"本章主要讲解音频信息的获取与处理,涉及的核心概念包括假定小波函数、采样与量化、DFT(离散傅立叶变换)和IDFT(逆离散傅立叶变换)。" 在音频信息的获取与处理中,假定小波函数是一个关键工具,它用于分析和解析信号的局部特征。小波变换能够提供信号在时间和频率上的多尺度分析,尤其适用于非平稳信号的处理。然而,这里没有给出具体的假定小波函数表达式,但提到了当标度因素变化时,小波图形会有所改变,如图3-6所示,其中标度因素为1,2,4。 信号处理的基础包括采样和量化。采样是将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号的过程,这通常通过采样脉冲与模拟信号的乘积来实现。采样间隔△t决定了信号的离散程度,采样定理指出,为了防止频率混叠,采样频率至少应该是信号最高频率的两倍,即f_s ≥ 2f_m。实际应用中,由于计算机的二进制表示,采样频率通常会选取f_s = (2.56~4)f_m。 量化是将采样后的连续幅度值转化为离散的量化电平,这个过程可能会引入量化误差。合理选择采样间隔△t对于避免失真和减少计算量至关重要。过采样可以提高信号质量,而低采样可能导致信号失真或频率混叠。 采样长度的选择直接影响频率分辨率。频率分辨率定义为相邻频率成分之间的差值,表示能分辨的最小频率变化。公式Δf = f_c / N 表明,采样长度N增加,频率分辨率Δf减小,意味着能更精确地区分不同频率成分。在实践中,常见的采样点数有512、1024、2048、4096等,以达到良好的频率分辨率。 DFT(离散傅立叶变换)和IDFT(逆离散傅立叶变换)是傅立叶分析在数字信号处理中的应用。DFT将一段离散时间信号转换为离散频率域表示,揭示了信号的频率成分;而IDFT则用于将频域信息转换回时域,两者互为逆运算。在音频处理中,DFT和IDFT常用于频谱分析、滤波、压缩等任务,对理解和处理音频信号具有核心价值。
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