По курсу «Системы обработки мультимедийных данных»

Стр 1 из 5Следующая ⇒

По курсу «Системы обработки мультимедийных данных»

2006

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

2 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ И МЕТОДОВ РЕАЛИЗАЦИИ ЗВУКОВЫХ ЭФФЕКТОВ

3 МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ

3.1 Эффекты, основанные на задержке сигнала.

3.1.1 – Простые звуковые эффекты

3.1.2 – Более сложные звуковые эффекты

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ МОДЕЛИ НА MATLAB

5 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ НА ЯЗЫКЕ СИ

6 РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ЗВУКОВЫХ ЭФФЕКТОВ В СРЕДЕ MATLAB И НА СИГНАЛЬНОМ ПРОЦЕССОРЕ DSP

7 КРАТКОЕ РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение

В современной музыкальной индустрии повсеместно используются различные звуковые эффекты, обогащающие палитру музыкальных произведений и добавляющие к ним дополнительные краски. Эффекты могут использоваться не только при обработке музыкальных произведений, но и при воспроизведении речевого материала для снижения монотонности при прослушивании длительных фрагментов.

Обработать звук на высоком уровне можно программным способом. Существует множество различных звуковых редакторов, позволяющих делать со звуком значительно более сложные вещи, чем это позволяют делать даже самые сложные эффект-процессоры. Кроме того, эффект-процессоры часто эмулируются в виртуальных WT-синтезаторах, а также находят программную реализацию в специальных программах для обработки звука в режиме реального времени.

Аппаратную реализацию звуковые эффекты находят в цифровых сигнальных процессорах (DSP). Любой MIDI-синтезатор имеет встроенный эффект-процессор той или иной сложности (эффект-процессор представляет собой один или несколько DSP). Сложные эффект-процессоры " умеют" накладывать на звуковой сигнал сразу несколько различных эффектов, причем, отдельно для каждого канала, позволяя регулировать параметры эффектов в режиме реального времени. Однако стоимость таких эффект-процессоров чрезвычайно высока (как и стоимость любого другого высокопроизводительного микропроцессора), поэтому профессиональные DSP устанавливаются только на качественной музыкальной аппаратуре. На более или менее дешевых звуковых платах часто устанавливается DSP с упрощенным набором возможностей: наложение одного или нескольких эффектов на все каналы одновременно.

В курсовой работе предусмотрена обработка музыкальных файлов как программно – на языке Matlab, так и аппаратно – на цифровом сигнальном процессоре с помощью программы Code Composer Studio (CCS).

Постановка задачи

В данной курсовой работе необходимо разработать в среде Matlab, а также на ЦПОС TMS320C6711(5402) систему, реализующую звуковые музыкальные эффекты. Необходимо реализовать эффекты: однократной и многократной цифровой задержки, эффект детонации, эффект хора, эффект вибрато, компрессор и экспандер. Входные данные должны вводиться из монофонического звукового файла формата «wav» (частота дискретизации – 8кГц, разрядность - 16 бит).

Обзор существующих систем и методов реализации звуковых эффектов

Все преобразования звука сводятся к нижеследующим.

Амплитудные преобразования. Выполняются над амплитудой сигнала. Такую процедуру можно проделать двумя способами: либо умножая амплитуду сигнала на некоторое фиксированное число, в результате чего получится одинаковое изменение интенсивности сигнала на всей его протяженности, то есть усиление или ослабление, либо изменяя амплитуду сигнала по какому-то закону, то есть умножая амплитуду сигнала на модулирующую функцию. Последний процесс называется амплитудной модуляцией.

Спектральные (частотные) преобразования. Такие преобразования выполняются над частотными составляющими звука. Фактически сигнал представляется рядом Фурье, то есть раскладывается на простейшие синусоидальные колебания различных частот и амплитуд. Затем производится обработка необходимых частотных составляющих (например, фильтрация) и обратная свертка. В отличие от амплитудных преобразований, эта процедура значительно более сложная в исполнении, так как сам процесс разложения звука на простейшие синусоидальные колебания очень трудоемок.

Фазовые преобразования. Выполняются либо путем постоянного сдвига фазы сигнала, либо путем наложения некоторой фазомодулирующей функции. Такие преобразования, например, стерео сигнала, позволяют реализовать эффект вращения или " объёмности" звука.

Временные преобразования. Реализуются путем наложения на сигнал одной или нескольких его копий, сдвинутых во времени. Позволяют создать эффекты эха или хора. Кроме того, временные преобразования могут влиять на пространственные характеристики звука.

Формантные преобразования. Выполняются над формантами - усиленными участками спектра звука. Применительно к звуку, сформированному речевым аппаратом человека, изменяя параметры формант, фактически можно изменять восприятие тембра и высоты голоса.

Фильтрация звука. К фильтрации прибегают в случаях, когда необходимо ограничить или изменить спектр звукового сигнала в каком-то определенном частотном диапазоне. Путем фильтрации звука, можно избавиться, например, от нежелательных шумов или помех, подавить определенные частотные полосы. Существует и еще один немаловажный аспект применения фильтрации. Часто устройства, с помощью которых производится запись и преобразования звуковых сигналов, имеют нелинейную зависимость амплитуды от частоты сигнала. Это означает, что при записи одни частотные составляющие звука могут быть завышены, а другие занижены. Фильтрация позволяет нормализовать частотные составляющие в необходимом диапазоне.

Таким образом, фильтрацию сигналов можно в целом классифицировать следующим образом:

- фильтрация, в результате которой происходит усиление или ослабление отдельных частотных составляющих спектра;

- полное подавление частотных составляющих в определенной полосе частот.

Фильтрация реализуется с помощью различных устройств и алгоритмов. Одним из наиболее известных фильтрующих устройств является эквалайзер. Эквалайзер позволяет регулировать (усиливать или ослаблять) уровень частотных составляющих в определенной полосе частот, тем самым фактически регулируя тембр звука. Применительно к компьютерной технике, аппаратная реализация фильтрующих устройств в достаточной степени затруднена, так как процесс фильтрации предполагает разложение сигнала в ряд Фурье, что является математически трудоемкой операцией. Однако реализацию фильтров той или иной сложности можно найти в цифровых сигнальных процессорах (DSP - Digital Signal Processor), используемых в профессиональной и полупрофессиональной музыкальной аппаратуре (хотя в последнее время это утверждение стало частично относиться также и к бытовым звуковым устройствам). Фильтрация находит реализацию и в различном программном обеспечении, предназначенном для обработки звука. В таком случае процессы фильтрации чаще всего происходят не в реальном времени.

Методы решения поставленной задачи

В данном курсовом проекте реализованы методы, основанные на использовании задержки, а также основанные на частотном преобразовании. Рассмотрим подробнее данные методы.

Эффект детонации

Эффект детонации был открыт при попытке использования выходных сигналов с двух катушечных магнитофонов для создания эффекта хора, который будет описан ниже. В результате возник эффект, напоминающий звук взлетающего реактивного самолета.

Рисунок 3.3.1- Блок-схема устройства, реализующего эффект детонации

Для реализации эффекта детонации в цифровых устройствах может быть использовано устройство, блок-схема которого приведена на рисунке 3.3.1.

Как видно из рисунка 3.3.1, эта блок-схема является частным случаем базовой блок-схемы, изображенной на рисунке 3.3.1. Данной блок-схеме соответствует следующее разностное уравнение:

, (3.3.1)

где

Для предотвращения возникновения переполнений разрядной сетки при вычислении выходного значения коэффициент а₀ выбирается равным 0, 5, а коэффициент а₁выбирается от -0, 5 до 0, 5. Значение параметра D, определяющего диапазон изменения задержки, обычно выбирается от 0.25 до 25 мс. Значение параметра N, определяющего частоту детонации, выбирается исходя из требований, предъявляемых к выходному сигналу.

Уменьшение длины линии задержки приводит к пропорциональному подъему частот спектральных составляющих исходного сигнала, а ее уменьшение — к понижению этих частот.

Эффект хора

Другим эффектом, обогащающим звуковую палитру произведения, является эффект хора. Он позволяет создать у слушателя иллюзию, что данное произведение одновременно исполняется на нескольких одинаковых музыкальных инструментах. Хотя музыканты стараются играть синхронно, они не могут избежать небольших отклонений от общего темпа. Кроме того, неизбежны различия в настройке отдельных инструментов и в громкости исполнения.

Для создания эффекта одновременного исполнения произведения на M инструментах может быть использовано устройство, блок-схема которого приведена на рисунке 3.4.1.

Как правило, все коэффициенты при реализации эффекта задержки выбираются равными (1/M), а сами величины задержки не превышают 15—35 мс. Естественно, что каждая линия задержки должна изменять свои параметры независимо от всех остальных.

Рисунок 3.4.1 - Блок-схема устройства, реализующего эффект хора

При таком выборе коэффициентов моделируются только различия в темпе исполнения произведения и в настройке инструментов. То что эти различия связаны друг с другом, на слух не определяется, поскольку в реальной ситуации такая зависимость отсутствует, и слух не приспособлен для ее выделения. Для моделирования различного уровня воспроизведения достаточно сделать переменными коэффициенты фильтра, добавив к их постоянному значению некоторый случайный низкочастотный сигнал малого уровня, поскольку исполнители стараются сохранять средний уровень громкости при воспроизведении. Для простоты в качестве случайного низкочастотного сигнала может быть использован тот же самый сигнал, что и в линиях задержки.

Данной блок-схеме соответствует следующее разностное уравнение:

, (3.3.1)

где

Эффект вибрато

Эффект вибрато имитирует вибрато человеческих голосов, определяющий их тембр, теплоту и выразительность, и соответствующий прием исполнения на струнных музыкальных инструментах, периодически изменяющий в небольших пределах высоту звуков. Эффект вибрато может быть получен в устройствах, реализующих эффекты детонации и хора при полном удалении входного сигнала из выходного. Величина задержки при этом выбирается таким образом, чтобы частотный сдвиг основных спектральных составляющих сигнала составлял несколько герц. Этот эффект часто путают с эффектом тремоло, где сигнал подвергается не частотной, а амплитудной модуляции. Оба эффекта используют одинаковый модулирующий сигнал. Эффекты тремоло и вибрато могут совместно использоваться для создания эффекта вращающегося диктора.

Блок-схема устройства, реализующего эффект вибрато, приведена на рисунке 3.5.1:

Рисунок 3.5.1 - Блок-схема устройства, реализующего эффект вибрато

Устройство, блок-схема которого приведена на рисунке 3.1.2.3.1, может использоваться также и для изменения основного тона диктора (например, чтобы сделать голос говорящего неузнаваемым). В этом случае величина задержки изменяется от нуля до некоторой предельной величины по линейному закону. По достижении задержки своей предельной величины она сбрасывается в ноль, и процесс возобновляется. Изменение задержки по такому закону позволяет обеспечить работу устройства в реальном времени, но в момент обнуления величины задержки слышен щелчок. Дело в том, что как раз в данный момент происходит разрыв воспроизводимого сигнала при переходе к повторному воспроизведению некоторого его участка.

Если необходимо не повысить, а понизить частоту основного тона, то величина задержки постоянно уменьшается и при достижении нуля устанавливается в свое максимальное значение. При таком переходе теряется часть входного сигнала. Для устранения щелчков, возникающих при изменении величины задержки, рекомендуется использовать фильтры нижних частот.

Более простым способом устранения щелчков является использование двух подобных устройств, фазы пилообразных модулирующих сигналов которых сдвинуты на половину периода. При этом необходимо задать весовое окно (например, окно Ханна) на периоде модулирующего сигнала. Выходные сигналы каждого устройства умножаются на отсчет весовой функции, соответствующий текущей длине линии задержки, и складываются друг с другом, что обеспечивает устранение щелчков при переходах. Если обозначить период модулирующего сигнала как N, отсчет модулирующего сигнала как f_т(п), а отсчет весовой функции как W(п), то, с использованием функции получения остатка от целочисленного деления числа M на число N, обозначаемой как mod_N(М), процедура преобразования основного тона может быть записана в форме следующего разностного уравнения:

(3.5.1)

Заключение

В данной курсовой работе необходимо была разработана в MatLab и CCS система, реализующая звуковые музыкальные эффекты в реальном времени.

В ходе разработки были выявлены основные достоинства и недостатки реализации в различных средах. Так, основной недостаток обработки сигналов на цифровом сигнальном процессоре заключается в том, что процессор не позволяет обрабатывать вектора, длиннее, чем 7000 отсчетов, что и было указано выше. Вследствие этого, не все эффекты удалось реализовать, а реализованные проигрывали в качестве звука эффектам, синтезированным на языке Matlab. Эти недостатки можно устранить, если изменить частоту дискретизации музыкального файла.

Библиографический список

1. Секунов Н.Ю. Обработка звука на РС/ Н.Ю. Секунов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2001. – 1248 с.

2. Бондарев В.Н. Цифровая обработка сигналов: методы и средства/ В.Н. Бондарев, Г. Трестер, В.С. Чернега.- Севастопололь: Изд-во СевГТУ, 1999. – 388с.

3. Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине " Цифровая обработка сигналов" / Сост. В.Н. Бондарев, А.Л. Овчинников, B.С. Чернега.– Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2003. – 94с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Текст программ на MatLab

1. Текст программы, реализующей эффект однократной цифровой задержки

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

D=Fs*0.2; %задержка исходного сигнала

z=zeros(1, D);

xz=[z x']; %задержанный сигнал

xx=[x' z];

y=xx+0.5*xz;

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \odnkr_zad.wav');

%Графическое изображение исходного и задержанного сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

axis([1 14000 -1 1]);

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Zadergannuy signal');

%Записываем в отдельный файл отсчеты сигнала

fid=fopen('c: \x.dat', 'w');

fprintf(fid, '1651 2 0 1 %3d\n', N);

fprintf(fid, '%4d\n', x);

fclose(fid);

2. Текст программы, реализующей эффект многократной цифровой задержки с помощью трансверсального фильтра:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

%Параметры трансверсального фильтра

D1=round(Fs*0.043); a1=0.841;

D2=round(Fs*0.172); a2=0.504;

D3=round(Fs*0.01); a3=0.49;

D4=round(Fs*0.043); a4=0.379;

%Разница между длинами входного и выходного сигналов

D=round(Fs*0.268);

z1=zeros(1, D1);

z2=zeros(1, D2);

z3=zeros(1, D3);

z4=zeros(1, D4);

z=zeros(1, D);

%Сигнал в разных точках трансверсального фильтра

zx=[x', z 0];

xx=[z1 x'];

xz1=[xx z2 z3 z4]; y1=xz1*a1;

xxx=[z2 xx];

xz2=[xxx z3 z4]; y2=xz2*a2;

xxxx=[z3 xxx];

xz3=[xxxx z4]; y3=xz3*a3;

xxxxx=[z4 xxxx];

xz4=[xxxxx]; y4=xz4*a4;

y=zx+y1+y2+y3+y4;

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \mnog_trans.wav');

%Графическое изображение исходного и задержанного сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

axis([1 16000 -1 1]);

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Zadergannuy signal');

3. Текст программы, реализующей эффект многократной цифровой задержки с помощью рекурсивного фильтра:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

%Параметры рекурсивного фильтра

D=round(Fs*0.15); a=0.8;

z=zeros(1, D);

xx=[x' z z z z z z z z z];

x1=x*a;

x2=x1*a;

x3=x2*a;

x4=x3*a;

x5=x4*a;

x6=x5*a;

x7=x6*a;

x8=x7*a;

x9=x8*a;

y1=[z x1' z z z z z z z z]; %задержки исходного сигнала

y2=[z z x2' z z z z z z z];

y3=[z z z x3' z z z z z z];

y4=[z z z z x4' z z z z z];

y5=[z z z z z x5' z z z z];

y6=[z z z z z z x6' z z z];

y7=[z z z z z z z x7' z z];

y8=[z z z z z z z z x8' z];

y9=[z z z z z z z z z x9'];

y=xx+y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8+y9;

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \mnog_rec.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

axis([1 40000 -2 2]);

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

4. Текст программы, реализующей эффект детонации:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

%Diapazon izmenenia zadergki

D=round(Fs*0.025);

z=zeros(1, D);

xx=[x' z];

for i=1: N

fn=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*i/3)));

y(1, i)=0.5*xx(1, i)+xx(1, fn+i); %разностное уравнение

end

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \detonacia.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

5. Текст программы, реализующей эффект хора:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

D=round(Fs*0.035);

z=zeros(1, D);

for i=1: 4000

u(1, i)=x(i, 1);

end;

x= [u z];

for n=1: 4000

fn1=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*n/50))); %Zadergki kagdogo instrumenta

fn2=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*n/10)));

fn3=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*n/100)));

fn4=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*n/1000)));

y(1, n)=0.2*x(1, n)+0.2*x(1, fn1+n)+0.2*x(1, fn2+n)+0.2*x(1, fn3+n)+0.2*x(1, fn4+n);

end

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \xor.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(xx), grid on; title('Isxodnuy signal');

axis([0 4000 -1 1]);

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

6. Текст программы, реализующей эффект вибрато:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

D=round(Fs*0.035);

z=zeros(1, D);

x= [x' z];

for n=1: N

fn=round(D*0.5*(1+cos(2*pi*n/5))); %Zadergka

y(1, n)=0.8*x(1, fn+n);

end

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \vibratto.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

axis([0 10000 -1 1]);

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

7. Текст программы, реализующей эффект компрессора:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

a=0.3;

for n=1: N

if(abs(x(n, 1))< =a)

y(1, n)=x(n, 1);

end;

if(abs(x(n, 1))> a)

y(1, n)=x(n, 1)/abs(x(n, 1))*abs(x(n, 1))*a;

end

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \kompress.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

axis([0 10000 -1 1]);

8. Текст программы, реализующий эффект экспандера:

clc;

%считываем исходный файл

[x, Fs, bits]=wavread('c: \1.wav');

N=size(x);

a=0.3;

for n=1: N

if(abs(x(n, 1))> a)

y(1, n)=x(n, 1);

end;

if(abs(x(n, 1))< =a)

y(1, n)=x(n, 1)/abs(x(n, 1))*abs(x(n, 1))/a;

end

wavwrite(y, Fs, bits, 'c: \exspand.wav');

%Графическое изображение исходного и результирующего сигналов во временной области

figure(1);

subplot(2, 1, 1);

plot(x), grid on; title('Isxodnuy signal');

figure(1);

subplot(2, 1, 2);

plot(y), grid on; title('Resyltiryushiy signal');

axis([0 10000 -1 1]);

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Текст программ на Си

1. Текст программы, реализующей эффект однократной цифровой задержки:

float input_x[4000];

float output_y[6200];

void dataIN(void){}

void dataOUT(void){}

main()

{

int i;

float xx[6200];

float y1[6200];

while(1)

{

dataIN();

for (i=0; i< 2200; i++)

y1[i]=0;

for (i=2200; i< 6200; i++)

y1[i]=input_x[i];

for (i=0; i< 4000; i++)

xx[i]=input_x[i];

for (i=4000; i< 6200; i++)

xx[i]=0;

for(i=0; i< =6200; i++)

output_y[i]=xx[i]+0.5*y1[i];

dataOUT();

}

return 0;

}

2. Текст программы, реализующей эффект детонации:

float input_x[4000];

float output_y[4000];

void dataIN(void){}

void dataOUT(void){}

main()

{

int i;

float xx[6200];

float y1[6200];

int D=550;

int fn;

while(1)

{

dataIN();

for (i=0; i< 4000; i++)

xx[i]=input_x[i];

for (i=4000; i< 4550; i++)

xx[i]=0;

for (i=0; i< 4000; i++)

{

fn=(D*0.5*(1+cos(2*3.14*i/3)));

output_y[i]=0.5*xx[i]+xx[i+fn];

}

dataOUT();

}

return 0;

}

3. Текст программы, реализующей эффект хора:

float input_x[4000];

float output_y[4000];

void dataIN(void){}

void dataOUT(void){}

main()

{

int i;

float xx[4770];

int D=770;

int fn1; int fn2; int fn3; int fn4;

while(1)

{

dataIN();

for (i=0; i< 4000; i++)

xx[i]=input_x[i];

for (i=4000; i< 4770; i++)

xx[i]=0;

for (i=0; i< 4000; i++)

{

fn1=(D*0.5*(1+cos(2*3.14*i/50)));

fn2=(D*0.5*(1+cos(2*3.14*i/10)));

fn3=(D*0.5*(1+cos(2*3.14*i/100)));

fn4=(D*0.5*(1+cos(2*3.14*i/1000)));

output_y[i]=0.2*xx[i]+0.2*xx[i+fn1]+0.2*xx[i+fn2]+0.2*xx[i+fn3]+0.2*xx[i+fn4];

}

dataOUT();

}

return 0;

}

4. Текст программы, реализующей эффект компрессора:

float input_x[4000];

float output_y[4000];

void dataIN(void){}

void dataOUT(void){}

main()

{

int i;

float a;

a=0.3; //koefficient kompressii

while(1)

{

dataIN();

for (i=0; i< 4000; i++)

{

if(abs(x[i])< =a)

y[i]=x[i];

if(abs(x[i])> a)

ourput_y[i]=(x[i]/abs(x[i]))*abs(x[i])*a

}

dataOUT();

}

return 0;

}

ПРИЛОЖЕНИЕ В

по курсу «Системы обработки мультимедийных данных»

2006

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

2 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ И МЕТОДОВ РЕАЛИЗАЦИИ ЗВУКОВЫХ ЭФФЕКТОВ

3 МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ

3.1 Эффекты, основанные на задержке сигнала.

3.1.1 – Простые звуковые эффекты

3.1.2 – Более сложные звуковые эффекты

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ МОДЕЛИ НА MATLAB

5 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ НА ЯЗЫКЕ СИ

6 РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ ЗВУКОВЫХ ЭФФЕКТОВ В СРЕДЕ MATLAB И НА СИГНАЛЬНОМ ПРОЦЕССОРЕ DSP

7 КРАТКОЕ РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение

Постановка задачи

12 3 4 5 Следующая ⇒

Последнее изменение этой страницы: 2020-02-16; Просмотров: 143; Нарушение авторского права страницы