O Trabalho de Sinais e Sistemas
Por: LudmilaMelo • 1/5/2019 • Seminário • 1.743 Palavras (7 Páginas) • 294 Visualizações
SINAIS E SISTEMAS
SUMÁRIO
1 PROBLEMA PROPOSTO ……………………………………………………….4
2 EXECUÇÃO DO TRABALHO …………………………………………………..5
2.1 Primeira questão ………………………………………………………….......5
2.2 Segunda questão ……………………………………………………………...6
2.3 Terceira questão ……………………………………………………………….6
2.4 Quarta questão ………………………………………………………….…….11
3 CÓDIGO MATLAB ……………………………………………………………....13
REFERÊNCIAS ……………………………………………….…………….……...16
1 PROBLEMA PROPOSTO
Iremos fazer o processamento digital de 15 segundos de uma música. A frequência comum de áudio em mp3 é 44100 kHz (padrão de arquivos de áudio).
Vamos gerar 4 sinais:
- Inversão de fase;
- Comprimir o áudio no tempo;
- Aplicar um filtro passa-baixa;
- Aplicar um filtro passa-alta.
Para cada um dos sinais, iremos analisar graficamente e fisicamente o áudio reproduzido, a fim de comparar com o áudio original. Em algum dos casos, discutiremos sobre a resposta ao impulso do sistema, bem como a convolução.
A música escolhida foi "Paranoid Android (Radiohead)", abaixo está o gráfico x[n] do sinal da música nos primeiros 15 segundos:
[pic 1]
2 EXECUÇÃO DO TRABALHO
2.1 Primeira questão
- Gere y[n]=-x[n] e comente quantitativamente o resultado.
Esse sinal y[n] é discreto e não invariante no tempo. O sinal y[n] nada mais é que a inversão de fase de x[n]. Segue o gráfico de y[n]:
[pic 2]
Graficamente podemos observar diferenças bem sutis (quase que não perceptíveis) do sinal y[n] em relação ao sinal x[n]. Se analisarmos cuidadosamente os dois gráficos, observamos que de x[n] para y[n] houve a reflexão do sinal em relação à amplitude, isto é, o sinal foi espelhado devido a inversão de fase que realizamos. Porém, não é perceptível fisicamente quando ouvimos o áudio de y[n]. Analisando qualitativamente, o áudio y[n] é exatamente igual a x[n].
2.2 Segunda questão
- Gere o sinal y[n]=x[4n] e comente quantitativamente o resultado.
O sinal proposto, y[n]=x[4n], também é não invariante no tempo. Graficamente:
[pic 3]
A gravação que ouvimos para y[n]=x[4n] é a mesma gravação x[n] reproduzida com o quádruplo de sua velocidade normal. O áudio para esse sinal ficou nítidamente diferente do áudio original. Houve uma mudança linear de escala na variável independente.
Graficamente, observamos o mesmo fenômeno. Observe que na coordenada x do gráfico o tempo total foi aproximadamente 3.75 segundos (15s/4s= 3.75s). O que é compreensível, tal que, isso ocorreu pois houve a compressão do sinal no tempo. A intensidade do áudio permaneceu a mesma que o original.
2.3 Terceira questão
- [pic 4]
- Resposta ao impulso do sistema.
Para o sinal acima, plotamos o gráfico para a resposta ao impulso. O sinal é invariante no tempo.
Escolhemos inicialmente fazer a resposta ao impulso para M=1. Em seguida, fizemos para M=10.
Impulso para M=1
[pic 5]
[pic 6]
Escolhemos plotar o gráfico para dois valores distintos de M a fim de comparar os resultados.
Segundo a definição de impulso para o sinal discreto, temos que o impulso será igual a 1 para valor de n=0, e 0 caso contrário.
Vamos agora analisar o nosso sinal:
[pic 7]
Quando substituímos M por -1, 0 e 1 no sinal y[n] dado acima obtemos exatamente os valores que estão plotados no gráfico “Impulso para M=1”. Quanto maior for o valor de M, menor será a amplitude (coordenada y dos gráficos). Analisando o segundo gráfico “Impulso para M=10”, quando substituímos M por 10, “n” precisa necessariamente ser igual a 10, para que o impulso tenha o valor de 1.
Portanto para n=10, o sinal y[n] vale 0.047, e para n=1 o sinal y[n] vale 0.033, observamos isso no segundo e primeiro gráfico respectivamente.
- Gráfico do sinal y[n] para M=1, M=128, M=256, M=1024 e análise qualitativa para cada áudio.
Aplicamos um filtro passa-baixa, isso faz com que os agudos do som sejam atenuados ou reduzidos, resultando em áudios com reprodução mais grave. Adiante plotamos os gráficos para os quatro valores de M e analisamos o resultado que escutamos.
Para M=1, não conseguimos notar nenhuma diferença aparente, tanto graficamente como na reprodução do áudio. Isso ocorreu, pois, o valor escolhido para M é muito pequeno. Teoricamente deveríamos notar uma diferença, porém seria mínima.
[pic 8]
Para M=128, graficamente observamos mudanças quando comparamos com o gráfico da música sem nenhum filtro, tanto na amplitude como no espectro. O áudio reproduzido ficou mais baixo que o áudio original e também mais grave. Foi possível ouvir a música, mas reduziu a intensidade do áudio pela metade (como podemos observar graficamente a seguir) e o som ficou bastante abafado.
[pic 9]
Para M=256, observamos a reprodução do áudio ainda mais baixa, ainda mais grave e ainda mais abafada que para M=128.
[pic 10]
Para M=1024, o áudio fica muito baixo, mesmo com o alto-falante no último volume, é quase imperceptível escutar a música. Do pouco que ouvimos, observamos que o áudio continua grave. Graficamente, a intensidade está muito próxima de zero, em coerência com o fato de quase não conseguirmos ouvir o áudio.
[pic 11]
Concluímos que ao aplicarmos o filtro passa-baixa, quanto maior o valor de M mais podemos perceber o efeito da atenuação dos agudos da música, tornando-a cada vez mais grave. O filtro aplicado, além de atenuar a amplitude, suaviza a onda da origem, tornando o som mais baixo.
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