jolle suurin sallittu päästökaistavärähtely on 0.05 db ja estokaistalla vaimennus on 44 db.

Signaalien datamuunnokset. Digitaalitekniikan edut

Signaalien datamuunnokset

Muuntavat analogisen signaalin digitaaliseksi Vertaa sisääntulevaa signaalia referenssijännitteeseen Sarja- tai rinnakkaismuotoinen Tyypilliset

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons, Zölzer (ed.) DAFX Digital Audio Effects. Wiley & Sons, 2002.

Säätötekniikan ja signaalinkäsittelyn työkurssi

T Digitaalinen signaalinkäsittely ja suodatus

Tietoliikennesignaalit & spektri

Digitaalinen signaalinkäsittely Kuvankäsittely

Luku 4 - Kuvien taajuusanalyysi

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

LABORATORIOTYÖ 3 VAIHELUKITTU VAHVISTIN

8. Kuvaustekniikat. Tämän kuvauksen esittäminen ei ole kuitenkaan suoraviivaista. Niinpä se käydään läpi kaksivaiheisena

1 Olkoon suodattimen vaatimusmäärittely seuraava:

SMG-1100: PIIRIANALYYSI I. Verkkojen taajuusriippuvuus: suo(dat)timet

Laskuharjoitus 4 ( ): Tehtävien vastauksia

ELEC-C Sovellettu digitaalinen signaalinkäsittely. Äänisignaalien näytteenotto ja kvantisointi Dither Oskillaattorit Digitaalinen suodatus

KON-C3004 Kone- ja rakennustekniikan laboratoriotyöt Tiedonkeruu ja analysointi Panu Kiviluoma

Luento 8. Suodattimien käyttötarkoitus

TL5231, Signaaliteoria (S2004) Matlab-harjoituksia

SIGNAALITEORIAN KERTAUSTA 1

Kirjoitetaan FIR-suotimen differenssiyhtälö (= suodatuksen määrittelevä kaava):

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 13. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 13 () Numeeriset menetelmät / 42

Digitaalinen Signaalinkäsittely T0125 Luento

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 1 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

ELEC-C7230 Tietoliikenteen siirtomenetelmät

nykyään käytetään esim. kaapelitelevisioverkoissa radio- ja TVohjelmien

4. Taajuusalueen suodatus 4.1. Taustaa Perusteita

12.5. Vertailua. Silmäillään laskostumisen estoa tietokonegrafiikan kannalta. Kuva luonnehtii vaihtoehtoja.

Ismo Kemppainen. Digitaalisen suodattimen kokeilu LabVIEW-ohjelmointiympäristössä

Flash AD-muunnin. Ominaisuudet. +nopea -> voidaan käyttää korkeataajuuksisen signaalin muuntamiseen (GHz) +yksinkertainen

R = Ω. Jännite R:n yli suhteessa sisäänmenojännitteeseen on tällöin jännitteenjako = 1

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

SEBASTIAN RINTALA SIGNAALIN DOMINOIVAN TAAJUUDEN ARVIOINTI

Dynamiikan hallinta Lähde: Zölzer. (1997). Digital audio signal processing. Wiley & Sons.

Luento 7. LTI-järjestelmät

Matlab-tietokoneharjoitus

z muunnos ja sen soveltaminen LTI järjestelmien analysointiin

Kohina. Havaittujen fotonien statistinen virhe on kääntäen verrannollinen havaittujen fotonien lukumäärän N neliö juureen ( T 1/ N)

ILKKA HULKKO TAAJUUDEN MITTAUS PAINESIGNAALISTA. Kandidaatintyö

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Digitaalinen audio & video I

Perusmittalaitteet. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi. Mittaustekniikan perusteet / luento 3. Oskilloskooppi. Oskilloskooppi

Diskreetti Fourier-muunnos ja sen hyödyntäminen signaalien spektrien muodostamisessa. Pentti Romppainen

4. Taajuusalueen suodatus 4.1. Taustaa

Radioamatöörikurssi 2015

Mediaanisuodattimet. Tähän asti käsitellyt suodattimet ovat olleet lineaarisia. Niille on tyypillistä, että. niiden ominaisuudet tunnetaan hyvin

Perusmittalaitteet 2. Spektrianalyysi. Mittaustekniikan perusteet / luento 4. Spektrianalyysi. Logaritmiasteikko ja db (desibel) Spektrianalysaattori

Taajuus-, Fourier- ja spektraalianalyysi

Transkriptio:

Suodinpankit ja muunnokset* Lähteet: Zölzer. Digital audio signal processing. Wiley & Sons. Spanias et al. Audio signal processing and coding. Wiley & Sons Smith, Spectral audio signal processing, online book Saramäki. Multirate signal processing. Kurssi SGN-2106. * ) Aihealue on erittäin laaja. Esitys tässä on tarkoituksellisesti suppea, keskittyen vain tärkeimpiin audiosignaalinkäsittelyssä vastaan tuleviin ideoihin ja periaatteisiin. Suodatinpankit Johdanto Kriittinen näytteistys, puolikaistasuodin QMF-suodinpankki, prototyyppisuodatin Laskostumisvirheen välttäminen, modifioitu pankki Täydellinen rekonstruktio, komplementtisuodattimet MCF-suodinpankki Muunnokset Johdanto Diskreetti Fouriermuunnos Disktreetti kosinimuunnos Modifioitu DCT Suodatinpankit vs. muunnokset Johdanto 1 Johdanto Suodinpankit ja muunnokset 2 Suodinpankkeja käytetään mm. seuraavissa yhteyksissä: kuulon malleihin perustuvassa koodauksessa monikaistaisissa vastekorjaimissa monikaistaisessa dynamiikan hallinnassa monikaistaisessa tilaprosessoinnissa (kaiunnan simuloinnissa) konekuulossa ja äänten sisällön analyysissä Ihmisen kuulojärjestelmä tekee taajuusanalyysiä kriittiset kaistat kuulossa, sisäkorvan rakenne tästä syystä monissa äänenkäsittelyn sovelluksissa törmätään suodatinpankkeihin Johdanto Suodinpankit ja muunnokset 3 1.1 Suodatinpankit audiokoodauksessa Kuulon malleihin perustuvassa audiokoodauksessa signaali prosessoidaan alikaistoilla näin voidaan hyödyntää taajuuspeittoilmiötä ihmiskuulossa tarvitaan suodinpankki, eli joukko suodattimia, jotka poimivat vierekkäisiä kapeita kaistoja, joilla koko taajuusalue katetaan Koodauksessa käytetyt pankit koostuvat analyysipankista, joka hajottaa signaalin alikaistoihin synteesipankista, joka rekonstruoi laajakaistaisen signaalin ulostuloon Yleensä audiokoodauksessa käytetään ns. kriittisesti näytteistettyjä, täydellisen rekonstruktion pankkeja kriittinen näytteistys: jos pankki jakaa taajuusalueen 32:een kaistaan, kullakin kaistalla näytteistystaajuus pudotetaan 1/32:een datamäärä ei kasva kaistoihin jaossa (aiheesta lisää seuraavilla sivuilla) täydellinen rekonstruktio: mikäli alikaistoilla ei tehdä prosessointia, signaali voidaan synteesipankilla rekonstruoida virheettömänä Suodinpankit ja muunnokset 4 2 Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla Kuva: lohkokaavio kahteen alikaistaan jakavasta, kriittisesti näytteistetystä analyysi-synteesi pankista Kuva: Kaistoihin jakavien suotimien magnitudivasteet

Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla 2.1 Desimointi analyysipankissa Suodinpankit ja muunnokset 5 Mitä analyysipankissa tapahtuu? LP + 2 : Alipäästösuodatetaan ja desimoidaan suhteella 2 HP + 2 : Ylipäästösuodatetaan ja desimoidaan suhteella 2 Kun ylempi puolikaista [f s /4 f s /2] desimoidaan, se laskostuu (peilautuu) alemmille taajuuksille [0 f s /4] laskostuminen ei sotke taajuusinformaatiota, sillä alemmat taajuuskomponentit suodatettiin pois ylipäästösuodatuksella kuva: (a) alkuperäisen signaalin spektri, (b) ylipäästösuodatettu (HP), (c) ylip.suodatettu ja desimoitu (HP + 2), laskostunut spektri huomaa näytteistystaajuuden putoaminen (Nyquistin taajuus (c):ssä 4 khz) (a) (b) (c) Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla 2.2 Interpolointi synteesipankissa Suodinpankit ja muunnokset 6 Mitä synteesipankissa tapahtuu? 2 + LP : Interpoloidaan suhteella 2 ja alipäästösuodatetaan 2 + HP : Interpoloidaan suhteella 2 ja ylipäästösuodatetaan 2 operaatio käytännössä: lisätään signaaliin (lukuvektoriin) nollia näytteiden väleihin kerrotaan signaali 2:lla, jotta sen teho ei muutu nollien lisäyksestä Tarkastellaan taas ylempää puolikaistaa Kuva: (c) analyysipankissa ylip.suodatetun ja desimoidun signaalin spektri, (d) c:stä interpoloimalla ( 2) saatu spektri, (e) c:stä interpoloidun ja ylipäästösuodatetun signaalin spektri ( 2 + HP) (c) (d) (e) Kriittinen näytteistys 2:lla alikaistalla Interpolointi synteesipankissa Suodinpankit ja muunnokset 7 3 Useita alikaistoja tasavälein Suodinpankit ja muunnokset 8 Ylempikin puolikaista saatiin siis palautettua (miltei) ennalleen desimoinnin jälkeen alkuperäinen signaali voidaan rekonstruoida kokonaan summaamalla puolikaistat synteesipankin ulostulossa Kahdesta alikaistasta ei ole vielä paljon iloa Periaate on helppo skaalata n:lle tasaväliselle alikaistalle Kuva: n alikaistaa, joista jokainen desimoidaan suhteella k kaistojen on oltava samanlevyisiä, jotta kaikki voidaan desimoida samalla suhteella k tasavälisen taajuuserottelun pankki mikäli n=k, kyseessä on kriittinen näytteistys

Useita alikaistoja tasavälein Suodinpankit ja muunnokset 9 4 Puolikaistasuodatin Suodinpankit ja muunnokset 10 Mitä analyysipankissa tapahtuu n:llä kaistalla? taajuusalue [0, f s /2] jaettu n:ään kaistaan, kunkin leveys (f s /2) / n analyysipankin kaistanpäästösuodatin H m (f) poimii kaistan m kaista m kattaa taajuudet mf s ( m + 1) f, s, m = 0,1,..., n 1 2n 2n [ 0, f s ( 2n) ] desimoitaessa ko. kaista laskostuu taajuuksille jälleen tämä ei haittaa, koska ko. taajuudet on suodatettu pois Synteesipankissa interpolointi suhteella k (k=n) moduloi kaistan [ 0, f s ( 2n) ] moninkertaisena kaikille eri alikaistoille kukin alikaista poimitaan omalle taajuusalueelleen synteesipankin kaistanpäästösuodattimella G m (f) (poimii saman alueen kuin H m (f)) Palataanpa vielä kahteen alikaistaan jakavaan pankkiin Puolikaistasuodattimella on se mukava ominaisuus, että se voidaan toteuttaa laskennallisesti tehokkaasti Kuva: esimerkki 80 tapin mittaisesta FIR-suodattimesta, joka poimii ylemmän puolikaistan [f s /4, f s /2] parilliset kertoimet ovat nollia, lukuunottamatta keskimmäistä impulssivaste on symmetrinen n-mittaisella FIR:llä konvolointiin tarvitaan vain n / 4 + 1 kertolaskua kutakin sisääntulon näytettä kohden voidaan tehdä suhteellisen jyrkkiä suodattimia myös FIR:ejä käyttäen Puolikaistasuodatin Suodinpankit ja muunnokset 11 5 QMF-suodinpankki Suodinpankit ja muunnokset 12 Kuva: magnitudi- ja vaihevaste edellisellä sivulla esitetylle ylemmän puolikaistan päästävälle suotimelle FIR:n etu: vaihevaste päästökaistalla on täysin lineaarinen päästökaistan signaali on alkuperäisen viivästetty kopio Kuva: oktaavikaistoihin jakava QMF-suodatinpankki, joka käyttää kriittistä näytteistystä (oktaavi=taajuusväli [f, 2f ]) peräkkäisiä alipäästö / ylipäästö -jakoja puolikaistoihin jakojen jälkeen puolikaistat desimoidaan kertoimella 2 alempi kaista jaetaan yhä uudelleen Selityksiä: QMF-pankki = Quadrature Mirror Filter bank SP = signal processing LP = alipäästösuodatus HP = ylipäästösuodatus 2 = desimointi 2 = interpolointi

QMF-suodinpankki 5.1 QMF-pankin alikaistat Suodinpankit ja muunnokset 13 QMF-suodinpankki QMF-pankin alikaistat Suodinpankit ja muunnokset 14 Kuva: hajotelman tuloksena saadaan alikaistat Y 1... Y N Kaistojen rajataajuudet ovat Ω Ck k k = 2 π fck = 2 s missä k = 1,2,...,N 1 ( f / 2) Tämä kaistajako seuraa siitä että irrotettu ja desimoitu ylempi puolikaista on valmis sellaisenaan alempi puolikaista jaetaan yhä uudelleen kahteen puolikaistaan ks. edellisen sivun lohkokaavio Kyseessä on nyt epätasavälisen taajuuserottelun pankki kaistanleveydet puolittuvat alaspäin mennessä kaistojen rajataajuudet muodostavat edellisellä sivulla esitetyn geometrisen sarjan, eivätkä jakaudu lineaarisesti Myös näytteistystaajuus on kullakin kaistalla omansa matalille kaistoille tapahtuu monta peräkkäistä desimointia synteesipankissa vastaavasti peräkkäisiä interpolointeja Huomaa että tässäkin pankissa datamäärä pysyy vakiona kaistoihin jakojen ja desimointien tuloksena alkuperäinen datamäärä on S f s, missä S on signaalin kestoaika sekunneissa ja f s näytteistystaajuus datamäärä, kun jako kaistoihin on tapahtunut: S (0.5f s + 0.25f s + 0.125f s +...) missä näytteistystaajuudet on luetelty ylimmästä kaistasta alkaen kyse on kriittisestä näytteistyksestä QMF-suodinpankki 5.2 Prototyyppisuodatin Suodinpankit ja muunnokset 15 6 Laskostumisvirheen välttäminen Suodinpankit ja muunnokset 16 Samaa alipäästö- ja ylipäästösuodatinta voidaan käyttää kaikissa peräkkäisissä alipäästö/ylipäästö jaoissa puhutaan saman prototyyppisuodattimen käytöstä Suodattimien vaste annetaan aina suhteessa näytteistystaajuuteen esim. rajataajuus tietylle suodattimelle määrätään kohtaan 0.3f s Kun QMF-pankissa alemman puolikaistan näytteistystaajuutta lasketaan suhteella 2, saadaan uusi näytteistystaajuus f ˆ s = f s 2 Uudella näytteistystaajuudella alempi puolikaista [ 0, f täyttää koko uuden taajuusalueen ˆ s 4] [ 0, fs 2] nyt samojen suodattimien rajataajuus onkin fˆ s / 4 = fs / 8 soveltamalla samaa prototyyppisuodatinta sellaisenaan uudessa näytteistystaajuudessa, se jakaa alemman puolikaistan uudelleen alkuperäisessä näytteistystaajudessa ajatellen päästökaista kapenee puolella, ja myös siirtymäkaista jyrkkenee puolella ns. multirate signaalinkäsittelyä: jyrkkiä suodattimia pienellä kerroinmäärällä On selvää, että kriittisesti näytteistetyssä pankissa tapahtuu hieman ei-toivottua laskostumista alikaistoilla suodattimet eivät ole ideaalisen jyrkkiä (siirtymäkaista, ei porras) kun esim. desimoidaan suhteella 2, laskostuu se osa siirtymäkaistasta, joka ylittää uuden Nyquistin rajataajuuden π/2 (toisin ilmaisten fs/4) Alla on kertauksena esitetty kahteen alikaistaan jakavan kriittisesti näytteistävän pankin ali- ja ylipäästösuodattimien magnitudivasteet kyseessä on QMF-pankin erikoistapaus, jossa kaistoja on vain 2 ongelma-alue

Laskostumisvirheen välttäminen Suodinpankit ja muunnokset 17 Laskostumisvirheen välttäminen Suodinpankit ja muunnokset 18 Audiokoodauksessa käytettävät suodatinpankit suunnitellaan yleensä siten, että synteesipankki eliminoi alikaistoilla tapahtuvan laskostumisen ulostuloon saavutetaan ns. täydellinen tai melkein täydellinen rekonstruktio huolimatta alikaistoilla tapahtuvasta ei-toivotusta laskostumisesta suodinpankin rekonstruointivirheet ovat mitättömiä verrattuna enkoodauksessa ja dekoodauksessa tuleviin virheisiin Useissa muissa sovelluksissa sen sijaan ei riitä, että synteesipankki kompensoi analyysipankissa tapahtuvan laskostumisen monikaistaisissa vastekorjaimissa, dynamiikan hallinnassa, tilaprosessoinnissa, äänten analyysissä pitää suunnitella analyysipankki, jossa ei tapahtu laskostumista alikaistoilla Jotta voitaisiin välttää laskostumista alikaistoilla, voidaan suodatinpankkia muuttaa hieman ei-toivottua laskostumista tapahtuu ali- ja ylipäästökaista rajalla, sillä näytteistystaajuutta lasketaan suhteella 2, vaikka kaistoihin jakava suodatin ei ole täydellinen Kuva: muutetun prototyyppisuodattimen (MCF-suodinpankki, multicomplementary filter bank) taajuusvaste verrattuna edelliseen (QMF) Modifioidussa suodatinpankissa puolikaistojen raja on siirretty π / 2 :sta alemmalle taajuudelle desimoitaessa alipäästökaistaa suhteella 2 laskostumista ei tapahdu ylempää puolikaistaa ei voida desimoida lainkaan Laskostumisvirheen välttäminen 6.1 Modifioitu suodinpankki Suodinpankit ja muunnokset 19 Laskostumisvirheen välttäminen Modifioitu suodinpankki Suodinpankit ja muunnokset 20 Kuva: modifioitu suodatinpankki, jossa toistetaan uutta puolikaistoihin jakoa erona QMF-pankkiin on, että ylempää kaistaa ei desimoida Kaistarajat: π ΩCk = 2 3 k + 1 Datamäärä ei pysy vakiona esitetyssä suodinpankissa, vaan kasvaa kaistoihin jaon seurauksena alkuperäinen datamäärä on S f s, missä S on signaalin kestoaika sekunneissa ja f s näytteistystaajuus datamäärä, kun jako kaistoihin on tapahtunut: S (f s + 0.5f s + 0.25f s + 0.125f s +...) 2Sf s missä näytteistystaajuudet on luetelty ylimmästä kaistasta alkae datamäärä alikaistoihin jaossa kaksinkertaistuu, riippumatta kaistojen lukumäärästä Useissa sovelluksissa datamäärän kohtuullinen kasvu ei kuitenkaan ole ongelma vastekorjaus, monikaistainen dynamiikan hallinta, äänten analyysi jne.

7 Täydellinen rekonstruktio Suodinpankit ja muunnokset 21 Täydellinen rekonstruktio 7.1 Komplementtisuodattimet Suodinpankit ja muunnokset 22 Ns. komplementtisuodattimien avulla saadaan suodinpankille täydellinen rekonstruktio ulostuloon Kuva 1: modifioidun pankin kahteen kaistaan jakava peruslohko Kuva 2: peruslohko toteutettuna komplementtisuotimilla ylempi kaista saadaan rekonstruoimalla alempi ja vähentämällä se sopivasti viivästetystä sisääntulosta näin voidaan taata, että alikaistat summaamalla saadaan rekonstruoitua alkuperäinen signaali Kuva: komplementtisuodattimien toteutus ja niiden vasteiden riippuvuus toisistaan [Saramäki, SGN-2106] tietyn FIR-suodattimen H C (z) komplementtisuodatin saadaan (i) suodattamalla sisääntulosignaali H C (z) :lla (ii) vähentämällä suodatettu signaali alkuperäisestä sisääntulosta, jota on viivästetty suodattimen H C (z) aiheuttaman viiveen verran Täydellinen rekonstruktio Suodinpankit ja muunnokset 23 7.2 Kaksivaiheinen alipäästösuodatus Täydellinen rekonstruktio 7.3 MCF-suodinpankki Suodinpankit ja muunnokset 24 Alempi osakaista kannattaa erottaa kaksivaiheisesti, kuten oheisessa kuvassa on esitetty 1. Näytteistystaajuus pudotetaan puoleen käyttäen tehokkaasti toteutettavissa olevaa puolikaistasuodatinta 2. Varsinaisella prototyyppisuodattimella rajataan haluttu kaista Alkuperäisessä näytteistystaajuudessa ajatellen prototyyppisuodattimen H B (z 2 ) rajataajuus on π/3, mutta näytteistystaajuuden puolittamisen takia suodatin H B (z) voidaan suunnitella käyttäen rajataajuutta 2π/3 etu: myös siirtymäkaistan leveys puolittuu desimoinnin myötä Kuva: Käyttäen edellisellä sivulla esitettyä peruslohkoa saadaan MCF-suodinpankki (multi-complementary filter bank) kuvassa D ja D H# ovat viivelohkoja, muut merkinnät kuten edellä vrt. QMF-pankkiin: tässä peruslohko on toteutettu komplementtisuotimilla, eikä yläkaistoja desimoida

Täydellinen rekonstruktio MCF-suodinpankki Suodinpankit ja muunnokset 25 7.4 Esimerkki Suodinpankit ja muunnokset 26 Alikaistojen näytteistystaajuudet ja kokonaisdatamäärä kaistoihin jaon jälkeen ovat samat kuin kohdassa 6.1 esitetyssä modifioidussa suodinpankissa ei-toivottua laskostumista ei kummassakaan tapahdu alikaistoilla MCF-pankki tuottaa täydellisen rekonstruktion ulostuloon, mikäli alikaistoilla ei tehdä prosessointia ( SP -lohkot) Kaistoihin jakoa voi muuttaa säätämällä prototyyppisuodattimen H B (z) rajataajuutta silti kaistarajat ovat edelleen muotoa Ω = aπ 2 Ck missä a on vakio k muuttamalla myös desimointisuhdetta (edellä 2) saadaan lisää vapausasteita Kuvassa on esitetty 8-kaistainen MCF-pankki Merkinnät eri kuin aiemmin D: ali/ylipäästö+desimointi I: interpolointi+ali/ylipäästö K: prototyyppisuodatin (kernel/prototype filter) N 1 : viive 1 N 2 : viive 2 M i : ryhmäviiveen kompensointi kaistalle i Kuvaan on merkitty myös näytteistystaajuudet ja kaistat kussakin vaiheessa Esimerkki Suodinpankit ja muunnokset 27 Esimerkki Suodinpankit ja muunnokset 28 Kuva 1: 8-kaistaisen MCF-pankin kaavio zoomattuna selostetaan luennolla Kuva 2: peruslohko hieman auki purettuna Taulukko: kaistojen rajataajuudet ja siirtymäkaistojen leveydet 7:lle eri siirtymäkaistalle 8:n eri kaistan välissä

8 Muunnokset Suodinpankit ja muunnokset 29 Suodinpankit ja muunnokset 30 8.1 Diskreetti Fourier-muunnos (DFT) Kehyspohjaisessa signaalinkäsittelyssä signaali ikkunoidaan jonka jälkeen voidaan käyttää (taajuus)muunnosta Muunnoksessa lasketaan ristitulo ikkunoidun signaalin ja muunnoksen kunkin kantafunktion välillä Audiosignaalinkäsittelyssä käytetyissä muunnoksissa muunnoksen kantafuntiot ovat tyypillisesti eri taajuisia sinejä tai kosineja, tai kompleksisia eksponentteja Ulostulo on signaalin spektri ko. kehyksessä Tehokkaita algoritmeja ristitulon laskemiseen kaikille taajuuksille yhtä aikaa Kantafunktiot kompleksisia eksponentteja 1 = 0 k 2M 1 2M 2M 1 jnkπ / M ( ) x( n) e, X k n= 0 Tehokas algoritmi: FFT Taajuusvasteet: Suodinpankit ja muunnokset 31 8.2 Diskreetti kosini-muunnos (DCT) Kantafunktiot kosineja: M 1 2 π 1 X ( k) = c( k) x( n)cos n k, M + n= 0 M 2 Missä ja Tehokas algoritmi: Fast cosine transform Tajuusvasteet: 0 k M 1 c (0) = 1/ 2 c( k ) = 1/ 2, 1 k M 1 8.3 Modifioitu diskreetti kosinimuunnos (DCT) Suodinpankit ja muunnokset 32 Kantafunktiot kosineja: π 1 M 1 n k 2M 1 2 + + + M 2 2 2 X ( k) = x( n)cos, M n= 0 4 k M Tehokas algoritmi Erot DCT-muunnokseen Sisäänmenossa kaksi kertaa enemmän näytteitä kuin ulostulossa -> muunnos aiheuttaa aikatason laskostumista Vierekkäiset kehykset kumoavat laskostumisen synteesipankissa kun käytetään sopivaa ikkunafunktiota Mahdollistaa yhtä aikaa täydellisen rekonstruktion, kriittisen näytteistyksen ja päällekkäin olevat kehykset -> erittäin hyödyllinen audiokoodauksessa 0 1

Suodatinpankit vs. muunnokset Suodinpankit ja muunnokset 33 Suodatinpankin alikaistan k ulostulo on konvoluutio suodattimen H k (n) ja signaalin välillä, laskettuna M:n näytteen välein (desimointi) Muunnoksien kantaa k vastaava ulostulo on ristitulo ikkunoidun signaalin ja kantavektorin G k (n) välillä Matemaattisesti täysin samoja, kun H k (-n) on ikkunafunktion ja kantafunktion pisteittäinen tulo Suodatinpankkeja ja muunnoksia voidaan käsitellä samoilla matemaattisilla työkaluilla Eroja toteutuksessa: muunnokset nopeita laskea kun kaistoja paljon Suodatinpankkitoteutus mahdollistaa helpommin epälineaarisen taajuuserottelun ja suodattimien spesifioinnin kaistoittain