Questions tagged «modulation»

是否有任何现有的应用程序可以对某人的声音进行采样，然后使用它来调制其他声音或合成类似于原始声音的文本？ 例如，此AT＆T的“文本到语音”演示使您可以从预设中选择一种语音和一种语言，我猜这些预设是基于已采样的某些人类语音的。 您如何称呼这个过程？是语音调制吗？语音合成？

19 modulation  voice 

假设我们有一个包含高斯白噪声的信号nnn。如果我们通过乘以调节这个信号sin2ωtsin⁡2ωt\sin 2\omega t，产生的信号仍然有一个白色的功率谱，但很明显的噪声现在时间“束身”。这是一个循环平稳过程的例子。 x(t)=n(t)sin2ωtx(t)=n(t)sin⁡2ωtx(t) = n(t) \sin2\omega t 假设我们现在通过与正弦和余弦本机振荡器混合以形成I和Q信号来解调频率为ωω\omega的信号： Q = X （吨）× COS ω 吨I=x(t)×sinωtI=x(t)×sin⁡ωtI = x(t) \times \sin\omega t Q=x(t)×cosωtQ=x(t)×cos⁡ωtQ = x(t) \times \cos\omega t 天真地观察到的功率谱（在大于1 / f的时间间隔内获取）是白色的，我们可以预期I和Q都包含相同幅度的白色高斯噪声。但是，真正发生的是，I正交选择性地对具有高方差的时间序列x （t ）的部分进行采样，而相位相差90度的Q对较低方差的部分进行采样：x(t)x(t)x(t)1/f1/f1/fIIIQQQIIIx(t)x(t)x(t)QQQ 结果是我的噪声频谱密度是是Q的 3倍。3–√3\sqrt{3}QQQ 显然，在功率谱之外必须有一些对描述调制噪声有用的东西。我所在领域的文献中有许多描述上述过程的可访问论文，但我想学习信号处理/ EE社区如何更普遍地对待它。 有哪些有用的数学工具可用于理解和控制循环平稳噪声​​？ 任何参考文献也将不胜感激。 参考文献： Niebauer等人，“非平稳散粒噪声及其对干涉仪灵敏度的影响”。物理 修订版A 43，5022-5029。

16 noise  modulation  cyclostationary-random-process 

我有一个朋友从事无线通信研究。他告诉我，我们可以使用一个频率在给定的时隙中发送多个符号（当然我们可以在接收器处对其进行解码）。 正如他所说，该技术使用了新的调制方案。因此，如果一个发送节点通过无线信道并且在每个节点使用一个天线向一个接收节点发送，则该技术可以在一个频率上的一个时隙中发送两个符号。 我不是在问这种技术，也不知道它是否正确，但我想知道是否可以做到这一点？这有可能吗？香农限额可以打破吗？我们可以在数学上证明这种技术的可能性吗？ 我想知道的另一件事是，如果这项技术正确，将会带来什么后果？例如，这种技术对于著名的干扰信道开放问题意味着什么？ 有什么建议吗？任何参考表示赞赏。

15 modulation  reference-request  channelcoding 

我正在写一个示例，说明如何通过两台计算机之间的声音传输数据。一些要求： 距离非常近，即两台计算机基本上彼此相邻 噪音很小（我不认为我的老师会打开摇滚歌曲作为噪音源） 错误是可以接受的：例如，如果我发送“无线电通信”，那么如果另一台计算机收到“ RadiQ通信”，也可以。 如果可能的话：没有头，标志，校验和...。因为我只想要一个非常基本的示例，演示通过声音传输数据的基础。无需幻想。 我尝试根据此链接使用音频频移键控： 实验5 APRS（自动包裹报告系统） 并得到了一些结果： 我的Github页面 但这还不够。我不知道如何进行时钟恢复，同步...（链接具有锁相环作为定时恢复机制，但显然还不够）。 因此，我认为我应该找到一种更简单的方法。在这里找到一个链接： 数据转为音频并返回。带有源代码的调制/解调 但是OP没有实现答案中建议的方法，因此恐怕它可能非常复杂。我也不清楚答案中建议的解码方法： 解码器稍微复杂一点，但这是一个概述： 可选地，对11Khz附近的采样信号进行带通滤波。这样可以在嘈杂的环境中提高性能。FIR过滤器非常简单，有一些在线设计小程序可以为您生成过滤器。 门限信号。大于1/2最大幅度的每个值都是1，小于1/2最大幅度的每个值都是0。这假设您已经采样了整个信号。如果这是实时的，则可以选择固定的阈值或执行某种自动增益控制，以在一段时间内跟踪最大信号电平。 扫描点或破折号的开始。您可能希望在点周期内看到至少一定数量的1，以将样本视为点。然后继续扫描以查看是否是破折号。不要指望完美的信号-您会在1的中间看到几个0，在0的中间看到几个1。如果噪声很小，则将“接通”周期与“断开”周期区分开应该很容易。 然后逆转以上过程。如果看到破折号，则将1推至缓冲区，如果将破折号，则推至零。 在将其归类为点之前，我不知道有多少个1，...所以我现在不了解很多事情。请向我建议一种通过声音传输数据的简单方法，以便我能理解该过程。非常感谢你 ：） 更新： 我做了一些看起来（一定）可操作的Matlab代码。我首先使用幅度移位键控（采样频率48000 Hz，F_on = 5000 Hz，比特率= 10 bits / s）调制信号，然后将其与标头和结束序列相加（当然也对它们进行调制）。标头和结束序列是临时选择的（是的，这是hack）： header = [0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 …

12 audio  modulation  sound  fsk 

我目前正在实施声学FSK调制和解调。我不是信号处理专家，因此非常感谢您提供有关位定时恢复的帮助。目前我实现使用两个匹配滤波器用于每个音调的解调器（具有的相位差对于非相干检测）。基本上，每个滤波器的输出都是振幅不同的峰值。我有两个问题：90∘90∘90^{\circ} 如何执行位定时恢复？ 对于包同步前同步码（线性调频，巴克码，黄金码等），您有什么建议？ 我用Google搜索了Gardner算法，但不确定它是否适用以及如何适用。考虑一下，我目前正在使用声卡使用2个频率为800 bps的比特率。

10 modulation  demodulation  fsk  symbol-timing 

我不知道这个问题是否有意义，因为我是dsp的新手。 在我对音频dsp的有限尝试中，我遇到了： 调频 调幅 添加剂合成 减法合成 我的问题是：这些是信号处理（特别是音频）的主要基本类别吗？ 换句话说，具有全套插件的FL Studio可以完成的所有效果和奇特的事情可以分解为上述4种操作的一系列和组合吗？还是还有一大堆？从理论上讲，带插件的现代DAW可以按这种方式分为任何类别吗？以上四个类别本身是否有意义？ 背景知识：基本上，我正在尝试制作一个非常基本（但非常灵活）的音频合成器/编辑器，作为一个学习编程和音频dsp的项目。使用Java时，我首先模仿了现实世界中类似合成器的基本类，调用了Oscillator和LFO之类的东西，但是每次学习新东西时，我发现自己不得不重写所有内容以使新概念适合该程序。 我现在尝试重新开始，并提出程序的基本对象和结构。为了做到这一点，我需要知道如何允许这些对象进行交互等。 谢谢！ 编辑* * * 感谢您提供有用的评论和答案。我意识到我可能一直低估了东西的dsp方面，我将无法仅为简单的合成器创建基本的模板和结构，然后对其进行扩展/构建。当我学习新东西和做事的“正确”方法时，我可能不得不一次又一次地进行重建……这将花费更长的时间，但是也许我会学到更多？同样抱歉，我似乎还没有足够的代表来投票支持任何人……我会尽快。 编辑*编辑*** 我应该补充一点，在谷歌搜索中发现了有关“合成类型”的基本指南，我发现它是相关且有趣的。

10 audio  music  modulation 

我想对DSP蜂巢式控制器进行ping操作，以寻求有关将哪种最佳调制类型用于低频水下通信的一般想法。我选择这个项目是因为我可以从中学到很多东西。 一些背景： 低频，<500 Hz（明显适用于载波和调制数据） 例如200 Hz的BPS会很好。 肯定会有多路径。 由于多普勒效应，频率可能会以原始频率的约0.3％的最大因数被涂抹。 到目前为止，我发现： 我当时在考虑OFDM，但我了解到虽然信道估计要容易得多，但对多普勒效应更敏感。 我也在考虑线性调频调制，有人做过类似的事情吗？ 你怎么看？ 编辑：我附上了一些我认为是“最坏情况”的场景（多路径通道，bps = 200 Hz）。通道以时域中的位数表示，因此您可以更轻松地查看在下一个反射到达之前经过了多少位。 情况1： 情况2： 情况3： 情况4： 笔记： 如我们所见，我几乎总是拥有一条大小几乎相等但相反相位的第二条路径，准备将其粘贴到我的主路径上。 对于一个1000比特@ 200 bps（5秒）的数据包，我认为通道可能会发生显着变化……但是，与此同时，我们对数据包的长度和内容拥有完全的控制权。 我们可以假设由于多普勒引起的频率偏移相对“表现良好”，即没有突然的“混响”。还可以考虑由于载波失配而引起的频率偏移。

10 digital-communications  modulation 

通过采用符号和前一个符号的星座位置的点积，我成功地对D-BPSK进行了软解码。如果结果> = 1，则符号相位保持不变，并且该位为零。如果结果<= -1，则相位已偏移，结果为1。在-1和1之间，结果是软0或软1。 我不知道如何使用D-QPSK进行相同的操作。我可以只使用阶段，但这会丢掉很多可以帮助软解码器的信息。 本文解释了如何做到这一点，并给出了公式（10）： b1=Re{sns∗n−1},b2=Im{sns∗n−1}b1=Re{snsn−1∗},b2=Im{snsn−1∗}b_1 = \mathrm{Re}\{s_n s^*_{n-1}\}, b_2 = \mathrm{Im}\{s_n s^*_{n-1}\} 但是我不明白这种表示法- *浮动在上面意味着什么？我尝试仅将复数相乘并取实部和虚部，但这没有用。 由于星座可以旋转，因此如何将两个轴分开？

9 modulation  demodulation  bpsk  channelcoding  qpsk 

他们从深空通信中获得什么样的误码率（Pioneer，Voyager等），什么样的调制和FEC使他们能够以接收信号功率的微观水平恢复消息？ 对于相似的信道条件，是否有更现代的调制方法和编码方案？

9 modulation  forward-error-correction 

我在这里用C实现了一个简单的类似V.23的FSK调制解调器。 所选调制的特殊性使得0和1以两个不同频率（分别为2100 Hz和1300 Hz）的音调发送，并且每个符号的持续时间为1/1200秒，介于一到两个完整周期之间符号音调频率的 我在接收机中使用的带通滤波器的频率约为875 Hz至2350 Hz。该范围是根据经验确定的。 问题是，如何根据音调频率和符号持续时间来计算类似信号的频率范围？ 编辑：建议与调幅相似，其中调制信号落入从F 载波 -消息带宽到F 载波 +消息带宽 Hz的频带。 如果我尝试将此逻辑直接应用于我的情况，那么我应该期望我的FSK信号的带宽是以下各项的并集： F1 - 比特率，以F1 + 比特率 F0 - 比特率以F0 + 比特率 或者，如果我插入数字，则为： 1300-1200 = 100至1300 + 1200 = 2500 2100-1200 = 900至2100 + 1200 = 3300 或者，简单地，从100到3300 Hz。 但是，如果我查看我的FSK信号的频谱，看起来它大致包含在2100-1200 = 900到1300 + 1200 = 2500 Hz …

9 frequency-spectrum  modulation  fsk 

当信号被调制到电磁频谱中的载波上时，该信号将占据载波频率周围频谱的一小部分。它还会导致在载波频率之上和之下的频率处产生边带。 但是，为什么和为什么在AM和FM中产生这些边带？为什么在FM中产生那么多的边带，而在AM中只产生两个呢？请提供一个实际的例子，因为我已经知道它们是如何数学生成的。 我知道的是，在时域中，将原始信号放入载波信号时，实际上是将其与载波信号相乘，这意味着在频域中，原始信号会与载波信号卷积。AM中的这两个边带实际上是载波信号的傅立叶变换。 它是否正确？

9 frequency  frequency-spectrum  modulation 

根据阅读的内容，我制定了一种用于FM声音合成的算法。我不确定我是否做对了。创建软件合成器乐器时，将使用函数来生成振荡器，并使用调制器来对该振荡器的频率进行模数化。我不知道FM合成是否仅适用于调制正弦波？ 该算法采用仪器的波函数以及调制器的调制器指标和比率。对于每个音符，它都采用频率并存储载波和调制器振荡器的相位值。调制器始终使用正弦波。 这是伪代码中的算法： function ProduceSample(instrument, notes_playing) for each note in notes_playing if note.isPlaying() # Calculate signal if instrument.FMIndex != 0 # Apply FM FMFrequency = note.frequency*instrument.FMRatio; # FM frequency is factor of note frequency. note.FMPhase = note.FMPhase + FMFrequency / kGraphSampleRate # Phase of modulator. frequencyDeviation = sin(note.FMPhase * PI)*instrument.FMIndex*FMFrequency …

9 audio  algorithms  modulation