Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής

Σχετικά έγγραφα
Διοικητική Λογιστική

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους

Θερμοδυναμική. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Πίνακες Νερού σε κατάσταση Κορεσμού. Γεώργιος Κ. Χατζηκωνσταντής Επίκουρος Καθηγητής

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΙIΙ

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΙIΙ

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΙIΙ

Λογιστική Κόστους Ενότητα 12: Λογισμός Κόστους (2)

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Σημάτων. Άσκηση 3η. Στυλιανού Ιωάννης. Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας. Βιοστατιστική (Ε) Ενότητα 3: Έλεγχοι στατιστικών υποθέσεων

Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας. Βιοστατιστική (Ε) Ενότητα 1: Καταχώρηση δεδομένων

Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο ΤΕΙ Αθήνας. Βιοστατιστική (Ε) Ενότητα 2: Περιγραφική στατιστική

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Κβαντική Επεξεργασία Πληροφορίας

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Βάσεις Περιβαλλοντικών Δεδομένων

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Διοικητική Λογιστική

Διεθνείς Οικονομικές Σχέσεις και Ανάπτυξη

ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΙIΙ Ενότητα 6

Τίτλος Μαθήματος: Μαθηματική Ανάλυση Ενότητα Γ. Ολοκληρωτικός Λογισμός

Λογιστική Κόστους Ενότητα 8: Κοστολογική διάρθρωση Κύρια / Βοηθητικά Κέντρα Κόστους.

Μεθοδολογία Έρευνας Κοινωνικών Επιστημών Ενότητα 2: ΣΥΓΚΕΝΤΡΩΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ ΜΑΡΚΕΤΙΝΓΚ Λοίζου Ευστράτιος Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Kατεύθυνση

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους Ενότητα 10η Άσκηση Αλγόριθμος Dijkstra

Θερμοδυναμική. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Πίνακες Νερού Υπέρθερμου Ατμού. Γεώργιος Κ. Χατζηκωνσταντής Επίκουρος Καθηγητής

Μηχανολογικό Σχέδιο Ι

Ενότητα. Εισαγωγή στις βάσεις δεδομένων

Βέλτιστος Έλεγχος Συστημάτων

ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗ

Τεχνικό Σχέδιο - CAD

Προγραμματισμός Η/Υ. Βασικές Προγραμματιστικές Δομές. ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Τμήμα Τεχνολόγων Περιβάλλοντος Κατεύθυνση Τεχνολογιών Φυσικού Περιβάλλοντος

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Κβαντική Επεξεργασία Πληροφορίας

Τεχνικό Σχέδιο - CAD

Ιστορία της μετάφρασης

Λογιστική Κόστους Ενότητα 11: Λογισμός Κόστους (1)

Διοίκηση Εξωτερικής Εμπορικής Δραστηριότητας

Εκκλησιαστικό Δίκαιο. Ενότητα 10η: Ιερά Σύνοδος της Ιεραρχίας και Διαρκής Ιερά Σύνοδος Κυριάκος Κυριαζόπουλος Τμήμα Νομικής Α.Π.Θ.

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους Ενότητα 9η Άσκηση - Αλγόριθμος Prim

Γενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 12: Κριτήρια Σύγκλισης Σειρών. Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ

Μυελού των Οστών Ενότητα #1: Ερωτήσεις κατανόησης και αυτόαξιολόγησης

Διδακτική Πληροφορικής

ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ IΙ Ενότητα 3

Δομές Δεδομένων Ενότητα 1

Λογιστική Κόστους Ενότητα 11: Λογισμός Κόστους

Εισαγωγή σε μεθόδους Monte Carlo Ενότητα 3: Δειγματοληπτικές μέθοδοι

Εισαγωγή στους Υπολογιστές

1 η Διάλεξη. Ενδεικτικές λύσεις ασκήσεων

Διεθνείς Οικονομικές Σχέσεις και Ανάπτυξη

Εισαγωγή στην Πληροφορική

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους Ενότητα 9η Άσκηση - Αλγόριθμος Kruskal

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Λογιστική Κόστους Ενότητα 10: Ασκήσεις Προτύπου Κόστους Αποκλίσεων.

Εφαρμογές των Τεχνολογιών της Πληροφορίας και των Επικοινωνιών στη διδασκαλία και τη μάθηση

Εννοιες και Παράγοντες της Ψηφιακής Επεξεργασίας Εικόνας

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Γραμμική Άλγεβρα και Μαθηματικός Λογισμός για Οικονομικά και Επιχειρησιακά Προβλήματα

Γραμμική Άλγεβρα και Μαθηματικός Λογισμός για Οικονομικά και Επιχειρησιακά Προβλήματα

Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής

Δυναμική και Έλεγχος E-L Ηλεκτρομηχανικών Συστημάτων

Μαθηματικά Διοικητικών & Οικονομικών Επιστημών

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Ενδεικτικές λύσεις ασκήσεων διαχείρισης έργου υπό συνθήκες αβεβαιότητας

Τεχνικό Σχέδιο - CAD. Τόξο Κύκλου. Τόξο Κύκλου - Έλλειψη. ΤΕΙ Ιονίων Νήσων Τμήμα Τεχνολόγων Περιβάλλοντος Κατεύθυνση Τεχνολογιών Φυσικού Περιβάλλοντος

Εισαγωγή στην Πληροφορική

Αερισμός. Ενότητα 1: Αερισμός και αιμάτωση. Κωνσταντίνος Σπυρόπουλος, Καθηγητής Σχολή Επιστημών Υγείας Τμήμα Ιατρικής

Διοικητική Λογιστική

Διδακτική Πληροφορικής

Εισαγωγή στην Διοίκηση Επιχειρήσεων

Έλεγχος και Διασφάλιση Ποιότητας Ενότητα 4: Μελέτη ISO Κουππάρης Μιχαήλ Τμήμα Χημείας Εργαστήριο Αναλυτικής Χημείας

Διαχείριση Πολιτισμικών Δεδομένων

Σχεδίαση Ολοκληρωμένων Κυκλωμάτων Ενότητα Α-Κεφάλαιο 3: Οξείδωση του πυριτίου. Αγγελική Αραπογιάννη Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών

Βέλτιστος Έλεγχος Συστημάτων

ΣΤΑΘΜΟΙ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ

Φιλοσοφία της Ιστορίας και του Πολιτισμού

Το Εικονογραφημένο Βιβλίο στην Προσχολική Εκπαίδευση

Θέματα Εφαρμοσμένης. Ενότητα 14.2: Η ψήφος στα πρόσωπα. Θεόδωρος Χατζηπαντελής Τμήμα Πολιτικών Επιστημών ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ενότητα 2 η : Δισδιάστατα Σήματα & Συστήματα Μέρος 1

Μάρκετινγκ Αγροτικών Προϊόντων

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Διδακτική Πληροφορικής

Εισαγωγή στους Η/Υ. Ενότητα 2β: Αντίστροφο Πρόβλημα. Δημήτρης Σαραβάνος, Καθηγητής Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανολόγων & Αεροναυπηγών Μηχανικών

Κλασσική Θεωρία Ελέγχου

Γενικά Μαθηματικά Ι. Ενότητα 15: Ολοκληρώματα Με Ρητές Και Τριγωνομετρικές Συναρτήσεις Λουκάς Βλάχος Τμήμα Φυσικής

Διεθνείς Οικονομικές Σχέσεις και Ανάπτυξη

Κοινωνία & Υγεία Υγεία Πρόληψη Προαγωγή υγείας: Βαθμίδες πρόληψης

ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ IΙ Ενότητα 6

Διοικητική Λογιστική

ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ ΚΑΤΑΝΑΛΩΤΗ

Διδακτική των εικαστικών τεχνών Ενότητα 1

Διδακτική των εικαστικών τεχνών Ενότητα 3

Εισαγωγή στους Αλγορίθμους Φροντιστήριο 1

Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων

Θεσμοί Ευρωπαϊκών Λαών Ι 19 ος -20 ος αιώνας

Κβαντική Επεξεργασία Πληροφορίας

Transcript:

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής Ενότητα 1η: Ψηφιακή Επεξεργασία Σήματος Στυλιανού Ιωάννης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

CS578- Speech Signal Processing Lecture 1: Discrete-Time Signal Processing Framework Yannis Stylianou University of Crete, Computer Science Dept., Multimedia Informatics Lab yannis@csd.uoc.gr Univ. of Crete, 2008 Winter Period

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Discrete-time Signals Unit sample or impulse : Unit step: Exponential sequence: Sinusoidal sequence: Complex exponential sequence: δ[n] = 1, n = 0 = 0, n 0 u[n] = 1, n 0 = 0, n < 0 x[n] = Aα n x[n] = A cos (ωn + φ) x[n] = Ae jωn

Discrete-time Signals Unit sample or impulse : Unit step: Exponential sequence: Sinusoidal sequence: Complex exponential sequence: δ[n] = 1, n = 0 = 0, n 0 u[n] = 1, n 0 = 0, n < 0 x[n] = Aα n x[n] = A cos (ωn + φ) x[n] = Ae jωn

Discrete-time Signals Unit sample or impulse : Unit step: Exponential sequence: Sinusoidal sequence: Complex exponential sequence: δ[n] = 1, n = 0 = 0, n 0 u[n] = 1, n 0 = 0, n < 0 x[n] = Aα n x[n] = A cos (ωn + φ) x[n] = Ae jωn

Discrete-time Signals Unit sample or impulse : Unit step: Exponential sequence: Sinusoidal sequence: Complex exponential sequence: δ[n] = 1, n = 0 = 0, n 0 u[n] = 1, n 0 = 0, n < 0 x[n] = Aα n x[n] = A cos (ωn + φ) x[n] = Ae jωn

Discrete-time Signals Unit sample or impulse : Unit step: Exponential sequence: Sinusoidal sequence: Complex exponential sequence: δ[n] = 1, n = 0 = 0, n 0 u[n] = 1, n 0 = 0, n < 0 x[n] = Aα n x[n] = A cos (ωn + φ) x[n] = Ae jωn

Discrete-time Systems Discrete-time System: y[n] = T {x[n]} Important class of systems: Linear and Time Invariant (LTI): Linearity: Time-Invariant: T {ax 1 [n] + bx 2 [n]} = at {x 1 [n]} + bt {x 2 [n]} if y[n] = T {x[n]} then y[n n 0 ] = T {x[n n 0 ]} Important property of LTI: y[n] = k= x[k]h[n k] = x[n] h[n]

Discrete-time Systems Discrete-time System: y[n] = T {x[n]} Important class of systems: Linear and Time Invariant (LTI): Linearity: Time-Invariant: T {ax 1 [n] + bx 2 [n]} = at {x 1 [n]} + bt {x 2 [n]} if y[n] = T {x[n]} then y[n n 0 ] = T {x[n n 0 ]} Important property of LTI: y[n] = k= x[k]h[n k] = x[n] h[n]

Discrete-time Systems Discrete-time System: y[n] = T {x[n]} Important class of systems: Linear and Time Invariant (LTI): Linearity: Time-Invariant: T {ax 1 [n] + bx 2 [n]} = at {x 1 [n]} + bt {x 2 [n]} if y[n] = T {x[n]} then y[n n 0 ] = T {x[n n 0 ]} Important property of LTI: y[n] = k= x[k]h[n k] = x[n] h[n]

Discrete-time Systems Discrete-time System: y[n] = T {x[n]} Important class of systems: Linear and Time Invariant (LTI): Linearity: Time-Invariant: T {ax 1 [n] + bx 2 [n]} = at {x 1 [n]} + bt {x 2 [n]} if y[n] = T {x[n]} then y[n n 0 ] = T {x[n n 0 ]} Important property of LTI: y[n] = k= x[k]h[n k] = x[n] h[n]

Stability and Causality for LTI Necessary and sufficient conditions for: Stability: h[n] < n= Causality: h[n] = 0, for n < 0

Stability and Causality for LTI Necessary and sufficient conditions for: Stability: h[n] < n= Causality: h[n] = 0, for n < 0

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Discrete-Time Fourier Transform, DTFT Discrete-Time Fourier Transform pair: Direct: Inverse: Example: X (ω) = n= x[n]e jωn x[n] = 1 π X (ω)e jωn dω 2π π Ae jω 0n+φ 2πAe jφ δ(ω ω 0 )

Discrete-Time Fourier Transform, DTFT Discrete-Time Fourier Transform pair: Direct: Inverse: Example: X (ω) = n= x[n]e jωn x[n] = 1 π X (ω)e jωn dω 2π π Ae jω 0n+φ 2πAe jφ δ(ω ω 0 )

Discrete-Time Fourier Transform, DTFT Discrete-Time Fourier Transform pair: Direct: Inverse: Example: X (ω) = n= x[n]e jωn x[n] = 1 π X (ω)e jωn dω 2π π Ae jω 0n+φ 2πAe jφ δ(ω ω 0 )

Discrete-Time Fourier Transform, DTFT Discrete-Time Fourier Transform pair: Direct: Inverse: Example: X (ω) = n= x[n]e jωn x[n] = 1 π X (ω)e jωn dω 2π π Ae jω 0n+φ 2πAe jφ δ(ω ω 0 )

DTFT properties Fourier transform is complex: X (ω) = X r (ω) + jx i (ω) = X (ω) ej X (ω) Fourier transform is periodic with period 2π: For real valued sequence x[n]: X (ω + 2π) = X (ω) X (ω) = X ( ω) Energy of a signal (Parseval theorem): n= x[n] 2 = 1 π X (ω) 2 dω 2π π

DTFT properties Fourier transform is complex: X (ω) = X r (ω) + jx i (ω) = X (ω) ej X (ω) Fourier transform is periodic with period 2π: For real valued sequence x[n]: X (ω + 2π) = X (ω) X (ω) = X ( ω) Energy of a signal (Parseval theorem): n= x[n] 2 = 1 π X (ω) 2 dω 2π π

DTFT properties Fourier transform is complex: X (ω) = X r (ω) + jx i (ω) = X (ω) ej X (ω) Fourier transform is periodic with period 2π: For real valued sequence x[n]: X (ω + 2π) = X (ω) X (ω) = X ( ω) Energy of a signal (Parseval theorem): n= x[n] 2 = 1 π X (ω) 2 dω 2π π

DTFT properties Fourier transform is complex: X (ω) = X r (ω) + jx i (ω) = X (ω) ej X (ω) Fourier transform is periodic with period 2π: For real valued sequence x[n]: X (ω + 2π) = X (ω) X (ω) = X ( ω) Energy of a signal (Parseval theorem): n= x[n] 2 = 1 π X (ω) 2 dω 2π π

Uncertainty principle Given a signal x[n] we define as: Duration of the signal: D(x) = Bandwidth of the signal: B(x) = n= π π (n n) 2 x[n] 2 (ω ω) 2 X (ω) 2 dω where n = n= n x[n] 2 ω = π π ω X (ω) 2 dω Uncertainty Principle states that: D(x)B(x) 1/2

Uncertainty principle Given a signal x[n] we define as: Duration of the signal: D(x) = Bandwidth of the signal: B(x) = n= π π (n n) 2 x[n] 2 (ω ω) 2 X (ω) 2 dω where n = n= n x[n] 2 ω = π π ω X (ω) 2 dω Uncertainty Principle states that: D(x)B(x) 1/2

Hilbert Transform For a real signal x[n], we form the analytic signal: where s r [n] = x[n]/2 and s[n] = s r [n] + js i [n] S i (ω) = H(ω)S r (ω) where H(ω) is referred to as Hilbert transform: H(ω) = j 0 ω < π = j π ω < 0

Instantaneous amplitude and frequency The analytic signal may be written as: s[n] = A[n]e jθ[n] Instantaneous amplitude: Instantaneous frequency: A[n] = s[n] where ω[n] = dθ(t) dt θ(t) = t t=nt ω(τ)dτ

Instantaneous amplitude and frequency The analytic signal may be written as: s[n] = A[n]e jθ[n] Instantaneous amplitude: Instantaneous frequency: A[n] = s[n] where ω[n] = dθ(t) dt θ(t) = t t=nt ω(τ)dτ

Instantaneous amplitude and frequency The analytic signal may be written as: s[n] = A[n]e jθ[n] Instantaneous amplitude: Instantaneous frequency: A[n] = s[n] where ω[n] = dθ(t) dt θ(t) = t t=nt ω(τ)dτ

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

z-transform z-transform pair: Direct: Inverse: Example: X (z) = n= x[n]z n x[n] = 1 X (z)z n 1 dz 2πj C a n u[n] 1 1 az 1 z > a

z-transform z-transform pair: Direct: Inverse: Example: X (z) = n= x[n]z n x[n] = 1 X (z)z n 1 dz 2πj C a n u[n] 1 1 az 1 z > a

z-transform z-transform pair: Direct: Inverse: Example: X (z) = n= x[n]z n x[n] = 1 X (z)z n 1 dz 2πj C a n u[n] 1 1 az 1 z > a

z-transform z-transform pair: Direct: Inverse: Example: X (z) = n= x[n]z n x[n] = 1 X (z)z n 1 dz 2πj C a n u[n] 1 1 az 1 z > a

z-transform: rational functions Usually: X (z) = P(z) Q(z) = Az r Mi k=1 (1 a kz 1 ) M 0 k=1 (1 b kz) Ni k=1 (1 c kz 1 ) N 0 k=1 (1 d kz) No repeated poles, no poles outside the unit circle: X (z) = N i k=1 A k (1 c k z 1 )

z-transform: rational functions Usually: X (z) = P(z) Q(z) = Az r Mi k=1 (1 a kz 1 ) M 0 k=1 (1 b kz) Ni k=1 (1 c kz 1 ) N 0 k=1 (1 d kz) No repeated poles, no poles outside the unit circle: X (z) = N i k=1 A k (1 c k z 1 )

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Eigenvalues, Eigenfrequencies, and Eigenfunctions If x[n] = e jω 0n, then y[n] = H(ω 0 )x[n] where H(ω) is referred to as frequency response: H(ω) = k= h[k]e jωk while H(z) is usually referred to as system function or transfer function

Convolution theorem If and if: y[n] = x[n] h[n], then: x[n] X (ω) h[n] H(ω) Y (ω) = X (ω)h(ω)

Example of convolution

Windowing (Modulation) theorem If and if: y[n] = x[n]w[n], then: x[n] X (ω) w[n] W (ω) π 2π π = 1 2π Y (ω) = 1 X (Θ)W (ω Θ)dΘ X (ω) W (ω)

Example of modulation

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Difference Equations In time: In z-domain: N M y[n] = a k y[n k] + b k x[n k] k=1 k=0 H(z) = M k=0 b kz k 1 N k=1 a kz k = Az r Mi k=1 (1 a kz 1 ) M 0 k=1 (1 b kz) Ni k=1 (1 c kz 1 )

Magnitude-Phase Relationships Minimum, Maximum and Mixed-phase systems H(z) = H min (z)h max (z) Minimum-phase and All-pass system H(z) = H min (z)a all (z) Note that m m h min [n] 2 h[n] 2, m 0 n=0 n=0

Magnitude-Phase Relationships Minimum, Maximum and Mixed-phase systems H(z) = H min (z)h max (z) Minimum-phase and All-pass system H(z) = H min (z)a all (z) Note that m m h min [n] 2 h[n] 2, m 0 n=0 n=0

Example of minimum and mixed phase

FIR and IIR filters FIR: IIR: h[n] 0, 0 n < M N i h[n] = A k ck n u[n] k=1

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Discrete Fourier Transform Discrete Fourier Transform, DFT, pair: Direct: Inverse: X (k) = x[n] = 1 N Parseval theorem: N 1 n=0 N 1 n=0 N 1 k=0 x[n]e j 2π N kn, 0 k N 1 X (k)e j 2π N kn 0 n N 1 x[n] 2 = 1 N N 1 k=0 X [k] 2

Discrete Fourier Transform Discrete Fourier Transform, DFT, pair: Direct: Inverse: X (k) = x[n] = 1 N Parseval theorem: N 1 n=0 N 1 n=0 N 1 k=0 x[n]e j 2π N kn, 0 k N 1 X (k)e j 2π N kn 0 n N 1 x[n] 2 = 1 N N 1 k=0 X [k] 2

Outline 1 Discrete-Time Signals and Systems 2 Discrete-Time Fourier Transform 3 z-transform 4 LTI Systems in the frequency domain 5 Properties of LTI systems 6 Discrete Fourier Transform 7 A/D and D/A

Analog to Digital and Digital to Analog

Τέλος Ενότητας

Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το έργο «Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο Πανεπιστήμιο Κρήτης» έχει χρηματοδοτήσει μόνο τη αναδιαμόρφωση του εκπαιδευτικού υλικού. Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους. 3

Σημειώματα

Σημείωμα αδειοδότησης Το παρόν υλικό διατίθεται με τους όρους της άδειας χρήσης Creative Commons Αναφορά, Μη Εμπορική Χρήση, Όχι Παράγωγο Έργο 4.0 [1] ή μεταγενέστερη, Διεθνής Έκδοση. Εξαιρούνται τα αυτοτελή έργα τρίτων π.χ. φωτογραφίες, διαγράμματα κ.λ.π., τα οποία εμπεριέχονται σε αυτό και τα οποία αναφέρονται μαζί με τους όρους χρήσης τους στο «Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων». [1] http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Ως Μη Εμπορική ορίζεται η χρήση: που δεν περιλαμβάνει άμεσο ή έμμεσο οικονομικό όφελος από την χρήση του έργου, για το διανομέα του έργου και αδειοδόχο που δεν περιλαμβάνει οικονομική συναλλαγή ως προϋπόθεση για τη χρήση ή πρόσβαση στο έργο που δεν προσπορίζει στο διανομέα του έργου και αδειοδόχο έμμεσο οικονομικό όφελος (π.χ. διαφημίσεις) από την προβολή του έργου σε διαδικτυακό τόπο Ο δικαιούχος μπορεί να παρέχει στον αδειοδόχο ξεχωριστή άδεια να χρησιμοποιεί το έργο για εμπορική χρήση, εφόσον αυτό του ζητηθεί.. 5

Σημείωμα Αναφοράς Copyright Πανεπιστήμιο Κρήτης, Στυλιανού Ιωάννης. «Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής. Ψηφιακή Επεξεργασία Σήματος». Έκδοση: 1.0. Ηράκλειο/Ρέθυμνο 2015. Διαθέσιμο από τη δικτυακή διεύθυνση: http://www.csd.uoc.gr/~hy578

Διατήρηση Σημειωμάτων Οποιαδήποτε αναπαραγωγή ή διασκευή του υλικού θα πρέπει να συμπεριλαμβάνει: το Σημείωμα Αναφοράς το Σημείωμα Αδειοδότησης τη δήλωση Διατήρησης Σημειωμάτων το Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων (εφόσον υπάρχει) μαζί με τους συνοδευόμενους υπερσυνδέσμους.

Σημείωμα Χρήσης Έργων Τρίτων Το Έργο αυτό κάνει χρήση των ακόλουθων έργων: Εικόνες/Σχήματα/Διαγράμματα/Φωτογραφίες Εικόνες/σχήματα/διαγράμματα/φωτογραφίες που περιέχονται σε αυτό το αρχείο προέρχονται από το βιβλίο: Τίτλος: Discrete-time Speech Signal Processing: Principles and Practice Prentice-Hall signal processing series, ISSN 1050-2769 Συγγραφέας: Thomas F. Quatieri Εκδότης: Prentice Hall PTR, 2002 ISBN: 013242942X, 9780132429429 Μέγεθος: 781 σελίδες και αναπαράγονται μετά από άδεια του εκδότη.