शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक फिल्टर के बजाय शोर में कमी के लिए तेजी से फूरियर रूपांतरण का उपयोग क्यों करें?

Question

मैं जानना चाहता हूं कि भाषण रिकॉर्डिंग से पर्यावरणीय शोर को कैसे हटाया जाए।

मैंने कुछ शोध किए हैं और मैंने देखा है कि प्रस्तावित अधिकांश विधियाँ तेजी से फूरियर रूपांतरण का उपयोग करती हैं। लेकिन आप शोर आवृत्तियों को हटाने के लिए एक शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक फ़िल्टर का उपयोग क्यों नहीं कर सकते हैं? FFT करने से परेशान क्यों?

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क्योंकि fft एक बेहतर क्वालिटी आउटपुट देता है ??

— सौर माइक

एक 5GS / s DSP सिस्टम की कीमत की तुलना इंडसटोर्स और कैप के एक समूह से करें ...

— प्लाज़्मा एचएच

हो सकता है कि आप एफएफटी के साथ अधिक जटिल फ़िल्टरिंग कर सकें। "शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक फिल्टर" एक निश्चित सीमा में सभी आवृत्तियों को हटाते हैं। इसके अलावा, यहाँ आपके छात्र का बिल्ला है, मेरी तरफ से आपको एक उपहार।

— एंड्रयू पिकुल

मुझे आपके प्रश्न से 2 समस्याएँ हैं: (1) "क्लासिकल इलेट्रोनिक फ़िल्टर" से आपका क्या मतलब है? (२) तथ्य यह है कि किसी चीज़ को एक तरह से किया जाता है (एफएफटी) का मतलब यह नहीं है कि इसे दूसरे तरीके से नहीं किया जा सकता है (फ़िल्टर); इसे दूसरे तरीके से करने के कुछ नुकसान भी हो सकते हैं। हालांकि, आप यह मानते हैं कि शास्त्रीय इलेट्रोनिक फिल्टर (जो भी आप इसका मतलब है) के साथ करना संभव नहीं है, जो कि संभवतः गलत है।

— दही

आपके भाषण रिकॉर्डिंग (एनालॉग बनाम डिजिटल) का प्रारूप क्या है? क्या विलंबता एक मुद्दा है (तथ्य के बाद लाइव)? रिकॉर्डिंग (रिकॉर्डिंग का एक गीत बनाम दिन) कितनी देर है?

— ताम्र।

Answer 1

मैं जानना चाहता हूं कि भाषण रिकॉर्डिंग से पर्यावरणीय शोर को कैसे हटाया जाए।

खैर यह डिजिटल अब संग्रहीत है, है ना? तो क्या आप अपने माइक्रोफ़ोन को स्पीकर के बगल में रखने के लिए एनालॉग फ़िल्टर के बाद इसे फिर से रिकॉर्ड करने की योजना बना रहे हैं?

चारों ओर गड़बड़, मैं गंभीर हो जाएगा।

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एक छोटी सी श्रेणी में आवृत्तियों को फ़िल्टर करने के लिए, उर्फ ​​आवृत्ति प्रतिक्रिया वक्र को और अधिक लंबवत बनाने के लिए, तो आपको केवल फ़िल्टर के क्रम को बढ़ाने की आवश्यकता है।

यह कुछ ऐसा है जो मतलूब में करना बहुत आसान है। यह कुछ ऐसा भी है जो प्रसंस्करण के बाद संभव है। यह पुनरावृत्ति के बारे में भी है, यदि आप आज एक धूप के दिन फ़िल्टर लागू करते हैं, तो आप उम्मीद करते हैं कि कल बारिश होने पर इसे पहचानने के लिए काम करना होगा। आप इसे ठीक उसी तरह काम करने की उम्मीद करते हैं , है ना?

एनालॉग सर्किट में आपके पास ये सभी "5% रोकनेवाला", "1% कैपेसिटर", और अन्य सभी सामान हैं। इसलिए यदि आप कुछ सटीक बनाना चाहते हैं, तो आपको निश्चित रूप से सर्किट को ट्रिम करने की आवश्यकता होगी ताकि यह आपके वांछित फिल्टर से पूरी तरह मेल खाता हो। यदि आप फ़िल्टर के क्रम को बढ़ाना चाहते हैं ... तो दुख की बात है कि यह फिल्टर को शारीरिक रूप से इतना बड़ा बना देगा। क्रेडिट कार्ड का आकार लेने के बजाय, यह आकार लेगा, मुझे नहीं पता, फ़िल्टर ऑर्डर पर निर्भर करता है और आप किसके साथ ठीक हैं।

पुनरावृत्ति के बारे में, आज कुछ कर रहे हैं .. गर्म .. कल .. ठंडा .. प्रतिरोध कभी इतना थोड़ा बदल जाएगा, आवृत्ति प्रतिक्रिया बदल जाएगी, वहाँ कुछ हर्ट्ज, कुछ वहाँ, आपके सर्किट में जितने अधिक घटक मिले , अधिक संभावना यह है कि आपके घटक अपने मूल्यों को बदल देंगे। और फिर आपके पास आर्द्रता, ऑक्सीकरण है ...

और यहाँ पंचलाइन है कि मुझे पहले कहा जाना चाहिए, आप वास्तव में इसे पोस्ट-प्रोसेस नहीं कर सकते, जब तक कि आपको कैसेट टेप नहीं मिला। मुझे 100% यकीन नहीं है कि कौन सा एनालॉग संगीत माध्यम है जिसे आसानी से रिकॉर्ड / हटाने के लिए उपयोग किया जा रहा है। एलपी डिस्क एक बुरा सपना होगा ...

और चलो कीमत मत भूलना। एक सॉफ्टवेयर है, यदि आप इसे स्वयं लिखते हैं तो यह अनिवार्य रूप से मुफ्त में है, दूसरे को घटकों, भौतिक भागों की आवश्यकता होती है।

लेकिन यह मत सोचो कि एनालॉग फ़िल्टर खराब हैं, उन्हें अपने उपयोग मिलते हैं, जैसे कि बड़े डीसी मोटर्स में गंदा हार्मोनिक्स को निकालना, या वर्तमान को सुचारू करके 3 डी-प्रिंटर के लिए अल्ट्रा साइलेंट स्टेपर मोटर्स बनाना । और अन्य उपयोगों के टन। - इसके अलावा अगर आप इसे एनालॉग फिल्टर के साथ हल करेंगे, तो कोई भी नहीं सोचता कि यह एक बुरा समाधान होगा।

मुझे विश्वास है कि मैं अप्रत्यक्ष रूप से उत्तर दे रहा हूं कि एफएफटी इसके बारे में जाने का एक बेहतर तरीका है, पोस्ट-प्रोसेसिंग वार। लब्बोलुआब यह है कि यह करना बहुत सस्ता है। यदि आप जानते हैं कि शोर किस आवृत्ति पर है तो आप केवल एक पायदान फ़िल्टर भी लगा सकते हैं। या एक व्यापक, उर्फ ​​बैंडस्टॉप फ़िल्टर।

और आखिरी बात जो मैं जोड़ना चाहता हूं ... यह जवाब इतना लंबा है, मुझे क्षमा करें। लेकिन अगर आप एक एनालॉग फ़िल्टर का उपयोग करते हैं और आप ... अपनी गणना के साथ गड़बड़ करते हैं और फिर सोचते हैं कि यह सब ठीक है और बांका है और इसे किसी गंभीर घटना में उपयोग करें, जैसे स्वीडन के राजा (न्ग्यूएन) का साक्षात्कार करना। और आपने संधारित्र के आकार के साथ खिलवाड़ किया, 16kHz शोर को फ़िल्टर करने के बजाय, आप 4kHz "शोर" फ़िल्टर कर रहे हैं। यदि आप इसके बजाय डिजिटल रूप से निपटते हैं, तो यह केवल कुछ चर को बदलने की बात है, आपको किसी अन्य घटक को हल करने की आवश्यकता नहीं है -> मिलाप। साथ ही इंटरव्यू बर्बाद हो गया है।

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हंस माजोनास कार्ल XVI गुस्ताफ को सम्मानित करते हैं

— पाइप

@ पिप टाकर, बीहवेड्स। (धन्यवाद, मुझे इसकी आवश्यकता थी।)

— हैरी स्वेन्सन

अनुवर्ती प्रश्न (क्योंकि यह उत्तर एनालॉग की शाब्दिक परिभाषा पर बहुत अधिक टिका है)। शास्त्रीय बहुपद फिल्टर के बजाय शोर फ़िल्टर करने के लिए एफएफटी क्यों चुनें?

— स्लीपबेटमैन

@ स्लेबेटमैन मुझे इसका जवाब देने की उम्मीद नहीं करता है।

— हैरी स्वेन्सन

यह एक बहुत ठोस जवाब था! धन्यवाद भाई, और सभी को धन्यवाद, जिन्होंने उत्तर दिया, मैं इतनी मदद की उम्मीद नहीं कर रहा था! मैं इस मंच में निश्चित रूप से अधिक प्रश्न पूछूंगा। फिर से धन्यवाद!

— जजिस

Answer 2

लेकिन आप शोर आवृत्तियों को हटाने के लिए एक शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक फ़िल्टर का उपयोग क्यों नहीं कर सकते हैं?

कौन कहता है कि तुम नहीं कर सकते? यह कैसे डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग से पहले के दिनों में किया गया था। समस्या यह है कि शोर को कम करना हमेशा आपके वांछित संकेत (भाषण, संगीत) को बनाए रखने के बीच एक समझौता है, जबकि शोर को कम करना।

कैसेट और अन्य एनालॉग टेप रिकॉर्डिंग सिस्टम जैसे डीएनएल और डॉल्बी के लिए इस्तेमाल किया जाता था, जो केवल तभी फ़िल्टर होते हैं जब सिग्नल कमजोर होता है, जिसका अर्थ है कि शोर अधिक श्रव्य है। फिर जब सिग्नल मजबूत होता है तो फिल्टर बंद हो जाता है। देखें: शोर में कमी पर विकिपीडिया अनुच्छेद

भाषण 300 हर्ट्ज से 3 kHz की तरह एक संकीर्ण आवृत्ति बैंड तक सीमित हो सकता है, जबकि अभी भी पूरी तरह से समझा जा सकता है। आप उस बैंड के लिए एक साधारण एनालॉग फ़िल्टर बना सकते हैं लेकिन यह सीमित करेगा कि शोर कितना दबा है। इस बैंड के बाहर अधिक प्रभावी ढंग से आवृत्तियों को फ़िल्टर करने के लिए एक जटिल एनालॉग फ़िल्टर की आवश्यकता होगी। इस तरह के फिल्टर डिजाइन, निर्माण और निर्माण के लिए मुश्किल हैं।

यह वह जगह है जहां डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग आती है। डिजिटल डोमेन में कई पोल और शून्य के साथ जटिल फिल्टर को लागू करना बहुत आसान है। इन ध्रुवों और शून्य के स्थान (आवृत्ति डोमेन में) के बाद से भी डीएसपी (डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर) की घड़ी से जुड़ा हुआ है, जो एक सटीक (क्रिस्टल) घड़ी है, एक एनालॉग कार्यान्वयन की तुलना में फ़िल्टर अधिक सटीक होगा ।

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+1 वांछित संकेतों को रखने और अवांछित को हटाने के बीच समझौते का उल्लेख करने के लिए। समस्या यह है कि भाषण और शोर एक ही आवृत्तियों पर कब्जा कर लेते हैं, इसलिए एक एफएफटी फिल्टर "बेसलाइन" शोर को दूर कर सकता है अर्थात बिना भाषण के प्रत्येक आवृत्ति पर शोर आयाम का विश्लेषण करने के बाद , जहां भाषण होता है वहां से हटाया जा सकता है। इस तरह से एफएसटी शोर श्रव्यता आदि में काम करता है।

— उल्टा इंजीनियर

मुझे यकीन नहीं है कि एनालॉग फ़िल्टर को विशेष रूप से डिजाइन करना और बनाना मुश्किल है .. आपको मूल रूप से एक या दो opamps और कुछ प्रतिरोधों और कैपेसिटर की आवश्यकता होती है। और चूंकि ओपैंप आमतौर पर दोहरे पैकेज में आते हैं, इसलिए आपको केवल एक चिप की आवश्यकता होती है। मैं आमतौर पर एनालॉग फिल्टर का उपयोग कम-पास फ़िल्टरिंग करने के लिए करता हूं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सिग्नल में थोड़ा अलियास उच्च आवृत्ति संकेत है। आप FFT के साथ बाद में इससे छुटकारा नहीं पा सकते हैं । दूसरी ओर यह FFT बैंडपास फ़िल्टर करने में कोई समस्या नहीं है जब आपके पास प्रक्रिया के लिए एक साफ "रिकॉर्डिंग" है।

— बरेलिमन

@Barleyman को यकीन नहीं है कि एनालॉग फ़िल्टर विशेष रूप से डिजाइन करने और बनाने के लिए मुश्किल बनाता है मैं 4-क्रम और उच्चतर जैसे उच्च-क्रम के फिल्टर का उल्लेख कर रहा था। मैं मानता हूँ कि एक दो opamps। प्रतिरोध और कैपेसिटर लगभग किसी भी ऑर्डर फ़िल्टर कर सकते हैं लेकिन क्या आपने अभी तक एक डिजाइन करने की कोशिश की है? मेरे पास एक सिम्युलेटर में ठीक है, लेकिन फिर आप पहले से ही मानक ऑफ-द-शेल्फ कैपेसिटर में भाग लेते हैं, जो सटीक नहीं है। उच्च आदेशों पर घटकों का सटीक मूल्य अधिक से अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

— बिम्‍पेल्रेक्‍की

इसके अलावा एलियासिंग भी ऐसा कोई मुद्दा नहीं है क्योंकि हमारे पास अब सिग्मा-डेल्टा एडीसी और डीएसी बहुत उच्च नमूना आवृत्तियों के साथ हैं, इसलिए एक साधारण आरसी की आवश्यकता है।

— बिम्पेल्रेककी

@Bimpelrekkie मैंने कई डिजाइन किए हैं, इन दिनों इसके लिए कुछ भी नहीं है .. दिन में वापस आप कुछ पूर्व-निर्धारित पैरामीटर विकल्पों के साथ एक पुस्तक का उपयोग करेंगे जो आप कुछ उचित घटक मूल्यों को प्राप्त करने के लिए कुछ समय के साथ खिलवाड़ करेंगे। यदि आप बहुत अधिक चयनात्मक होने का प्रयास नहीं कर रहे हैं, तो सटीकता बहुत बड़ा मुद्दा नहीं है। यदि आप ऑडियो रिकॉर्डिंग करना चाहते हैं तो आरसी को वास्तव में काम नहीं मिलता है। -20dB / दशक के साथ, आपको Nyquist फ्रीक्वेंसी में किसी प्रकार का निस्पंदन पाने के लिए फ़िल्टर को 2.2kHz पर रखना होगा। तीसरा आदेश चेरिबीक्यू @ 12kHz fc बेहतर करेगा। 5 वाँ आदेश आपको -46dB पर मिलेगा जो कि "काफी अच्छा" है

— बरिलिमन

Answer 3

खैर, यह समझने के लिए कि हमें एफएफटी की आवश्यकता क्यों है, यह समझने के लिए पहला कदम डिजिटल फ़िल्टरिंग कैसे काम करता है।

तो मूल रूप से, आपके पास एक संरचना है, जैसे कि शिफ्ट रजिस्टर, कई स्मृति तत्व, एक इनपुट और आउटपुट। एक नमूना मूल्य इनपुट में जाता है, रजिस्टर के माध्यम से स्थानांतरित हो जाता है और आउटपुट में स्थानांतरित हो जाता है। रजिस्टर में प्रत्येक चरण में, इसे गुणांक नामक एक गुणन द्वारा गुणा किया जाता है।

यह विचार ठीक काम करता है जब आपके पास एक तेज़ रजिस्टर होता है जो तेज़ गुणा करता है और आपके पास एक-एक करके धीरे-धीरे नमूने आते हैं।

वास्तविक जीवन में, इसके बजाय, आपको सबसे अधिक संभावना एक फ्रेम मिलेगी जिसमें कई नमूने होंगे। जब आप उसे फ़िल्टर करना चाहते हैं, तो आप फ़िल्टर गुणांक वाले नमूनों को देखेंगे। यह पिछले दृष्टिकोण के समान है, लेकिन बस थोड़ा अलग दिखता है।

अब एफएफटी हिस्सा आता है। यह पता चला है कि संलयन संख्या की संख्या के साथ संख्यात्मक जटिलता में बहुत तेज़ी से बढ़ता है। दूसरी ओर, एफएफटी अपनी शुरुआत में संख्यात्मक रूप से जटिल है, लेकिन आवश्यक आपरेशनों की संख्या दृढ़ संकल्प की तुलना में फिल्टर गुणांक की वृद्धि के साथ बहुत धीमी हो जाती है।

उपरोक्त साधनों का मतलब यह है कि एक निश्चित संख्या में नमूनों के ऊपर, FFT का उपयोग करके आवृत्ति डोमेन में एक संकेत को परिवर्तित करने के लिए बहुत तेज़ी से होने वाला है, आवृत्ति डोमेन में सिग्नल को फ़िल्टर करें, और फिर IFFT का उपयोग करके इसे वापस कनवर्ट करें। जिस ट्रिक का हम उपयोग कर रहे हैं, वह कनविक्शन के गुणों में से एक है, अर्थात् समय डोमेन में कनवल्शन, कुछ परिस्थितियों में, आवृत्ति डोमेन में गुणा के रूप में मॉडलिंग की जा सकती है।

तो यह योग करने के लिए, यदि आपके पास फिल्टर गुणांक की संख्या पर्याप्त रूप से बड़ी है, तो एफएफटी तेज है। "बड़े" सौ या तो के रूप में छोटा हो सकता है।

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मुझे लगता है कि "क्लासिकल इलेक्ट्रॉनिक फ़िल्टर" से उनका अभिप्राय एक एनालॉग फ़िल्टर से है, न कि कन्विक्शन से।

— जालिपोप

@ जलीलिपॉप हो सकता है, लेकिन मैं स्पष्ट रूप से एफएफटी भाग की व्याख्या करना चाहता था। उस समय, हमारे पास पहले से ही एक उत्तर था जो यह समझाता है कि हम एनालॉग के बजाय डिजिटल फ़िल्टर क्यों करना चाहते हैं।

— आंद्रेजाको

Answer 4

FFT- आधारित विधियाँ (आपको अभी भी विंडोिंग और ओवरलैप-ऐड या ओवरलैप-शिफ्ट संशोधनों के साथ काम करना होगा) मुख्य लाभ के रूप में है कि डिज़ाइन फ़्रीक्वेंसी डोमेन में ठोस है, और एक वीनर फ़िल्टर या वर्णक्रमीय घटाव या एक नंबर सिग्नल के आंकड़ों और मॉडल पर निर्भर अन्य प्रणालियां वास्तव में फ्रीक्वेंसी डोमेन में मौलिक रूप से काम करती हैं।

इसके विपरीत, प्रतिध्वनि रद्द करना और विभिन्न प्रकार शोर के मॉडल पर भरोसा नहीं करते हैं, लेकिन शोर के लिए अत्यधिक सहसंबद्ध रिकॉर्डिंग अपूर्ण पर। उन अलग-अलग फिल्टर (आमतौर पर एफआईआर) का उपयोग करके किया जाता है जो सिग्नल से एक शोर अनुमान को घटाते हैं और शोर चैनल को शेष सिग्नल के सहसंबंध को कम से कम रखने के लिए फिल्टर को अपडेट करते हैं। उन तकनीकों के लिए, एफएफटी यह सब उपयोगी नहीं है (जब परिणामस्वरूप सिग्नल की काफी देरी और फिल्टर अपडेट की अनुमति है, तो उन्हें प्रदर्शन कारणों से देरी के साथ ब्लैकबॉक्स एफआईआर में एक घटक के रूप में नियोजित किया जा सकता है लेकिन वास्तव में उनके लिए उपयोगी नहीं हैं आवृत्ति डोमेन प्रतिनिधित्व क्षमता)।

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जमकर आवृत्ति डोमेन में । इसमें कोई विशेष लाभ नहीं होगा यदि यह नहीं था क्योंकि टोन और नोट्स में जमीन टोन और ओवरटोन गुण हैं।

— गणितज्ञ

Answer 5

एनालॉग फिल्टर डिजाइन करने के लिए काफी आसान हैं, लेकिन सीमा यह है कि आपको दिए गए आवृत्तियों के बैंड-स्टॉप फ़िल्टरिंग को प्राप्त करने के लिए भौतिक फिल्टर तत्वों को जोड़ने की आवश्यकता है। और आपको घटक मूल्यों को समायोजित करने की आवश्यकता है यदि आप चारों ओर notches को स्थानांतरित करना चाहते हैं। एक एकल opamp एक बैंड-स्टॉप पायदान कर सकता है, इसलिए आपको प्रत्येक notch के लिए एक और एम्पलीफायर जोड़ना होगा। अधिक चयनात्मक पायदान के लिए आपको प्रति पायदान दो एम्पलीफायरों की आवश्यकता होगी।

व्यावहारिक रूप से, आपको संभवतः एक 3 डी ऑर्डर कम-पास फिल्टर द्वारा सर्वोत्तम सेवा दी जाएगी, जिसे आप एक सिंगल ओम्पैम्प के साथ कर सकते हैं या शायद एक पांचवें क्रम के कम पास फिल्टर के लिए दो की आवश्यकता होती है। Nyquist फ़्रीक्वेंसी (1/2 सैंपल फ़्रीक्वेंसी) से ऊपर फ़्रीक्वेंसी को कम मार्जिन (1/2 सैंपल फ़्रीक्वेंसी) के साथ कम पास फिल्टर (एस) का उपयोग करें और आपके पास प्रक्रिया के बाद उच्च गुणवत्ता वाला डिजिटल सैंपल होगा। उस तरह की साफ-सुथरी रिकॉर्डिंग के साथ, आप जरूरत के अनुसार हाई-पास, बैंड-पास और बैंड-स्टॉप फिल्टर बनाने के लिए एफएफटी फिल्टर लगा सकते हैं।

Answer 6

रैखिक समय अपरिवर्तनीय फ़िल्टरिंग जो "शास्त्रीय इलेक्ट्रॉनिक फ़िल्टर" करता है, वह फूरियर डोमेन में सिर्फ एक "गूंगा" गुणन है। लेकिन एफएफटी में आपको जो जानकारी मिलती है वह आपको केवल एक फिल्टर की प्रतिक्रिया से अधिक विवरण बताती है, जो उन घटकों का एक रैखिक संयोजन है। उस जानकारी का उपयोग करके आप डेटा प्रोसेसिंग को सक्षम कर सकते हैं और इसे डेटा के अनुकूल बना सकते हैं। शोर की कुछ विशेषताएं हैं जो स्पष्ट स्वर और संगीतमय स्वर नहीं करती हैं, उदाहरण के लिए, ओवरटोन के बीच के संबंध ध्वनि या संगीत के लिए शोर के लिए लगभग समान नहीं हैं।

इसलिए यदि हम आवृत्ति घटकों के बीच के अंतरों की पहचान कर सकते हैं - अर्थात "ग्राउंड टोन" ढूंढकर किसी तरह हम फ़िल्टरिंग को व्यवस्थित कर सकते हैं और इसे डेटा के अधिक अनुकूल बना सकते हैं।