Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

6-bob. Diskret kosinus transformatsiyasi
# sinf to'lqini:
make_wave scipy.fftpack.idct dan foydalanadi:
wave2 = dct.make_wave()
max(abs(wave.ys-wave2.ys))
make_dct scipy.fftpack tomonidan taqdim etilgan DCT ning eng keng tarqalgan turi bo'lgan
DCT-II dan foydalanadi. scipy.fftpackni import qiling
6000
8000
2000
5000
4000
Chastota (Hz)
1000
4000
2000 3000
0
0
D
CT
Machine Translated by Google

---

Mashq 6.1 Ushbu bobda men tahlil1 uchun proportsional 3 vaqt, tahlil2 esa n ga
proportsional vaqtni oladi, deb da'vo qilaman. Jupyter'da siz "sehrli buyruq" % timeit
dan foydalanishingiz mumkin.
3. Eshitiladigan darajada past amplitudali chastota komponentlarini aniqlang va ularni
olib tashlang. Faqat qolgan chastotalar va amplitudalarni saqlang.
2. Har bir segmentning DCT ni hisoblang.
Quyidagi mashqlar uchun chap06starter.ipynb da boshlang'ich kodini taqdim etaman.
Yechimlar chap06soln.ipynb da joylashgan.
1. Uzoq signalni segmentlarga ajrating.
6.2-mashq DCT ning asosiy qo'llanilishidan biri bu tovush va tasvirlar uchun siqishdir.
Eng oddiy shaklda DCT-ga asoslangan siqish quyidagicha ishlaydi:
Odatiy bo'ling, teskari DCT natijani normallashtirmaydi, shuning uchun biz 2N ga
bo'lishimiz kerak.
Shuningdek, siz dct_iv va scipy.fftpack.dct ni sinab ko'rishingiz mumkin.
def make_wave(self): n =
len(self.hs) ys =
scipy.fftpack.idct(self.hs, type=2) / 2 / n qaytish Wave(ys,
framerate=self.framerate)
# sinf Dct
Agar siz log-log shkalasi bo'yicha kirish hajmiga nisbatan ish vaqtini chizsangiz, tahlil1
uchun qiyalik 3 va tahlil2 uchun 2 qiyaligi bo'lgan to'g'ri chiziqni olishingiz kerak.
nga
73
Ushbu algoritmning versiyasini amalga oshiring va uni musiqa yoki nutq yozuviga qo'llang.
Farq sezilgunga qadar qancha komponentni yo'q qila olasiz?
segment va teskari DCT ni qo'llang.
6.8. Mashqlar
. Bu rostmi yoki yo'qligini bilish uchun yuguring
4. Signalni o'ynatish uchun har biri uchun chastotalar va amplitudalarni yuklang
6.8 Mashqlar
2
Machine Translated by Google

---

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html manzilida.