Hallo! wie entfernt man ein periodisches Störsignal aus einem Audiosignal? digitalen Filter mit Bandsperre vorschalten? Bandsperre mit benötigter Dämpfung um das Störsignal zu eliminieren? oder geht das anders/einfacher? Danke! Thomas
Um was für ein Störsignal geht es denn? Kannst du ein kurzes Beispiel hochladen? Meistens lassen sich solche Störsignale nur mit erheblichem Aufwand und selten ohne erhebliche Artefakte entfernen. Grüße, Peter
Hallo Es handelt sich um eine theoretische Frage: analoges Signal (fa=10kHz) enthält periodische Störkomponente mit Periode To=0,5ms relevante Komponenten des Störsignals: Grundwelle, 1.+2.Oberwelle welche digitale Massnahme um Störer zu unterdrücken? mein Vorschlag: digitalen Filter mit Bandsperre vorschalten? Bandsperre mit benötigter Dämpfung um das Störsignal zu eliminieren? oder geht das anders/einfacher? DANKE! Thomas
Das Problem ist doch ein ganz anderes: In der Praxis kennt man die Störkomponente nicht. Weder deren Periodendauer, noch deren Tastgrad, Frequenz, Amplitude, Phase und deren Oberwellen. Wenn man die Daten der Störkomponente genau kennt, erzeugt man sie synthetisch und zieht sie vom Nutzlignal ab. Dann ist die Störung komplett und artefaktfrei entfernt. Wie gesagt, das geht in der Praxis aus oben genannten Gründen nicht. Grüße, Peter
Hi, Also ich würde schon sagen das man die Art des Störsignales kennt (meine Meinung). Gerade im Audiobereich denk ich is es gar nicht so schwer -> anhand einer Höranalyse kann man meiner Meinung recht gut beurteilten um welches Stöhrsignal es sich handelt (kann man auch mittels Spektrogram hinterlegen). Eine andere Lösungsmöglichkeit bei komplexeren Störsignalen kann mittels adaptiver Filter realisiert werden: siehe Aufgaben adaptiver Filter http://books.google.at/books?id=1Z0bis7VztMC&printsec=frontcover&dq=adaptives+filter+moschytz&source=bl&ots=jUkiHwVEEg&sig=Iw3IB8hjSl8x8i3Xo5RCxVDuKMg&hl=de&ei=WiH6S6j8I4Tf4gazoMQI&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=4&ved=0CCIQ6AEwAw#v=onepage&q&f=false In der Praxis sind diese Filter auch als Denoiser etc. bekannt. Nach einem Lernprozess (d.h ein Stück Rauschen muss dem Filter "beigebracht" werden) kann das Störsignal mehr oder weniger abgezogen werden. Wobei natürlich auch hier immer auch das Nutzsignal beeinflusst wird: Beispiel eines Denoisers: http://www.youtube.com/watch?v=wP1PjS7Jrxg lg Peter
Hallo, da es sich um eine theoretische Frage handelt und die zu berücksichtigenden Oberwellen bereits aufgeführt sind, geht diese Frage wohl auf adaptive Filter hinaus (wie Peter schon erwähnt). Man kann adaptive Filter auf verschiedenste Signale trainieren (Rauschen, Sinus/Dreieck/Rechteck usw.). Audiosignale (eigentlich eher Sprachsignale) haben die statistische Eigenschaft, daß sie nach ca. 1...2ms zeitlicher Verzögerung sehr unkorreliert zu sich selbst sind. Wenn das Störsignal sinusähnlich (mit Oberwellen) ist, trifft diese Eigenschaft darauf nicht zu. Nun kann man, z.B. mit dem LMS-Algorithmus, eine Abgleichvorschrift für die Koeffizienten eines adaptiven Filters formulieren und so ein Auto-Multi-Notch-Filter realisieren, das bei Auftreten der Störung sofort die richtigen Frequenzen "aus-notcht". Die Anmerkungen zuvor sind völlig korrekt, daß das nicht ganz ohne Artefakte funktioniert, z.B. durch das Einschwingen des adaptiven Filters nach Eintreten der Störung, das einige zig Millisekunden dauern kann. Wenn das Audiosignal auch Musik enthält (oben nicht beschrieben), können auch Musikanteile unterdrückt werden. Wenn ich genügend Informationen über das Störsignal habe, um das zu verhindern, greift das Konzept von Peter (s.o.). Viele Grüße! Gerrit, DL9GFA
Gibt es nicht schon Verfahren die mit Modellen der Signalerzeuger arbeiten? Es kann ein Modell einzelner Signalkomponenten (klassifiziert als Stör-/ Nutzsignal) gebildet werden, dass sich mit dem Signalgemisch abgleicht für eine möglichst gute Korrelation zur gewünschten Signalkomponente.
Hallo! aber rein prinzipiell würde das so schon gehen: ? digitalen Filter mit Bandsperre vorschalten? Bandsperre mit benötigter Dämpfung um das Störsignal zu eliminieren? danke Thomas
und wenn ich das richtig verstanden habe muesste ich bei: Situation: analoges Signal (fa=8kHz) enthält periodische Störkomponente mit Periode To=0,5ms relevante Komponenten des Störsignals: Grundwelle, 1.+2.Oberwelle ->mit 2 Bandsperren loesen (2kHz und 4kHz) sprich die Grundwelle und die erste Oberwelle dämpfen und die 3.Oberwelle koennte ich weglassen da die mit 6kHz ueber der halben Abtastfrequenz liegt d.h. die digitalen Bandsperren in Serie schalten vorausgesetzt es existiert ein antialiasingfilter mit f(g)=f(a)/2 ?nur um ganz sicher zu sein dass ich es verstanden habe? DANKE
Hi ... D.h du nimmst damit automatische ein Signal an das harmonische Obertöne hat ? Ist nur nebensächlich aber bzlg. der Bezeichnung -> http://de.wikipedia.org/wiki/Harmonische : 2 kHz wäre die Grundwelle oder die 1. Harmonische 4 kHz damit die 1. Oberwelle oder 2. Harmonische und bei 6 khz hätten wir die 2. Oberwelle. Sonst hast du natürlich recht und das verstanden, wenn du schon ein Tiefpassfilter als AAF (Anti Aliasing Filter) verwendest brauchst du die 6 kHz nicht mehr bedämpfen ... wobei es natürlich auf die Steilheit des Filters ankommt, da bei der Grenzfrequenz -> hat man ja nur eine Dämpfung von -3dB. D.h bei einem Filter erster Ordnung -20 dB/Dekade was heissen würde bei 40 kHz hast du eine Dämpfung von -23 dB ... dies kannst du natürlich auch auf die 8 kHz beziehen. lg Peter
Dogbert schrieb: > Gibt es nicht schon Verfahren die mit Modellen der Signalerzeuger > arbeiten? > > Es kann ein Modell einzelner Signalkomponenten (klassifiziert als Stör-/ > Nutzsignal) gebildet werden, dass sich mit dem Signalgemisch abgleicht > für eine möglichst gute Korrelation zur gewünschten Signalkomponente. Also ich würde hier mal behaupten das das genau mit adaptiven Methoden geschieht, der algorithms berechnet ja genau aus dem Fehlersignal und dem Störsignal die Modelparameter für ein linears System (adaptives System). Kann mich natürlich auch irren (aber ok brauch ich nicht wirklich extra zu ergänzen ist wohl generell der Fall in der Wissenschaft ;-)) lg Peter
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