Luento 10.3. Konvoluutio

 

Kurssin toisella luennolla luotiin ensin katsaus muutamaan signaalinkäsittelyn alan tunnettuun sovellukseen: kompressio, puheentunnistus, puheen välitys digitaalisesti, jne.

Kappaleen 2 alussa käsitellään usein käytettyjen jonojen perusmääritelmät ja lohkokaavioiden perusoperaatiot: yhteenlasku, skalaarilla kertominen sekä viivästys. Näiden avulla voidaan esittää kaikki tämän kurssin suotimet. Kurssilla tarkastellaan lineaarisia ja aikainvariantteja suotimia, jotka voidaan esittää konvoluution avulla, toisin sanoen painotettuna keskiarvona N:stä viimeksi sisään tulleesta näytteestä. Konvoluutiosta nähtiin oheisen kuvan mukainen demo.

Kuvassa ylimpänä on suodatettava signaali, joka etenee vasemmalta oikealle. Jokaisen uuden näytteen saapuessa (kuvan ulkopuolelta vasemmalta) kerrotaan punaisella merkityt näytteet kuvan keskellä keskellä olevilla kertoimilla. Näin saadut tulot lasketaan yhteen ja sijoitetaan tulos alla olevan kuvan punaisella merkityksi uusimmaksi vastearvoksi.

Tämän jälkeen jatkettiin teoreettisemmalla asialla, eli kappaleen 2.2 diskreettien järjestelmien ominaisuuksilla. Näistä lineaarisuus ja aikainvarianssi ovat ne perusominaisuudet jotka otetaan myöhemmän tarkastelun lähtökohdaksi. Myös stabiilisuus on kriittinen ominaisuus, koska epästabiililla suotimella ei tee mitään.

Kappaleessa 2.3 tarkastellaan LTI-järjestelmiä, eli järjestelmiä jotka ovat lineaarisia ja aikainvariantteja. Kappaleen alussa osoitetaan, että LTI-järjestelmät voidaan esittää konvoluution avulla (josta on esimerkki yo. kuvassa). LTI-järjestelmän hieno ominaisuus on, että sen impulssivaste määrää vasteen mille tahansa herätteelle. Esimerkkinä tästä tutustuttiin demoon, jossa impulssivaste oli saatu lyömällä käsiä yhteen kirkossa (ts. generoimalla impulssi) ja mittaamalla vaste, josta kaiku oli selvästi kuultavissa. Näin saatua impulssivastetta voidaan käyttää mallina tilan akustisista ominaisuuksista, ja myös kotivahvistinten tilaefektit (hall, arena, club, jne.) on toteutettu tällä periaatteella. Mallia testattiin laskemalla konvoluutio seiska-testisignaalin ja kyseisen impulssivasteen kesken. Tulos kuulosti kuin testisignaali olisi viety kirkkoon.

Luento 6.3: Näytteenottoteoreema

Kurssin SGN-11000 kulkua voi seurata luentojen ja harjoitusten lisäksi kurssiblogissa. Blogissa on kahdenlaisia merkintöjä:

• Videoblogi, joka ilmestyy aina ennen luentoa ja esittelee tiivistelmän luennon asioista.
• Tekstiblogi, johon täydennetään kunkin luentokerran jälkeen keskeisimmät luennolla tulleet asiat.

Alla ensimmäinen videoblogimerkintä. 

---
Tänään luennolla käsiteltiin kurssin hallinnolliset asiat sekä luentomonisteen kappaleet 1.1 ja 1.2. Ensimmäinen tunti käytettiin hallinnollisiin asioihin ja aihepiirin yleiskatsaukseen.

Toisella tunnilla varsinaista asiaa alustettiin puhumalla A/D-muunnoksesta, digitaalisista signaaleista, digitaalisista suotimista sekä Fourier-muunnoksesta. Matlab-esimerkkinä tarkasteltiin erästä testisignaalia (seiska.wav) Matlabilla, ja todettiin, että oikealla olevassa spektrogrammissa näkyvät selvästi eri äänteet.

Ensimmäisenä varsinaisena asiana käsiteltiin näytteenottoteoreema, jonka mukaan naytteistämisessä ei häviä informaatiota, jos näytteenottotaajuus on vähintään tuplat signaalin korkeimpaan taajuuteen nähden. Käytännössä ennen näytteistystä täytyy siis poistaa liian korkeat taajuudet analogisella suotimella (kuten tämä) ettei laskostumista pääsisi tapahtumaan.

Audiossa tapahtuvaa laskostumista verrattiin videokuvaan, jossa esimerkiksi kärrynpyörä saattaa näyttää pyörivän väärään suuntaan. Youtubesta löytyy useita videoita hakusanalla Wagon wheel effect; esim. tämä. Sääntö on tässäkin tapauksessa sama: kuvia pitää ottaa vähintään kaksi per kierros. 

Termi laskostuminen viittaa taajuusakselin laskostumiseen. Tässä yhteydessä kaikkien laskosten energiat summautuvat yhteen jäljelle jäävälle taajuuskaistalle. Ilmiötä havainnollistettiin laskostamalla piirtoheitinkalvo, jossa oli erään signaalin spektrogrammi. 

Laskostunut signaali.

Näytteenottoteoreema liittyy myös peleissä käytettyyn ns. antialiasing-tekniikkaan. Myös tällöin lähtökohtana on äärettömän tarkka virtuaalinen malli, josta joudutaan ottamaan näytteitä esim. 1920 x 1200 monitoria varten. Tällöinkin kuvan sisältämät korkeat taajuudet laskostuvat ja muodostavat ns. Moire-ilmiön. Tästäkin päästään eroon suodattamalla signaali alipäästösuotimella ennen näytteistystä (eli poistamalla laskostuvat taajuudet).