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DegreeTeam / Sound-Streaming-System

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4월 3주차 장수영 일정 #12

Open Jangsuyoung opened 9 years ago

Jangsuyoung commented 9 years ago

(MATLAB 기반으로 Simulaion)

  1. BPF까지 설계해서 가장 적합한 최적의 값을 찾는다. [Simulation 종료]

(SBC에다가)

  1. 패킷량을 줄이기 위한 Data converter 구현
  2. 가져온 데이터를 가지고 DownSampling 구현
  3. 음성데이터를 가져오는 동안의 버퍼와 음성을 처리하는 동안의 버퍼를 처리하기 위한 Codec 구현
Jangsuyoung commented 9 years ago
  1. BPF까지 설계해서 가장 적합한 최적의 값을 찾는다. 디지털 서라운드( 20Hz ~ 20,000Hz 는 거의 ALL_PASS_FILTER 급이라서 적용하지 않음) image

실제적으로 귀로는 그렇게 차이가 나지 않음!! data 차이를 비교해서 가장 괜찮은 것으로 해야겠다. 지지직 거리는 소리가 없어지는 효과이다.(잡음제거)

Jangsuyoung commented 9 years ago

Down_sampling_Level : 2, Filter Type : 2, Data type : 3 Linear_filter Elapsed time is 0.002041 seconds. Error rate : 1.358271e-02

Down_sampling_Level : 2, Filter Type : 2, Data type : 3 Linear_filter Elapsed time is 0.001961 seconds. Error rate : 8.717419e-03

Down_sampling_Level : 2, Filter Type : 2, Data type : 3 Linear_filter Elapsed time is 0.002007 seconds. Error rate : 4.607034e-03

위의 Elapsed time은 convolution 연산 속도이다 . 이론 상이나 실제서나 필터의 계수에 따라 속도의 차이가 나기 마련인데 위의 실험은 필터의 계수를 모두 40으로 맞추어서 실험을 하였기 때문에 같은 속도차이를 보인다.

하지만 Error rate 는 당연히 많은 대역폭을 할당한 NTSC TV 대역폭이다. 많은 주파수 대역폭을 자른 AM이 상대적으로 Error rate가 높지만 그만큼 잡음에는 효과적이다. 하지만 우리 귀에는 그게 그거인 것처럼 들리기 때문에 Error rate가 낮은 NTSC TV 대역폭을 할당할 예정이다.

위의 실험은 Down_sampling_Level : 2, Filter Type : Linear_filter, Data type : float 환경에서 진행 되었다.

<이로써 MATLAB Simulation은 종료되고 SBC에 적용할 차례이다.>