Wavelet спектрограмма, нужны исходники или описание получения спектра сигнала Опции

[TViT]

Народ всем привет и доброго дружелюбного расположения духа. (это так на отступление, поскольку предчувствую могут быть гневные сообщения)).

Собственно нужно понять можно ли через Вейвлеты быстрее по вычислениям получить спектр сигнала чем например банк из 20ти 2-4порядковых цифр фильтров.
Вопрос и что мне примерно нужно и понимается под вейвлетами задавал тут, но там пока тишина - http://forum.sources.ru/index.php?showtopic=371824

Знаю здесь водятся люди которые по ЦОС собаку съели, а может еще и кошака ))). Отсылать гуглить и читать километровые формулы не преветствуется. Все это я уже читал и смотрел, с мат не дружу, а времени эксперементально писать программу смотреть как это работает исходя из моего понимания почти нет.

[STAR_IK]

Я разными порядками пробую до 8го порядка фильтры. Вот вопрос, а может быстрее будет вычислить 2х порядковый фильтр и потом возвести в квадрат полученные числа и разделить все значения на какой-то коэффициент привести к желаемому диапазону или логарифм взять? Будет контрастнее спектр, а по вычислениям незнаю быстрее ли?

Честно говоря не понял причем тут нелинейная обработка. Как я понимаю вам нужно определить энергию сигнала, попадающую в полосу одного из фильтров гребенки. При малом порядке фильтр будет иметь малую крутизну, а значит энергия будет размыта. Нелинейной обработкой ситуацию не исправить, т. к. мы не будем знать, что это один размытый тон, или несколько с ниспадающими амплитудами.

Буфер то БПФ обрабатывает, но там слово делится например на 20 временных окон и для каждого нужно вычислить БПФ и наложить треугольные окна чтобы 20 значений на выходе получить по числу фильтров. Так сказать уменьшить разрядность и кол-во обрабатываемой информации посылаемой на нейронную сеть.
Тут пишут что полифизное БПФ не многим лучше (http://www.radioscanner.ru/info/article188), только что по вычислениям, потому как происходит потеря информаци, потом потеря произойдет на этапе наложения 20ти треугольных фильтров(окон) т.е. потеря к разрешению 20ти значений от фильтра в каждом временном окне, не получится ли размазывание сильного слишком много теряется информации придется больше фильтров не 20 а 30 например, а это уже на нейронную сеть нагрузка по вычислениям?

Вот смотрите, есть буфер из N действительных отсчетов, при вычислении амплитудного спектра через Фурье получаем N/2 выборок - и все эти N/2 выборок вычисляются разом. Причем я вам предлагал использовать такой размер буфера БПФ, чтобы один бин охватывал всю требуемую полосу. Таким образом получаем набор отсчетов, каждый из которых - это энергия сосредоточенная в требуемой полосе. АЧХ бина можно подправить окном, а количество вычислений уменьшить применяя полифазную реализацию. Посмотрите Лайонса, на странице, которую я указал. Там показана реализация анализатора спектра подобным образом. Другое дело, что для MFCC полоса фильтров гребенки нелинейно увеличивается с ростом частоты - тогда действительно подобный алгоритм не самый лучший вариант. Это и в правду на вейвлет больше походит

[TViT]

Честно говоря не понял причем тут нелинейная обработка. Как я понимаю вам нужно определить энергию сигнала, попадающую в полосу одного из фильтров гребенки. При малом порядке фильтр будет иметь малую крутизну, а значит энергия будет размыта. Нелинейной обработкой ситуацию не исправить, т. к. мы не будем знать, что это один размытый тон, или несколько с ниспадающими амплитудами.

Ну да конечно мне нужно узнать распределение энергии по полосам частот, а чтобы меньше вычислений делать уменьшается разрешение кол-вом фильтров. Я имел ввиду что если возвести в квадрат значения от фильтра то это тоже не линейнай функция (квадрат числа) и получится более контрастное изображение спектра, поскольку будет большее разбегание значений 10^2=100, 100^2=10000 начальные значения различаются в 10раз, а конечные в 100 получается слабые сигнал ослабляются на фоне больших энергий которые в квадрате дают нелинейно еще большее число. Вот ход моих мыслей я так уже делал получается более контрастный спектр как будто фильтры 4х порядковые и т.д. Может это иллюзия и я чтото теряю таким образом...

Вот смотрите, есть буфер из N действительных отсчетов, при вычислении амплитудного спектра через Фурье получаем N/2 выборок - и все эти N/2 выборок вычисляются разом. Причем я вам предлагал использовать такой размер буфера БПФ, чтобы один бин охватывал всю требуемую полосу. Таким образом получаем набор отсчетов, каждый из которых - это энергия сосредоточенная в требуемой полосе. АЧХ бина можно подправить окном, а количество вычислений уменьшить применяя полифазную реализацию. Посмотрите Лайонса, на странице, которую я указал. Там показана реализация анализатора спектра подобным образом. Другое дело, что для MFCC полоса фильтров гребенки нелинейно увеличивается с ростом частоты - тогда действительно подобный алгоритм не самый лучший вариант. Это и в правду на вейвлет больше походит

Лайноса конечно скачаю почитаю. Что такое бин?

Для MFCC гребенку в ручную можно также сформировать по увеличению ПП к верхним частотам. Собственно я так и делаю грасчитав соответственно свой банк БИХ фильтров. Вейвлеты это получается автоматически делают? Там что-то делится на 2 после каждого масштабирования, все что я понимаю. В общих чертах можете рассказать про вейвлеты?

[fontp]

Лайноса конечно скачаю почитаю. Что такое бин?

Для MFCC гребенку в ручную можно также сформировать по увеличению ПП к верхним частотам. Собственно я так и делаю грасчитав соответственно свой банк БИХ фильтров. Вейвлеты это получается автоматически делают? Там что-то делится на 2 после каждого масштабирования, все что я понимаю. В общих чертах можете рассказать про вейвлеты?

Дискретное вейвлет-преобразование это не банк фильтров с произвольно увеличивающейся полосой и расстоянием. Это рекурсивно построенная схема на любом уровне которой полоса частот сигнала которой делится на полуполостные НЧ и ВЧ полосы и проводится сабсамплинг в двое. Рекурсивная, поскольку сигнал НЧ полосы снова обрабатывается такими же КИХ-фильтрами с тем же ядром. И т.д. Получаются наборы коэффициентов разной детальности.
Пара фильтров НЧ и ВЧ сопряжены так, что их ядра обладают ортогональностью.
Что это такое вам знать не важно, поскольку вы формул не любите, но нужно знать, что это свойство позволяет строить обратные преобразования, так чтобы можно было восстановить первоначальный сигнал по коэффициентам вейвлет-преобразования ТОЧНО. То есть дискретное вейвлет преобразование обратимо, а кроме того оно быстрое, поскольку ядра фильтов обычно короткие, а длина последовательности на каждой ступени уменьшается в двое. Этих пар фильтров (ядер преобразования) существуют десятки, разной длины и степени частотного разделения, предложеные для разных приложений. Это если очень коротко

Хорошая подборка книг и готовых программных реализаций по вейвлетам можно найти там
http://autex.spb.ru/wavelet/

[petrov]

Пара фильтров НЧ и ВЧ сопряжены так, что их ядра обладают ортогональностью.
Что это такое вам знать не важно, поскольку вы формул не любите, но нужно знать, что это свойство позволяет строить обратные преобразования, так чтобы можно было восстановить первоначальный сигнал по коэффициентам вейвлет-преобразования ТОЧНО.

Это как с FFT-iFFT точно пока коэффициенты не меняются, а часто делают чтобы "фильтровать", и тут внезапно появляются щелчки. :)