[AT91SAM7] Czy DFT to optymalne rozwiązanie do analizy harmonicznej audio?

Question

Witam, zamierzam w projekcie wyświetlić popularne paski dla sygnału audio, więc chodzi mi o uproszczoną analizę harmoniczną. Do ich obliczenia planuję posłużyć się algorytmem DFT. Czy jest to optymalne a zarazem proste rozwiązanie? W oparciu o mam pytania czy prawidłowo rozumiem zasadę...

Freddie Chopin · Answer

FFT jest wydajniejsze niż DFT i nikt nigdy nie zaleci Ci pisania tego samodzielnie, ponieważ optymalne zaimplementowanie tej funkcji jest niesamowicie skomplikowane. 4\/3!!

koodpl · Answer

Hmm... FFT to pomysł na szybką implementacje DFT, ale liczy to samo...
Można się zastanawiać czy lepiej czasem coś zrozumieć i napisać samemu czy używać gotowców... zawsze myślałem, że w amatorskich projektach większą satysfakcje daje nie używanie gotowców, a zrozumienie idei działania.
Generalnie to prawda, że nie jest prosto napisać zoptymalizowaną wersję FFT, ale do "pasków" w zupełności wystarczy prosta wersja napisana w 20linijkach...
BTW. Jeżeli bardziej od profesjonalnego podejścia zależy Ci na "ładnych" paskach to może zainteresuj się pasmowymi filtrami IIR.

Banan-PL · Answer

W książce Mikrokontrolery LPC2000 w przykładach Emila Stawskiego masz przykład implementacji FFT wraz z całkiem klarownym opisem teoretycznym.

marenc · Answer

Super... Zaraz przejrzę wiadomości o cyfrowych filtrach oraz poszukam, czy w pobliżu ktoś nie ma tej książki. W razie dalszych problemów będę pisał

grko · Answer

W załączniku moja implementacja FFT w asemblezre (Bazowałem na e-book'u ARM System Developers Guide). Działa pod gcc. Mam nadzieje że pomoże

jarekz_2 · Answer

Jezeli ma to byc tylko kilka czy kilkanascie slupkow, to jednak lepiej bedzie uzyc DFT w postaci kanonicznej, a nie FFT, bo czestotliwosci slupkow tworza szereg geometryczny (np. 63Hz, 125Hz, 250Hz, ...) a nie arytmetyczny. Kilkanascie wyliczen DFT zajmie mniej czasu niz 512- lub 1024-punktowa FFT.

marenc · Answer

Napisałem w Matlabie prosty skrypt, aby przekonać się jak działa DFT. Wydaje mi się, że ARM powinien sobie z nią poradzić... po testach napisze jak szybko ona działa i może wrzucę jakiś opis dla innych...

//Edit:
Algorytm działa bardzo sprawnie, jednak jest stosunkowo trudny w realizacji mikroprocesorowej. Napisany program dla AVR w C działał w czasie rzeczywistym(obserwacja wizualna), jednak nie miałem czasu przetestować kodu, więc go nie zamieszczam w tym poście. Poniżej znajduje się skrypt dla Matlab'a aby każdy mógł zrozumieć ideę działania algorytmu DFT.

%Obliczanie DFT - test do przygotowania algorytmu dla ARM

%Przykładowe dane pomiarowe
input=zeros(128,1);
for i=1:128
   input(i)=sin(deg2rad((i*360)/32));
end

complex=zeros(16,1);
for k=1:16
   for n=0:127
      complex(k)= complex(k)+input(n+1)*(exp(j*((2*pi)/(128)))^(-(k*n)));
   end
end

re=zeros(16,1);
im=zeros(16,1);
for k=1:16
   for n=0:127
      re(k)=re(k)+input(n+1)*cos(((2*pi)/(128))*(-(k*n)));
      im(k)=im(k)+input(n+1)*sin(((2*pi)/(128))*(-(k*n)));

      %complex(k)= complex(k)+input(n+1)*(exp(j*((2*pi)/(128)))^(-(k*n)));
   end
end

output=zeros(16,1);
for k=1:16
   output(k)=sqrt((real(complex(k))^2)+(imag(complex(k))^2));
end

output2=zeros(16,1);
for k=1:16
   output2(k)=sqrt((re(k)^2)+(im(k)^2));
end

plot(output);
plot(output2);

[AT91SAM7] Czy DFT to optymalne rozwiązanie do analizy harmonicznej audio?

Post #1

Post #2

Post #3

Post #4

Post #5

Post #6

Post #7

Post #8

Podsumowanie tematu