Tôi đang tìm trong cửa hàng ứng dụng Android cho một bộ chỉnh guitar. Tôi tìm thấy một ứng dụng bắt sóng cho rằng nó nhanh hơn các ứng dụng khác. Nó tuyên bố nó có thể tìm thấy tần số mà không cần sử dụng DFT (tôi ước tôi vẫn có URL cho thông số kỹ thuật này).
Tôi chưa bao giờ nghe nói về điều này. Bạn có thể thu được tín hiệu âm thanh và tính toán tần số mà không cần sử dụng thuật toán DFT hoặc FFT không?
Câu trả lời:
FFT thực sự không phải là một cách tuyệt vời để tạo ra một bộ chỉnh. FFT vốn đã có độ phân giải tần số hữu hạn và không dễ để phát hiện những thay đổi tần số rất nhỏ mà không làm cho cửa sổ thời gian quá dài khiến nó khó sử dụng và chậm chạp.
Giải pháp tốt hơn có thể dựa trên vòng khóa pha , vòng chậm trễ bị khóa , tự động tương quan, phát hiện và theo dõi zero crossing, phát hiện tối đa hoặc tối thiểu và theo dõi và kết hợp chắc chắn thông minh của các phương pháp này.
Tiền xử lý luôn giúp.
Một FFT báo cáo đỉnh hoặc tần số phổ tần số (được định lượng theo kích thước thùng FFT), khác với cao độ âm nhạc. Có thể tần số cao độ cảm nhận bị thiếu hoàn toàn khỏi phổ FFT.
Một số bộ chỉnh guitar đơn giản nhất chỉ sử dụng bộ lọc thông thấp hoặc băng thông và đo thời gian giữa các điểm giao nhau. Đối ứng cho một ước tính tần số.
Autocorrelation là một phương pháp ước lượng cao độ phổ biến khác; và tương quan trượt hoặc các biện pháp tự tương tự khác có rất nhiều biến thể, chẳng hạn như trượt ASDF (chênh lệch bình phương), AMDF (chênh lệch trung bình), so khớp mô hình phi tuyến tính, chỉ kiểm tra thích ứng cho một phạm vi độ trễ hạn chế, nội suy trễ, cửa sổ và lựa chọn cửa sổ thích ứng, trọng số khác nhau hoặc sử dụng lý thuyết quyết định để chọn trong số nhiều chuỗi lịch sử độ trễ tiềm năng, v.v. Một vấn đề với hầu hết các biện pháp tự tương tự là chọn quãng tám thích hợp, vì quãng tám phụ có thể hiển thị gần giống nhau.
Các khả năng khác bao gồm sử dụng PLL, bộ giải điều chế cầu phương được lọc, biến đổi Hilbert được lọc, v.v.
Nhưng lưu ý rằng một số phương pháp lọc và giải điều chế DSP gần như tương đương với việc thực hiện 1 thùng của một DFT có cửa sổ, có thể phù hợp hoặc không phù hợp như một câu trả lời cho câu hỏi của bạn.
Phát hiện cao độ có thể được thực hiện theo nhiều cách linh hoạt và tò mò. Một cách để làm điều đó là bằng cách sử dụng autocorrelation . Bài viết này đưa ra một ví dụ về cách nó có thể được sử dụng. Tự động tương quan có thể được thực hiện đơn giản một cách lố bịch bằng cách sử dụng bộ tương quan 1 bit (không thể tìm thấy bất kỳ giấy tờ nào về điều đó vì một số lý do). Vì vậy, về mặt lý thuyết, cao độ có thể được phát hiện nhanh hơn so với FFT, nhưng tôi nghi ngờ rằng nó sẽ chính xác hơn nhiều nếu không xử lý trước thực sự thông minh.
Ngoài ra, hãy xem Hilbert-Huang Transform (HHT) tương đối mới được định nghĩa bằng thuật toán . Nó có thể xử lý các tín hiệu phi tuyến tính phi tuyến tính có thể phù hợp với ứng dụng của bạn.
Nếu bạn biết chính xác thùng tần số nào bạn đang tìm kiếm trong DFT / FFT thì bạn có thể sử dụng thuật toán Goertzel để chỉ nhận giá trị của thùng đó.
Tôi đã có một cây đàn guitar một tháng trước và bắt đầu viết một bộ chỉnh âm dựa trên PLL .
Một trong những tài nguyên tôi từng sử dụng để hiểu PLL là trang "Tìm hiểu về các vòng lặp bị khóa" của Paul Lutus.
Bạn thực sự có thể tính toán tần số của tín hiệu bằng cách sử dụng phổ giả của nó, xem xét các hàm riêng của ma trận tự tương quan của nó. Về cơ bản, nó phân hủy tín hiệu của bạn thành các không gian nhiễu và tín hiệu. Từ đó, bạn có thể tìm thấy phổ của nó. (Bạn cũng có thể giới hạn nó và cung cấp cho nó một dải tần số để kiểm tra). Nó cũng là tiếng ồn miễn dịch khá. Tất nhiên, đây là một phương pháp tham số, không phải là phương pháp không tham số như DFT.
Tất cả phụ thuộc vào nền tảng mà bạn muốn xử lý nó, nếu bạn cần một mạch đơn giản, tôi khuyên bạn nên làm nổ tín hiệu với mức tăng và biến nó thành một sóng vuông và đo khoảng thời gian với một vi điều khiển bằng bộ định thời.
Nhưng nếu bạn muốn làm quen với xử lý tín hiệu, hãy xem phương pháp NHẠC:
http://en.wikipedia.org/wiki/Mult Môn_signal_ classification
Hy vọng nó giúp
Tồn tại rất nhiều phương pháp ước tính cao độ mà không sử dụng DFT / FFT, một số trong số chúng bao gồm phương pháp MUSIC được liệt kê trong bài viết này: https://ieeexplore.ieee.org/abab/document/6521410/ Kết quả mô phỏng trong bài báo này cho thấy rằng khi tần số cơ bản rất thấp, phương pháp NLS chính xác vượt trội so với các phương pháp khác trong số được liệt kê.