Analys/syntes-kodning

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Analys/syntes-kodning"

Transkript

1 Analys/syntes-kodning Många talkodare bygger på en princip som kallas analys/syntes-kodning. Istället för att koda en vågform, som man normalt gör i generella ljudkodare och i bildkodare, så har man parametrisk modell av källan. Kodaren (analys-delen) försöker estimera modellparametrarna ur signalen som ska kodas. Dessa parametrar skickas över till avkodaren (syntes-delen) som använder dem för att rekonstruera en avkodad signal. Detta fungerar bra för signaler där det finns en bra modell av källan, som mänskligt tal. Däremot är det inte så användbart för kodning av generella ljud- och bildsignaler. Den avkodade signalen kan skilja sig en hel del från originalsignalen, men ändå låta väldigt lik.

2 Analys genom syntes En variant av analys/syntes-kodning är analys-genom-syntes-kodning (analysis-by-synthesis). Kodaren innehåller även en avkodardel, och man försöker hitta de modellparametrar som ger en avkodad signal som liknar (i någon mening) originalsignalen.

3 Mänskligt tal Ljud genereras genom att luft pressas ut genom stämbanden. Om stämbanden är spända genereras toner och övertoner. Om stämbanden är avslappnade genereras ett brusliknande ljud. Ljudet passerar sen genom strupe, svalg, munhåla och näsa. Med tunga, läppar och tänder kan man påverka ljudet. Allting efter stämbanden (det s.k. talröret, vocal tract) kan på ett bra sätt modelleras som ett linjärt filter.

4 Mänskligt tal

5 Exempel på talljud

6 Exempel på talljud

7 Modell för tal En enkel modell för mänskligt tal: Brus Filter Tal Pulskälla Talet ses som en sekvens av antingen tonade (voiced) eller tonlösa (unvoiced) ljud. De tonade ljuden modelleras som ett filtrerat pulståg, medan de tonlösa ljuden modelleras som filtrerat brus. Parametrarna i modellen är alltså filterparametrar, växlingar mellan tonat och tonlöst ljud, och pulstågets utseende. Framför allt försöker man estimera grundtonen, något som påverkar avståndet mellan pulserna (pitch period).

8 Modell för tal, forts. Talsignalen y n modelleras som y n = M a i y n i + Gɛ n i=1 Sändaren (kodaren) delar in signalen i segment, typiskt mellan 150 och 250 sampel (vid samplingsfrekvensen 8 khz). För varje segment bestäms om det är ett tonat eller ett tonlöst ljud. För tonade ljud bestäms pitch period P och ett passande pulståg. Filterparametrarna a i och G bestäms. Alla dessa parametrar skickas över till mottagaren som kan återskapa ljudet enligt modellen. Kodningen är alltså en typ av prediktiv kodning. Den största skillnaden mot vår tidigare beskrivning är att huvuddelen av datatakten går åt att beskriva filterkoefficenterna istället för prediktionsfelet.

9 Pulståg Pulstågen som används kan variera i komplexitet. I det enklaste fallet använder man pulser av samma amplitud på konstanta avstånd från varandra. Pulståget beskrivs då av pitch period och startposition för den första pulsen. Man kan även låta amplituder och positioner för pulserna variera fritt. Man kan då få ett pulståg som bättre kan beskriva den verkliga signalen, men det går åt fler bitar i kodningen.

10 Pulståg, exempel

11 Tonat eller tonlöst? Tonade ljud har oftast högre energi (högre amplitud) än tonlösa ljud. Tonlösa ljud innehåller oftast högre frekvenser än tonade ljud. Ett sätt att avgöra om ett segment är tonat eller tonlöst kan därför vara att jämföra segmentets energi med bakgrundsbruset, och att räkna antalet nollgenomgångar.

12 Estimering av pitch period Man kan använda autokorrelationsfunktionen R yy (k) för att estimera P. För en periodisk signal har akf:en ett maximum för k = P. En annan, bättre metod, är att använda average magnitude difference function (AMDF). Den definieras som AMDF (P) = 1 N k 0+N i=k 0+1 y i y i P där k 0 beror av vilket segment vi befinner oss i och N är segmentets storlek. AMDF kommer att ha ett minimum där P är lika med segmentets pitch period. AMDF kan även användas för att avgöra om segmentet är tonat eller tonlöst. För tonlösa ljud kommer AMDF ha väldigt grunda minimum, som inte skiljer sig särskilt mycket från medelvärdet.

13 AMDF AMDF för ett tonat (e) och ett tonlöst (s) ljud.

14 Exempel Ett segment om 256 sampel från en talsignal.

15 Exempel Estimerad autokorrelationsfunktion. Ger pitch period 31.

16 Exempel Estimerad AMDF. Ger pitch period 31.

17 Estimering av filterparametrar Vi vill hitta a i sådana att medelvärdet av det kvadratiska felet en 2 minimeras, där M en 2 = (y n a i y n i Gɛ n ) 2 Minimering av väntevärdet E{e 2 n} ger följande ekvationssystem i=1 a j E{e 2 n} = 0 M a i E{y n i y n j } = E{y n y n j } i=1 För att kunna lösa detta behöver vi skatta E{y n i y n j }, vilket kan göras med autokorrelationsmetoden eller med autokovariansmetoden.

18 Autokorrelationsmetoden Vi antar att y n är stationär, vilket betyder att E{y n i y n j } = R yy ( i j ) Vi använder bara samplen i det aktuella segmentet, så vi kan skatta autokorrelationsfunktionen som R yy (k) = n 0+N 1 n=n 0+k y n y n k där n 0 är index för det första samplet i segmentet och N är segmentets storlek.

19 Autokorrelationsmetoden, forts. Ekvationssystemet kan då uttryckas som Rā = p där R = och ā kan relativt enkelt lösas ut. R yy (0) R yy (1)... R yy (M 1) R yy (1) R yy (0)... R yy (M 2) R yy (M 1) R yy (M 2)... R yy (0) ā = [a 1 a 2... a M ] T p = [R yy (1) R yy (2)... R yy (M)] T

20 Autokovariansmetoden Vi antar inte att y n är stationär. Vi definierar som kan estimeras som c ij = E{y n i y n j } c ij = n 0+N 1 n=n 0 y n i y n j Notera att vi använder sampel utanför segmentet i skattningen.

21 Autokovariansmetoden, forts. Ekvationssystemet kan då uttryckas som Cā = s där och C = c 11 c c 1M c 21 c c 2M c M1 c M2... c MM s = [c 10 c c M0 ] T

22 LPC-10 Amerikansk talkodningsstandard för datatakten 2.4 kbits/s. Segment om 180 sampel, dvs 54 bitar/segment. Pitch period 60 möjliga värden. 10 filterkoefficienter för tonade ljud, 4 koefficienter för tonlösa ljud. Ger ett ganska syntetiskt ljud. Inte så bra om bakgrundsbruset är högt.

23 Long Term Prediction (LTP) Ofta använder man även en prediktor som estimerar utgående från signalens utseende en period P tillbaka i tiden M K y n = a i y n i + α j y n P j+1 + Gɛ n i=1 j=1 Filterdelen med a i kallas då short term prediction.

24 RELP Regular Excitation Linear Prediction I en RELP-kodare gör man inget val mellan tonade och tonlösa ljud. Man estimerar pitch period P, och filterkoefficienter a i och α j. Efter inversfiltrering får man en residualsignal som lågpassfiltreras, nersamplas (typiskt med en faktor 3 eller 4) och kvantiseras och skickas över sampel för sampel. En RELP-kodare är alltså mer lik en traditionell prediktiv kodare, där man skickar prediktionsfelet (residualsignalen). Observera att kvantiseringen ligger utanför prediktorloopen. Detta gör inte så mycket på de korta segment som man kodar.

25 RELP

26 Multi-pulse LPC (MP-LPC) MP-LPC är en analys-genom-syntes-kodare. Kodaren estimerar filterkoefficienter. Kodaren försöker sen hitta ett optimalt pulståg (position och amplitud för ett antal pulser) som avkodas till en signal så nära originalsignalen som möjligt. En nackdel med MP-LPC är att kodningen är ganska beräkningskrävande. Används i Skyphone, ett system för telefoni från flygplan med datatakten 9.6 kbit/s

27 MP-LPC

28 Exempel, MP-LPC Ett segment om 200 sampel från en talsignal.

29 Exempel, MP-LPC Vi anpassar ett 5-koefficenters filter till signalen enligt autokorrelationsmetoden. Filterkoefficienterna (innan kvantisering) är: ā

30 Exempel, MP-LPC Ett pulståg med tio pulser optimeras så att den avkodade signalen är så lik originalsignalen som möjligt

31 Exempel, MP-LPC Rekonstruerad signal.

32 Exempel, MP-LPC Originalsignal och rekonstruerad signal.

33 RPE-LTP Regular Pulse Excitation with Long Term Prediction Den första kodningsmetoden som användes i GSM. Den har senare ersatts av andra metoder. Kan ses som en hybrid mellan RELP och MP-LPC. Kodaren försöker hitta ett pulståg som avkodas till en signal så nära originalsignalen som möjligt. Pulserna begränsas till att ligga i ett regelbundet mönster. Kodaren använder datatakten 13 kbit/s. Med felrättning används totalt en datatakt på 22.8 kbit/s.

34 RPE-LTP

35 Code Excited Linear Prediction (CELP) Analys-genom-syntes. Kodaren estimerar filterkoefficienter, och försöker sen hitta en excitationssignal från en kodbok som avkodas till en signal nära originalsignalen. Det är alltså en form av vektorkvantisering, oftast av typen gain-shape. Det som skickas över till mottagaren är alltså filterparametrar, index i kodboken och förstärkningsparametrar. Ofta använder man en kombination av en fix och en adaptiv kodbok. Varianter finns, där man estimerar filterparametrarna från redan överförda sampel. Eftersom avkodaren också har tillgång till gamla sampel, behöver man bara skicka index i kodboken.

36 CELP

37 CELP i GSM Ehanced Full Rate Algebraic CELP Datatakt 12.2 kbit/s Adaptive Multi-Rate Algebraic CELP Datatakt mellan 4.75 kbit/s och 12.2 kbit/s (i 8 steg). Kodaren försöker anpassa sig till kanalkvaliteten. Om det är en dålig kanal använder talkodaren en låg datatakt och många bitar läggs på den felrättande koden. För bra kanaler behöver man inte så mycket felrättning och kan då ha en högre takt på talkodaren. Kanalen är antingen totalt 22.8 kbit/s eller 11.4 kbit/s (half rate channel).

En generell prediktiv kodare utnyttjar signalens utseende N steg tillbaka i tiden för kodningen, dvs vi kodar efter den betingade fördelningen

En generell prediktiv kodare utnyttjar signalens utseende N steg tillbaka i tiden för kodningen, dvs vi kodar efter den betingade fördelningen Prediktiv kodning Närliggande sampel i en signal är oftast starkt korrelerade med varandra, det kan därför vara en bra ide att försöka utnyttja denna korrelation (minnet) innan kvantiseringen för att få

Läs mer

Linjär prediktion. Prediktiv kodning. Linjär prediktion. Prediktiv kodare och avkodare

Linjär prediktion. Prediktiv kodning. Linjär prediktion. Prediktiv kodare och avkodare Prediktiv kodning Linjär prediktion Närliggande sampel i en signal är oftast starkt korrelerade med varandra, det kan därför vara en bra ide att försöka utnyttja denna korrelation (minnet) innan kvantiseringen

Läs mer

I. Talkodning. Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox. Talkodning Historik. Talgenerering. Talsignalen - vokaler

I. Talkodning. Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox. Talkodning Historik. Talgenerering. Talsignalen - vokaler Kodning av bild och ljud bygger på modeller (Fö.1) S(t) t Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox Genereringsmodeller 3D-objekt belysning kameraprojektion ljudgenerering Modellbaserade kodningsmetoder

Läs mer

Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox

Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox Kodning av tal Kodning av musik MPEG-4 Audio toolbox Kodning av bild och ljud bygger på modeller (Fö.1) S(t) t Genereringsmodeller 3D-objekt belysning kameraprojektion ljudgenerering Modellbaserade kodningsmetoder

Läs mer

Föreläsning 12. Modellbaserad ljudkodning. Modellbaserad bildkodning. Utblickar Mediakommunikation över Internet Multi-view video

Föreläsning 12. Modellbaserad ljudkodning. Modellbaserad bildkodning. Utblickar Mediakommunikation över Internet Multi-view video Föreläsning 12 Modellbaserad ljudkodning Modellbaserad bildkodning Utblickar Mediakommunikation över Internet Multi-view video 1 Kodning av bild och ljud bygger på modeller (Fö.1) S(t) t Genereringsmodeller

Läs mer

4/27/12. Fönstring i MDCT. Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck

4/27/12. Fönstring i MDCT. Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck 2. Hörselsinnet Hörnivåkurvor, hörseltröskel, maskeringseffekter, Barkskalan 3. Ljudkodning

Läs mer

Kapitel 2 o 3. Att skicka signaler på en länk. (Maria Kihl)

Kapitel 2 o 3. Att skicka signaler på en länk. (Maria Kihl) Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer värd äd 11001000101 värd äd Tåd Två datorer som skall kllkommunicera.

Läs mer

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Att sända information mellan datorer. Information och binärdata

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Att sända information mellan datorer. Information och binärdata Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår

Läs mer

Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå(loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.

Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå(loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Psykoakustik Ljudtrycksnivå Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen (kvantiseringsbruset) så att det

Läs mer

Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding )

Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) Föreläsning 10: Ljudkodning ( Audio Coding ) 1. Inledning PCM, standardmetoder, MDCT, psykoakustik, ljudtryck 2. Hörselsinnet Hörnivåkurvor, hörseltröskel, maskeringseffekter, Barkskalan 1. Ljudkodning

Läs mer

Digital signalbehandling Digitalt Ljud

Digital signalbehandling Digitalt Ljud Signalbehandling Digital signalbehandling Digitalt Ljud Bengt Mandersson Hur låter signalbehandling Institutionen för elektro- och informationsteknik 2008-10-06 Elektronik - digital signalbehandling 1

Läs mer

EXEMPEL 1: ARTVARIATION FÖRELÄSNING 1. EEG frekvensanalys EXEMPEL 2: EEG

EXEMPEL 1: ARTVARIATION FÖRELÄSNING 1. EEG frekvensanalys EXEMPEL 2: EEG FÖRELÄSNING EXEMPEL : ARTVARIATION Kurs- och transform-översikt. Kursintroduktion med typiska signalbehandlingsproblem och kapitelöversikt. Rep av transformer 3. Rep av aliaseffekten Givet: data med antal

Läs mer

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår endast

Läs mer

Optimal Signalbehandling Labbhandledning

Optimal Signalbehandling Labbhandledning Institutionen för Elektro- och Informationsteknik Lunds Universitet Lunds Tekniska Högskola Optimal Signalbehandling Labbhandledning Martin Stridh Leif Sörnmo Bengt Mandersson 2012 Department of Electrical

Läs mer

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att göra Kursombud Williams bok???? Kolla schemat: Övningar flyttade Labanmälan ska funka nu 2 Att sända information

Läs mer

Optimal Signal Processing Laboratory work

Optimal Signal Processing Laboratory work Institutionen för Electrical and Information Technology Lunds Universitet Lunds Tekniska Högskola Optimal Signal Processing Laboratory work Martin Stridh Leif Sörnmo Bengt Mandersson 2007 Department of

Läs mer

TALKODNING - från tal till syntes

TALKODNING - från tal till syntes TALKODNING - från tal till syntes Björn Engström bjoeng-9@student.luth.se Tommy Höglund tomhog-9@student.luth.se Jan Niemi jannie-9@student.luth.se Avdelningen för Signalbehandling Luleå Tekniska Universitet

Läs mer

Sammanfattning TSBB16

Sammanfattning TSBB16 Sammanfattning TSBB16 Frekvensfunktion =H(omega) Kombinationen av amplitud och faskarakteristik är unik. H(ω) = D(ω) e^jψ(ω)=y(t)/x(t). Detta är frekvensfunktionen. H(ω)=utsignal/insignal D(ω) = H(ω).

Läs mer

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson

Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk. Jens A Andersson Kapitel 2 o 3 Information och bitar Att skicka signaler på en länk Jens A Andersson Att sända information mellan datorer värd 11001000101 värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer förstår endast

Läs mer

Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny

Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny Tidigare har vi gått igenom Fourierserierepresentation av periodiska signaler och Fouriertransform av icke-periodiska signaler. Fourierserierepresentationen av x(t) ges av: där a k = 1 T + T a k e jkω

Läs mer

Lab 4: Digital transmission Redigerad av Niclas Wadströmer. Mål. Uppstart. Genomförande. TSEI67 Telekommunikation

Lab 4: Digital transmission Redigerad av Niclas Wadströmer. Mål. Uppstart. Genomförande. TSEI67 Telekommunikation TSEI67 Telekommunikation Lab 4: Digital transmission Redigerad av Niclas Wadströmer Mål Målet med laborationen är att bekanta sig med transmission av binära signaler. Det innebär att du efter laborationen

Läs mer

Signaler och system, IT3

Signaler och system, IT3 Signaler och system, IT3 Vad är signalbehandling? 1 Detta dokument utgör introduktionsföreläsningen för kursen Signaler och system för IT3 period 2. Kursen utvecklades år 2002 av Mathias Johansson. 1 Vad

Läs mer

Föreläsning: Digitalt Ljud. signalbehandling. Elektronik - digital signalbehandling. Signal och spektrum. PC-ljud. Ton från telefonen.

Föreläsning: Digitalt Ljud. signalbehandling. Elektronik - digital signalbehandling. Signal och spektrum. PC-ljud. Ton från telefonen. Elektronik - digital signalbehandling Föreläsning: Digitalt Ljud Bengt Mandersson Hur låter signalbehandling Institutionen för elektro- och informationsteknik 2010-10-01 1 2008-10-06 Elektronik - digital

Läs mer

Kodning med distorsion

Kodning med distorsion Kodning med distorsion Vi har en signal x n, n = 1... N som ska kodas. Alfabetet är en delmängd av de reella talen A R. Alfabetet kan vara kontinuerligt. Om vi inte har kravet att den avkodade signalen

Läs mer

Skurlängdskodning. aaaabbbbbbbccbbbbaaaa. Man beskriver alltså sekvensen med ett annat alfabet än det ursprungliga.

Skurlängdskodning. aaaabbbbbbbccbbbbaaaa. Man beskriver alltså sekvensen med ett annat alfabet än det ursprungliga. Datakompression fö 4 p1 Skurlängdskodning Ibland har man källor som producerar långa delsekvenser av samma symbol Det kan då vara praktiskt att istället för att beskriva sekvensen som en följd av enstaka

Läs mer

Föreläsning 7: Bild- och videokodning

Föreläsning 7: Bild- och videokodning Föreläsning 7: Bild- och videokodning Inledning - varför bildkodning - tillämpningar - grundprinciper Förlustfri kodning - Variabellängdskodning - Skurländskodning - Huffmankodning Irreversibla kodningsmetoder

Läs mer

Språkljudens akustik. Akustik, akustiska elementa och talanalys

Språkljudens akustik. Akustik, akustiska elementa och talanalys Akustik, akustiska elementa och talanalys Språkljudens akustik Mattias Heldner KTH Tal, musik och hörsel heldner@kth.se Talsignalen mer lättåtkomlig än andra delar av talkommunikationskedjan Det finns

Läs mer

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Exempelsamling Grundläggande systemmodeller Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Version: 0.11 September 14, 2015 Uppgifter markerade med (A)

Läs mer

Kihl & Andersson: , 3.1-2, (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2

Kihl & Andersson: , 3.1-2, (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2 Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2 Hej Hej Vad är klockan? 14.00 Hej då New connection Connection approved Request for data Data transfer End connection

Läs mer

Digital signalbehandling fk Adaptiv filtrering

Digital signalbehandling fk Adaptiv filtrering Institutionen för data- och elektroteknik 1999-11-16 Inledning Det finns många sammanhang då parametrarna inte är bekanta i förväg utan vårt måste anpassa sig till situationen. Några exempel bortfiltrering

Läs mer

Grundläggande ljud- och musikteori

Grundläggande ljud- och musikteori Grundläggande ljud- och musikteori Jan Thim Magnus Eriksson Lektionens syfte Syftet med denna lektion är är att att ge ge förståelse för för decibelbegreppet, spektrum, digitalisering och och olika olika

Läs mer

DIGITAL KOMMUNIKATION

DIGITAL KOMMUNIKATION EN KOR SAMMANFANING AV EORIN INOM DIGIAL KOMMUNIKAION Linjär kod En binär linjär kod kännetecknas av att summan av två kodord också är ett kodord. Ett specialfall är summan av ett kodord med sig själv

Läs mer

SMS047 Mediakodning. Introduktion. Frank Sjöberg. Introduktion. Introduktion

SMS047 Mediakodning. Introduktion. Frank Sjöberg. Introduktion. Introduktion SMS047 Mediakodning Frank Sjöberg Email: frank@sm.luth.se Rum A3207 Kursen behandlar kodning av fyra olika typer av media Text & annan data Bild Ljud (ej tal) Video Vi kommer i första hand att studera

Läs mer

Digital kommunikation. Maria Kihl

Digital kommunikation. Maria Kihl Digital kommunikation Maria Kihl Läsanvisningar Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 8.1, 8.2 Forouzan 5th: 3.1-3.4, 3.6, 4.1-4.2, 5.1, 6.1.1, 6.1.3 2 Protokoll

Läs mer

Digital Signalbehandling i Audio/Video

Digital Signalbehandling i Audio/Video Digital Signalbehandling i Audio/Video Institutionen för Elektrovetenskap Laboration 1 (del 1) Martin Stridh Lund 2005 2 Kapitel 1 Musikkompression Denna laboration handlar om kompression av ljud och musik

Läs mer

Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå (loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.

Psykoakustik. Ljudtrycksnivå. Hörselns omfång. Hörnivå (loudness) Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Psykoakustik TSBK35 fö 10 p.3 Ljudtrycksnivå TSBK35 fö 10 p.4 Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen

Läs mer

Digital kommunikation. Maria Kihl

Digital kommunikation. Maria Kihl Digital kommunikation Maria Kihl Läsanvisningar Kihl & Andersson: 2.1-2.3, 3.1-2, 3.5-6 (ej CDM) Stallings: 3.1-4, 5.1, 5.2, 5.3, 8.1, 8.2 2 Protokoll När människor kommunicerar använder vi ett språk.

Läs mer

Signalanalys med snabb Fouriertransform

Signalanalys med snabb Fouriertransform Laboration i Fourieranalys, MVE030 Signalanalys med snabb Fouriertransform Den här laborationen har två syften: dels att visa lite på hur den snabba Fouriertransformen fungerar, och lite om vad man bör

Läs mer

Optimal Signalbehandling Datorövning 1 och 2

Optimal Signalbehandling Datorövning 1 och 2 Institutionen för Elektro- och Informationsteknik Lunds Universitet Lunds Tekniska Högskola Optimal Signalbehandling Datorövning 1 och 2 Leif Sörnmo Martin Stridh 2011 Department of Electrical and Information

Läs mer

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer Spektrala Transformer Tidsdiskreta signaler, kvantisering & sampling Tidsdiskreta signaler Tidskontinuerlig signal Ex: x(t) = sin(ωt) t är ett reellt tal ω har enheten rad/s Tidsdiskret signal Ex: x(n)

Läs mer

Grundläggande signalbehandling

Grundläggande signalbehandling Digital Signalbehandling Lab 1 Grundläggande signalbehandling Denna version: juli 2007 LERTEKNIK REG Namn: Personnr: AU T O MA RO TI C C O N T LINKÖPING L Datum: Godkänd: 1 Introduktion Syftet med denna

Läs mer

Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den.

Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Psykoakustik Människans hörsel är ganska väl studerad och det finns bra modeller för den. Detta kan utnyttjas vid ljudkodning för att placera distorsionen (kvantiseringsbruset) så att det ska märkas så

Läs mer

Föreläsning 1: Bild- och ljudkodning

Föreläsning 1: Bild- och ljudkodning Föreläsning 1: Bild- och ljudkodning 1. Kursöversikt 2. Introduktion till bild- och ljudkodning - syfte - historik - antal bitar per bildpunkter/sampel 3. Två principiella klasser : distorsionsfri och

Läs mer

Grundläggande signalbehandling

Grundläggande signalbehandling Beskrivning av en enkel signal Sinussignal (Alla andra typer av signaler och ljud kan skapas genom att sätta samman sinussignaler med olika frekvens, Amplitud och fasvridning) Periodtid T y t U Amplitud

Läs mer

2 Vad händer när man ringer? 2 Vad händer när man ringer?

2 Vad händer när man ringer? 2 Vad händer när man ringer? 41 GSM-boken 2.1 Blockschema Bilden här intill visar ficktelefonen så som våra ögon ser den, ett hölje med antenn. I höljet finns ett hål att prata i, där sitter mikrofonen, och en massa småhål att lyssna

Läs mer

TSRT62 Modellbygge & Simulering

TSRT62 Modellbygge & Simulering TSRT62 Modellbygge & Simulering Föreläsning 4 Christian Lyzell Avdelningen för Reglerteknik Institutionen för Systemteknik Linköpings Universitet C. Lyzell (LiTH) TSRT62 Modellbygge & Simulering 2013 1

Läs mer

Laboration i Fourieranalys, TMA132 Signalanalys med snabb Fouriertransform

Laboration i Fourieranalys, TMA132 Signalanalys med snabb Fouriertransform Laboration i Fourieranalys, TMA132 Signalanalys med snabb Fouriertransform Den laborationen har syften: dels att visa lite hur den snabba Fouriertransformen fungerar, och lite om vad man den an dels att

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet KÅRA T1 T2 U2 U4

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet KÅRA T1 T2 U2 U4 Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen 2016-10-28 Sal (5) KÅRA T1 T2 U2 U4 Tid 8-12 Kurskod TSBB16 Provkod TEN2 Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Grundläggande

Läs mer

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer Spektrala Transformer Tidsdiskreta signaler, kvantisering & sampling Tidsdiskreta signaler Tidskontinuerlig signal Ex: x(t) = sin(ωt) t är ett reellt tal ω har enheten rad/s Tidsdiskret signal Ex: x(n)

Läs mer

4 Laboration 4. Brus och termo-emk

4 Laboration 4. Brus och termo-emk 4 Laboration 4. Brus och termoemk 4.1 Laborationens syfte Detektera signaler i brus: Detektera periodisk (sinusformad) signal med hjälp av medelvärdesbildning. Detektera transient (nästan i alla fall)

Läs mer

Lab 3 Kodningsmetoder

Lab 3 Kodningsmetoder Lab 3. Kodningsmetoder 15 Lab 3 Kodningsmetoder Starta Matlab och ladda ner följande filer från kurswebben till er lab-katalog: lab3blocks.mdl okodat.mdl repetitionskod.mdl hammingkod.mdl planet.mat Denna

Läs mer

Övningar modul 1 - Dataöverföring & fysisk infrastruktur

Övningar modul 1 - Dataöverföring & fysisk infrastruktur 1. Dataöverföring Övningar modul 1 - Dataöverföring & fysisk infrastruktur Syfte: Förstå begreppen dämpning och förstärkning av en signal. Kunna räkna i db och kunna använda det till beräkning av effektbudget.

Läs mer

Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19

Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19 Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19 Tillåtna hjälpmedel: Valfri miniräknare (utan möjlighet till trådlös kommunkation). Valfri litteratur, inkl. kursböcker, formelsamlingar.

Läs mer

Talets akustik repetition

Talets akustik repetition Pétur Helgason VT 29 Talets akustik repetition 29-3-3 Vad är ljud för någonting? Vi människor lever och rör oss i ett skikt med gas som ligger ovanpå jordens yta. Gasen består av ca 8 % kväve och 2 % syre.

Läs mer

Upp gifter. c. Hjälp Bengt att förklara varför det uppstår en stående våg.

Upp gifter. c. Hjälp Bengt att förklara varför det uppstår en stående våg. 1. Bengt ska just demonstrera stående vågor för sin bror genom att skaka en slinkyfjäder. Han lägger fjädern på golvet och ber sin bror hålla i andra änden. Sen spänner han fjädern genom att backa lite

Läs mer

Faltningsreverb i realtidsimplementering

Faltningsreverb i realtidsimplementering Faltningsreverb i realtidsimplementering SMS45 Lp1 26 DSP-system i praktiken Jörgen Anderton - jorand-3@student.ltu.se Henrik Wikner - henwik-1@student.ltu.se Introduktion Digitala reverb kan delas upp

Läs mer

Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring. Att göra. Att sända information mellan datorer

Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring. Att göra. Att sända information mellan datorer Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring Jens A Andersson (Maria Kihl) Att göra Kursombud 2 Att sända information mellan datorer 11001000101 värd värd Två datorer som skall

Läs mer

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen F Spektrala transformer för Media Tentamen 68 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger p. Normalt gäller följande betygsgränser: :9 p, : p, 5: 7 p Tillåtna hjälpmedel: räknare, formelblad

Läs mer

Kapitel 3 o 4. Tillförlitlig dataöverföring. (Maria Kihl)

Kapitel 3 o 4. Tillförlitlig dataöverföring. (Maria Kihl) Kapitel 3 o 4 Att skicka signaler på en länk Tillförlitlig dataöverföring Jens A Andersson (Maria Kihl) Att sända information mellan datorer 11001000101 värd värd Två datorer som skall kommunicera. Datorer

Läs mer

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012

Stokastiska Processer och ARIMA. Patrik Zetterberg. 19 december 2012 Föreläsning 7 Stokastiska Processer och ARIMA Patrik Zetterberg 19 december 2012 1 / 22 Stokastiska processer Stokastiska processer är ett samlingsnamn för Sannolikhetsmodeller för olika tidsförlopp. Stokastisk=slumpmässig

Läs mer

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

DT1130 Spektrala transformer Tentamen DT3 Spektrala transformer Tentamen 5 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger p. Normalt gäller följande betygsgränser: E: 9 p, D:.5 p, C: p, B: 6 p, A: 8 p Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Föreläsning 7. Felrättande koder

Föreläsning 7. Felrättande koder Föreläsning 7 Felrättande koder Antag att vi vill skicka ett meddelande som består av bokstäver a,b,c,d. Vi kan koda a,b,c,d. Antag att det finns en viss sannolikhet att en bit i ett meddelande som skickas

Läs mer

Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ1015 Tentamenstillfälle 1

Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ1015 Tentamenstillfälle 1 Hälsoakademin Kod: Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ115 Tentamenstillfälle 1 Datum 211 11 3 Tid 4 timmar Kursansvarig Susanne Köbler Tillåtna hjälpmedel Miniräknare

Läs mer

TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering

TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering Mikael Olofsson 8 februari 2017 Fyll i detta med bläckpenna Laborant Personnummer Datum Godkänd 1 1 Allmänt Denna laboration syftar till att

Läs mer

Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys

Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys Ulrik Söderström ulrik.soderstrom@tfe.umu.se 20 Jan 2009 Signaler & Signalanalys Sinusspänning Sinus och cosinus samma form men fasförskjutna Fasförskjutning tidsfördröjning Sinus och cosinus är väldigt

Läs mer

Lösningar ETS052 Datorkommunikation, 2015-10-30

Lösningar ETS052 Datorkommunikation, 2015-10-30 Lösningar ETS052 Datorkommunikation, 2015-10-30 Dessa lösningar ska ses som exempel. Andra lösningar och svar kan också ge poäng på tentan. 1. 2. a. Flaggor används av länkprotokollet för att markera start/slut

Läs mer

Elektronik. Viktor Öwall, Digital ASIC Group, Dept. of Electroscience, Lund University, Sweden-

Elektronik. Viktor Öwall, Digital ASIC Group, Dept. of Electroscience, Lund University, Sweden- Analogt och Digital Bertil Larsson Viktor Öwall Analoga och Digitala Signaler Analogt Digitalt 001100101010100000111110000100101010001011100010001000100 t Analogt kontra Digitalt Analogt få komponenter

Läs mer

Samtidig visning av alla storheter på 3-fas elnät

Samtidig visning av alla storheter på 3-fas elnät Samtidig visning av alla storheter på 3-fas elnät Med nätanalysatorerna från Qualistar+ serien visas samtliga parametrar på tre-fas elnätet på en färgskärm. idsbaserad visning Qualistar+ visar insignalerna

Läs mer

Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys

Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys Ulrik Söderström ulrik.soderstrom@tfe.umu.se 9 Jan 200 Signaler & Signalanalys l Sinusspänning Sinus och cosinus samma form men fasförskjutna Fasförskjutning tidsfördröjning Sinus och cosinus är väldigt

Läs mer

Optimala koder. Övre gräns för optimala koder. Gränser. Övre gräns för optimala koder, forts.

Optimala koder. Övre gräns för optimala koder. Gränser. Övre gräns för optimala koder, forts. Datakompression fö 3 p.3 Datakompression fö 3 p.4 Optimala koder Övre gräns för optimala koder En prefixkod kallas optimal om det inte existerar någon annan kod (för samma alfabet och sannolikhetsfördelning)

Läs mer

Kod: Datum 2012-11-09. Kursansvarig Susanne Köbler. Tillåtna hjälpmedel. Miniräknare Linjal Språklexikon vid behov

Kod: Datum 2012-11-09. Kursansvarig Susanne Köbler. Tillåtna hjälpmedel. Miniräknare Linjal Språklexikon vid behov nstitutionen för hälsovetenska och medicin Kod: Ämnesområde Hörselvetenska A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 h Kurskod: HÖ115 Tentamensty ndividuell salstentamen Tentamenstillfälle 1 Provkod 5, Ljudalstring,

Läs mer

Optimala koder. Det existerar förstås flera koder som har samma kodordsmedellängd. Enklaste fallet är att bara byta 0:or mot 1:or.

Optimala koder. Det existerar förstås flera koder som har samma kodordsmedellängd. Enklaste fallet är att bara byta 0:or mot 1:or. Datakompression fö 3 p.1 Optimala koder En prefixkod kallas optimal om det inte existerar någon annan kod (för samma alfabet och sannolikhetsfördelning) som har lägre kodordsmedellängd. Det existerar förstås

Läs mer

Kod: Datum 2014-02-01. Kursansvarig Susanne Köbler. Tillåtna hjälpmedel. Miniräknare Linjal Språklexikon vid behov

Kod: Datum 2014-02-01. Kursansvarig Susanne Köbler. Tillåtna hjälpmedel. Miniräknare Linjal Språklexikon vid behov Institutionen för hälsovetenskap och medicin 2 Kod: Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ115 Tentamenstyp Individuell salstentamen Tentamenstillfälle Uppsamling 1 Provkod

Läs mer

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Exempelsamling Grundläggande systemmodeller Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Version: 0.1 August 25, 2015 Uppgifter markerade med (A) är

Läs mer

Digital Signalbehandling i Audio/Video

Digital Signalbehandling i Audio/Video Digital Signalbehandling i Audio/Video Institutionen för Elektrovetenskap Laboration 1 (del 2) Stefan Dinges Lund 25 2 Kapitel 1 Digitala audioeffekter Den här delen av laborationen handlar om olika digitala

Läs mer

Föreläsning 5. Approximationsteori

Föreläsning 5. Approximationsteori Föreläsning 5 Approximationsteori Låt f vara en kontinuerlig funktion som vi vill approximera med en enklare funktion f(x) Vi kommer använda två olika approximationsmetoder: interpolation och minstrakvadratanpassning

Läs mer

Att fånga den akustiska energin

Att fånga den akustiska energin Att fånga den akustiska energin När vi nu har en viss förståelse av vad ljud egentligen är kan vi börja sätta oss in i hur det kan fångas upp och efterhand lagras. När en ljudvåg sprider sig är det inte

Läs mer

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

DT1130 Spektrala transformer Tentamen DT Spektrala transformer Tentamen 72 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger 4 p. Normalt gäller följande betygsgränser: E: 9 p, D:.5 p, C: 4 p, B: 6 p, A: 8 p Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Kommunikationssystem grundkurs, 2G1501 Övningar modul 1 Dataöverföring & fysisk infrastruktur 1 Dataöverföring

Kommunikationssystem grundkurs, 2G1501 Övningar modul 1 Dataöverföring & fysisk infrastruktur 1 Dataöverföring 1 Dataöverföring Syfte: Förstå begreppen dämpning och förstärkning av en signal. Kunna räkna i db och kunna använda det till beräkning av effektbudget. Ha en känsla för sambandet mellan bandbredd (Hz)

Läs mer

TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning

TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning Name: ID number: Passed: LiU-ID: Date: TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning Utvecklad av Klas Nordberg Computer Vision Laboratory, Linköping University, Sweden 24 augusti 2015 Introduktion Denna

Läs mer

Laboration 5: Regressionsanalys. 1 Förberedelseuppgifter. 2 Enkel linjär regression DATORLABORATION 5 MATEMATISK STATISTIK FÖR I, FMS 012, HT-08

Laboration 5: Regressionsanalys. 1 Förberedelseuppgifter. 2 Enkel linjär regression DATORLABORATION 5 MATEMATISK STATISTIK FÖR I, FMS 012, HT-08 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIKCENTRUM MATEMATISK STATISTIK Laboration 5: Regressionsanalys DATORLABORATION 5 MATEMATISK STATISTIK FÖR I, FMS 012, HT-08 Syftet med den här laborationen är att du skall

Läs mer

Parameterskattning i linjära dynamiska modeller. Kap 12

Parameterskattning i linjära dynamiska modeller. Kap 12 Parameterskattning i linjära dynamiska modeller Kap 12 Grundläggande ansats Antag (samplade) mätdata (y och u)från ett system har insamlats. Givet en modell M(t, θ) och mätdata, hitta det θ som ger en

Läs mer

MVE051/MSG Föreläsning 14

MVE051/MSG Föreläsning 14 MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 14 Petter Mostad Chalmers December 14, 2016 Beroende och oberoende variabler Hittills i kursen har vi tittat på modeller där alla observationer representeras av stokastiska

Läs mer

Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ1015 Tentamenstillfälle 4

Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ1015 Tentamenstillfälle 4 IHM Kod: Ämnesområde Hörselvetenskap A Kurs Akustik och ljudmiljö, 7 hp Kurskod: HÖ115 Tentamenstillfälle 4 Datum 213-11-7 Tid 4 timmar Kursansvarig Susanne Köbler Tillåtna hjälpmedel Miniräknare Linjal

Läs mer

Laboration 1 Fysik

Laboration 1 Fysik Laboration 1 Fysik 2 2015 : Fysik 2 för tekniskt/naturvetenskapligt basår Laboration 1 Förberedelseuppgifter 1. För en våg med frekvens f och våglängd λ kan utbredningshastigheten skrivas: 2. Färgen på

Läs mer

Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V

Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V Lösningsförslag till övningsuppgifter, del V Obs! Preliminär version! Ö.1. (a) Vi kan lösa uppgiften genom att helt enkelt räkna ut avståndet mellan vart och ett av de ( 7 ) = 1 paren. Först noterar vi

Läs mer

Metod för manipulation av prosodi i naturligt tal. Christer Ahlström

Metod för manipulation av prosodi i naturligt tal. Christer Ahlström Examensarbete Metod för manipulation av prosodi i naturligt tal av Christer Ahlström LiTH-IDA-Ex-2/52 22-4-23 Linköpings universitet Institutionen för datavetenskap Examensarbete Metod för manipulation

Läs mer

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3 Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3 Examinator: Ants R. Silberberg 19 oktober 2011 kl. 08.30-12.30 sal: Hörsalsvägen Förfrågningar: Ants Silberberg, tel. 1808 Lösningar: Anslås torsdag

Läs mer

GRUNDKURS I SIGNALBEHANDLING (454300), 5sp Tentamen

GRUNDKURS I SIGNALBEHANDLING (454300), 5sp Tentamen GRUNDKURS I SIGNALBEHANDLING (454300), 5sp Tentamen 26.02013 kursens övningsuppgifter eller gamla tentamensuppgifter, eller Matlab-, Scilab- eller Octave- programmerbara kalkylatorer eller datorer. 1.

Läs mer

KÄLLA-FILTER. Repetition. Talapparaten i källa-filter perspektivet. Repetition (ff) Ljudkällor i talapparaten (ff) Ljudkällor i talapparaten

KÄLLA-FILTER. Repetition. Talapparaten i källa-filter perspektivet. Repetition (ff) Ljudkällor i talapparaten (ff) Ljudkällor i talapparaten KÄLLA-FILTER Repetition - Repetition av resonans och filter Komplexa ljudvågor: deltoner Amplitudspektrum - Talapparaten som resonator - Talapparaten som källa-filtersystem - Spektrum, Spektrogram, spektrograf

Läs mer

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik

Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik Tentamen MVE32 Sannolikhet och statistik 219-6-5 kl. 8:3-12:3 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Oskar Allerbo, telefon: 31-7725325 Hjälpmedel: Valfri miniräknare.

Läs mer

Konvertering. (Conversion chapter 3, Watkinson) Sebastian Olsson Anders Stenberg Mattias Stridsman Antonios Vakaloudis Henrik Wrangel

Konvertering. (Conversion chapter 3, Watkinson) Sebastian Olsson Anders Stenberg Mattias Stridsman Antonios Vakaloudis Henrik Wrangel Konvertering (Conversion chapter 3, Watkinson) Sebastian Olsson Anders Stenberg Mattias Stridsman Antonios Vakaloudis Henrik Wrangel Introduktion Input: videovågform med kontinuerlig tid och en kontinuerlig

Läs mer

Dator- och telekommunikation. Dator- och telekommunikation. Radionät. Fasta nät. Kapacitet. Tjänster. Radionät Protokoll Kapacitet Tjänster

Dator- och telekommunikation. Dator- och telekommunikation. Radionät. Fasta nät. Kapacitet. Tjänster. Radionät Protokoll Kapacitet Tjänster Dator- och telekommunikation Höstterminen 2014 Lärare: Christian Nyberg Dator- och telekommunikation Protokoll Kapacitet Tjänster Historia Radiovågor, modulering och kodning Trådlösa LAN AdHoc-nät (Bluetooth,

Läs mer

Lab lanserade R.A. Moog Inc. en ny synt: Minimoog. Den var designad av Bill Hemsath och Robert Moog och kom att revolutionera musikhistorien.

Lab lanserade R.A. Moog Inc. en ny synt: Minimoog. Den var designad av Bill Hemsath och Robert Moog och kom att revolutionera musikhistorien. Lab 1 1970 lanserade R.A. Moog Inc. en ny synt: Minimoog. Den var designad av Bill Hemsath och Robert Moog och kom att revolutionera musikhistorien. Minimoogen var egentligen en ganska enkel synt. Den

Läs mer

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4 Fouriertransformen, forts Mer egenskaper av fouriertransformen Enkel tillämpning: Filtrera bort oönskat buller från vacker visselton Fouriertransformen, slutsats

Läs mer

Lösningsförslag till Problem i kapitel 6 i Mobil Radiokommunikation

Lösningsförslag till Problem i kapitel 6 i Mobil Radiokommunikation Lösningsförslag till Problem i kapitel 6 i Mobil Radiokommunikation 6. En NMT 9 mobiltelefon med sändning och mottagning via MHz åtskilda kanaler. Mottagare och sändare åtskilda av duplexfilter. Telefonen

Läs mer

Idag. Tillägg i schemat. Segmenteringsproblemet. Transkription

Idag. Tillägg i schemat. Segmenteringsproblemet. Transkription Tillägg i schemat 21/9 slutar 16.00 ist f 15.00 5/10 slutar 16.00 ist f 15.00 Idag talkommunikationskedjan ljudvågor, enkla och sammansatta vågrörelser frekvens och amplitud ljudtryck, decibel källa-filter-modellen

Läs mer

Fysiska lagret. Kanal. Problem är att kanalen har vissa begränsningar: Kanalen är analog Kanalen är bandbreddsbegränsad och är oftast störd (av brus)

Fysiska lagret. Kanal. Problem är att kanalen har vissa begränsningar: Kanalen är analog Kanalen är bandbreddsbegränsad och är oftast störd (av brus) Fysiska lagret Sändare Digital information Kanal Mottagare Problem är att kanalen har vissa begränsningar: Kanalen är analog Kanalen är bandbreddsbegränsad och är oftast störd (av brus) Kanalens kapacitet

Läs mer

Tillförlitlig dataöverföring Egenskaper hos en länk Accessmetoder. Jens A Andersson

Tillförlitlig dataöverföring Egenskaper hos en länk Accessmetoder. Jens A Andersson Tillförlitlig dataöverföring Egenskaper hos en länk Accessmetoder Jens A Andersson Digitalisering av ljud Omvandling av ljud till binär data sker i tre steg: 1) Sampling 2) Kvantisering 3) Kodning Detta

Läs mer

Föreläsning 12: Linjär regression

Föreläsning 12: Linjär regression Föreläsning 12: Linjär regression Matematisk statistik Chalmers University of Technology Oktober 4, 2017 Exempel Vi vill undersöka hur ett ämnes specifika värmeskapacitet (ämnets förmåga att magasinera

Läs mer