Filtrage sur DSP (Digital Signal Processor)
0 (0 avis)
7.90€ | 1 consultation(s) | 4 page(s)
Présentation du document :
Le filtrage ce décompose en deux grandes parties : la recherche et l’identification des parasites, et leur suppression à l’aide d’un filtre numérique programmé sur DSP.
Description du document :
Ce document est un compte rendu illustré de travaux pratiques sur le [b]filtrage d'un signal sonore à l'aide d'un DSP[/b].
La première partie, qui consiste à rechercher les parasites, a été réalisé sur le logiciel Matlab. La seconde, qui élimine les parasites, sur DSP. Ce document est illustré de nombreuses figures explicatives.
Vous trouverez en plus des explications les captures d'écrans des graphiques de l'expérience(7 en tout).
[u]Extrait [/u]:
Afin de bien visualiser les parasites et de supprimer le phénomène de chevauchement, nous avons utilisé un fenêtrage de Hanning. Cela permet également d'éviter tout aléas dus aux éventuelles discontinuités du signal. Notre choix s'est porté sur ce type de fenêtre car la fenêtre de Hanning optimise au mieux le compromis résolution fréquentielle/résolution en amplitude. On a ensuite refait une FFT de ce signal. Nous avons pu alors identifier facilement les bandes de fréquences où se situaient les parasites. Nous avions donc des parasites sur une bande allant de 1,2 kHz à 1,4 kHz, et une autre allant de 150 Hz à 170 Hz.
...
La première partie, qui consiste à rechercher les parasites, a été réalisé sur le logiciel Matlab. La seconde, qui élimine les parasites, sur DSP. Ce document est illustré de nombreuses figures explicatives.
Vous trouverez en plus des explications les captures d'écrans des graphiques de l'expérience(7 en tout).
[u]Extrait [/u]:
Afin de bien visualiser les parasites et de supprimer le phénomène de chevauchement, nous avons utilisé un fenêtrage de Hanning. Cela permet également d'éviter tout aléas dus aux éventuelles discontinuités du signal. Notre choix s'est porté sur ce type de fenêtre car la fenêtre de Hanning optimise au mieux le compromis résolution fréquentielle/résolution en amplitude. On a ensuite refait une FFT de ce signal. Nous avons pu alors identifier facilement les bandes de fréquences où se situaient les parasites. Nous avions donc des parasites sur une bande allant de 1,2 kHz à 1,4 kHz, et une autre allant de 150 Hz à 170 Hz.
...
Auteur : Florian V. (13 notes)
Diplômé d'un BAC+5 en marketing et communication, actuellement directeur marketing pour un site ecommerce français.
Sommaire du document :
Introduction
[b]I) Identification des parasites[/b]
1. Échantillonnage du signal et passage dans le domaine fréquentiel
2. Identification des bandes de fréquences parasites:
[b]II) Élimination des parasites[/b]
1. Synthèse du filtre
2. Filtrage du signal
FAQs
Liste des avis
Aucun avis client pour le moment