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常用EQ均衡器采用2阶IIR滤波器进行设计,主要关注幅度响应。不过近些年来开始有人关注使用FIR滤波器来设计EQ了。
EQ均衡器一般为并联结构,最后输出加权求和。恢复出所需声音。高级一点的EQ会在后级嵌入动态增益调整器,用来阻止EQ输出截顶。 本人做过sigmaDSP的工程,里面的EQ传递函数如下所示: 然而并没有体现出单个EQ调整器的参数。其中Q值是从模拟EQ中引申出来的概念(个人觉得) ,可以发现该传递函数并没有体现出中心频率。 一般EQ还有boost以及gain,数字滤波器中实际只需要gain进行调整。至于最终的组合方式,根据需求来定。 查了一下,找到了上述大师关于EQ的参数的一片论文: http://wenku.baidu.com/link?url= ... mWmvqI9CkeONTRDmS2m 可以感到,大师的做法是先根据幅频特性的需求,设定在DC 以及无穷大处的增益为0db,然后以直接I型来设计所需滤波器。 论文中又公式阐述和图标等,此处不赘述了。 不过通篇论文只在关注其幅频响应,没有关注到相频响应。这几年来,陆续有人开始关注EQ均衡器的线性相位方法实现。最直接的手段就是FIR滤波器。 不过FIR滤波器也存在缺陷,不光是其需要比IIR滤波器更高的计算量,而是因为更高阶数,造成的数据延迟就会更大。延迟到一定层次,就会出现不想出现的效果。不过好处是,FIR滤波器可以用FPGA进行优化设计,降低系统需求。至于DSP的优化设计,则需要根据DSP的结构来进行,具体能达到什么效果,需要根据个人能力和系统平台来定。 不知道大家有没有这种经验:EQ的boost调节到一定水平,特别是调接到最大时,声音就难以入耳了。为什么呢?一方面是,声音增益调整很高时,DAC受输出电平所限会截止,声音就发扁,另一方面是,从ADC过来的声音实际上带有量化噪声,这个量化噪声会跟随信号从头至尾,boost提高时也会提高量化噪声的水平。 量化噪声的功率由量化位数决定,分布受采样率影响(通常情况下,认为输入信号是随机信号,与量化系统无关,与系统有关时就不能这么分析了),有人可能觉得甚至做过实验,用192K、8位量化器去采样声音,发现与48K 8位量化的声音好像区别不是特别大。为什么呢?----------数学分析告诉我们应该会好一些的,事实为什么不行呢? 我想了好几天,感觉应该是这个问题:数学分析是分析的整个信号,而我们听得只是一段,一段来说本身不会带来什么变化。 怎么办呢?前人真智慧!把输出信号抽取出来,改成量化位数较高的低采样率信号。这就是sigma-deltaADC的基础。 |
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3个回答
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上面两个图不能直接粘贴,回头上传。
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量化噪声听起来什么感觉,跟着声音一起走的噪点,喉咙发咸。
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慢慢来喽!
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只有小组成员才能发言,加入小组>>
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基于采用FPGA控制MV-D1024E系列相机的图像采集系统设计
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