Главная > Цифровая обработка сигналов (Гольденберг Л. М.)
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

6.3. АДАПТИВНЫЙ ФИЛЬТР — ЛИНЕЙНОЕ ПРЕДСКАЗЫВАЮЩЕЕ УСТРОЙСТВО

6.3.1. Метод линейного предсказания

Метод линейного предсказания используется для решения задач анализа и синтеза речи и для спектрального анализа [6.3, см. также разд. 8]. Суть метода состоит в следующем. Обрабатываемая последовательность разбивается на части, каждая из которых представляет собой конечную последовательность из отсчетов Этой конечной последовательности ставится в соответствие величин Эти величины определяются так, чтобы погрешность была минимальной,

т. е. в соответствии с критериями типа (6.1) и (6.2). Существуют три варианта критериев метода линейного предсказания.

Первый критерий соответствует линейному предсказанию «вперед». При этом оценка очередного отсчета рассчитывается как линейная комбинация предыдущих отсчетов последовательности:

а текущая ошибка имеет вид

Коэффициенты определяются из условия минимума общей ошибки предсказания «вперед»

Второй критерий соответствует линейному предсказанию «назад». При этом оценка отсчета рассчитывается как линейная комбинация последующих отсчетов последовательности:

а текущая ошибка имеет вид

Величины определяются из условия минимума общей ошиб-. предсказания «назад»

Третий критерий соответствует линейному предсказанию «вперед» и «назад». При этом неизвестные параметры определяются из условия минимума общей ошибки предсказания

где рассчитываются соответственно по формулам (6.16) и (6.18).

Любой из описанных критериев может использоваться, например, для реализации адаптивных фильтров в системах анализа и синтеза речи. Рассмотрим принцип построения такой системы на основе линейного предсказания «вперед». Для анализа речи отсчеты речевого сигнала подаются на нерекурсивный адаптивный фильтр (рис. 6.5,а), так называемый обратный или отбеливающий [6.7] фильтр, описываемый разностным уравнением (6.15). Коэффициенты изменяются только после обработки очередных отсчетов Поэтому можно принять, что

где - z-образ текущей ошибки передаточная функция НАФ до очередного обновления коэффициентов; - -образ обрабатываемой части речевого сигнала. Результатом анализа отсчетов речевого сигнала являются значения коэффициентов текущая ошибка и значение общей ошибки определяемое (6.16).

Рис. 6.5

Эти данные могут быть использованы для синтеза (восстановления) речевого сигнала. Для точного восстановления достаточно [см. (6.20)] подать сигнал на фильтр с передаточной функцией

Схема восстанавливающего рекурсивного фильтра, соответствующая (6.21), изображена на рис. 6.5, б. Практически при передаче данных об анализируемом речевом сигнале по каналу связи с целью его восстановления на приемном конце передают лишь значения коэффициентов и некоторую информацию о текущей ошибке . Эта информация позволяет генерировать функцию возбуждения восстанавливающего фильтра на приемном коице. Очевидно, что восстанавливающий фильтр должен быть устойчивым, т. е. полюсы передаточной функции (6.21) должны находиться внутри единичной окружности на комплексной -плоскости.

Существуют различные алгоритмы определения параметров фильтров по методу линейного предсказания, которые отличаются друг от друга как выбранным критерием [см. (6.16), (6.18), (6.19)], так и областью значений переменной по которой выполняется суммирование в (6.16), (6.18), (6.19) [6.8, 6.9].

1
Оглавление
email@scask.ru