Dekonwolacja układu pomiarowego z odpowiedzi układu

Wykonuję pomiar identyfikacji systemu i chciałbym dekonwoluować reakcję systemu pomiarowego na zmierzoną odpowiedź.

Konfiguracja systemu jest następująca; sygnał jest generowany na komputerze, sygnał jest następnie przesyłany na kartę dźwiękową, która z kolei przekazuje sygnał do wzmacniacza mocy, który napędza głośnik. Głośnik rozprowadza energię dźwiękową przechwytywaną przez mikrofon z powrotem na kartę dźwiękową. Nagrany sygnał jest następnie przetwarzany przez komputer.

Sygnał z karty dźwiękowej jest również przesyłany bezpośrednio do siebie, co pozwala mi zmierzyć odpowiedź komputera -> DAC -> ADC -> odpowiedź komputera.

Chciałbym dekonwoluować ten „łańcuch pomiarowy” z całego „łańcucha systemowego”. Jakich metod mogę użyć do tego zadania?

Przykro mi z powodu długiej odpowiedzi, ale wykonanie dobrego pomiaru akustycznego jest trudne. Oto niektóre z etapów (w pewnym momencie dojdziemy do bezpośredniej odpowiedzi na twoje pytanie).

Po pierwsze, musisz upewnić się, że system, który mierzysz, jest rzeczywisty liniowy i niezmienny w czasie (w przeciwnym razie nie możesz dekonwoluować). Może to być trudne na komputerze, jeśli używasz zwykłych sterowników kart dźwiękowych. Będą one kierować wszelkie sygnały przez Windows Kernel Mixer, który często stosuje konwersję częstotliwości próbkowania i porządkuje bufory w czasie w sposób niedeterministyczny. Zdecydowanie zalecam ominięcie miksera jądra.

Po drugie, musisz określić długość impulsu swojego systemu. Dobrym oszacowaniem jest czas pogłosu mierzonego pomieszczenia. Najwygodniej jest wybrać moc 2; dla większości pomieszczeń będzie to 16384 lub 32768 przy częstotliwości próbkowania 44,1 kHz lub 48 kHz.

Po trzecie, utwórz okresowe wzbudzenie o tej długości. Może to być albo przemiatanie dziennika, albo (lepiej) pseudolosowy hałas. Należy wybrać spektrum szumu, aby uzyskać mniej więcej stały stosunek sygnału do szumu w interesującym zakresie częstotliwości. Zależy to od funkcji przesyłania i widma szumu tła. Jeśli jeszcze nie znasz żadnego z nich, różowy to dobry początek. Nazwijmy jeden okres tego sygnału x [n].

Po czwarte, podłącz system tak, aby lewy kanał z twojego D / A trafił do głośnika ORAZ do lewego kanału twojego A / D. Podłącz mikrofon do prawego kanału A / D.

Po piąte, uruchom wzbudzenie (zapętl je lub utwórz plik fali z wieloma powtórzeniami sygnału szumu). Uważnie monitoruj wszystkie poziomy: upewnij się, że A / D znajduje się około 10 dB poniżej przesterowania. Upewnij się, że przedwzmacniacz mikrofonu znajduje się około 10 dB poniżej przesterowania. Upewnij się, że wzmacniacz mocy nie przycina się i że głośnik nie jest nadmiernie napędzany.

Po szóste, upewnij się, że pokój jest tak cichy, jak to tylko możliwe. Zamknij drzwi i okna. Wyłącz większość rzeczy za pomocą wentylatora, w tym dowolnego systemu HVAC. Wyrzuć wszystkie inne osoby z lokalu. Jeśli występują pętle uziemienia, w razie potrzeby użyj transformatorów izolacyjnych i podnośników uziemienia. Dobrym sposobem sprawdzania szumu jest podłączenie wzmacniacza słuchawkowego do wyjścia mikrofonu i słuchanie go przez słuchawki. Hałas, szum i inne artefakty, które można usłyszeć, również pojawią się w pomiarze.

Po siódme, wykonaj faktyczne przejęcie. Zbierz 12 okresów z uruchomionym sygnałem wzbudzenia. Sprawdź wzrokowo wyniki pod kątem czegoś niezwykłego (braków, brakujących części, wypadnięć itp.) Wyrzuć pierwsze dwa okresy. Oblicz średnią z pozostałych 10. Nazwijmy lewy kanał y [n] (karta dźwiękowa) i prawy kanał m [n] (mikrofon).

Po ósme, oblicz transformatę Fouriera y [n]. Powinno to być dość płaskie, bez zer i obszarów o bardzo niskiej energii. Może się tak nie zdarzyć, ponieważ większość kart dźwiękowych ma wejścia sprzężone prądem przemiennym, tzn. Istnieje filtr górnoprzepustowy, a wartość przy DC może być bardzo niska. Podobnie może również występować filtr antyaliasingowy, więc ponownie możesz mieć niską energię lub po prostu szum przy bardzo wysokich częstotliwościach. Jeśli możesz to naprawić ręcznie (dodając niewielką ilość energii szerokopasmowej), zrób to. Jeśli widmo jest bardzo płaskie w interesującym obszarze częstotliwości, możesz po prostu zastąpić go odpowiednio opóźnionym impulsem jednostkowym. Jeśli żadna z nich nie zadziała, sprawy staną się bardziej skomplikowane.

$$H(\omega) = \frac{\Im \left \{ m(t) \right \}}{\Im \left \{ y(t) \right \}}$$ $\Im \{ \}$

$$H(\omega) = \frac{\Im \left \{ m(t) \right \}}{\Im \left \{ x(t) \right \}}$$

Po dziesiąte: sprawdź, czy Twój pomiar jest dobry. Należy wykonać różne testy:

1. Zmierz kilka razy i upewnij się, że wynik jest taki sam.
2. Zmierz przy wyciszonym głośniku. To da ci dobre oszacowanie widma szumu tła. Zasadniczo potrzebny jest stosunek sygnału do szumu co najmniej 10 dB przy wszystkich interesujących częstotliwościach.
3. Test liniowości: zmierz z połową wzmocnienia wzbudzenia i potwierdź, że wynikowa funkcja przenoszenia jest taka sama.
4. Przydatny wbudowany test hałasu jest następujący: weź 10 okresów i średnio 5 razy w ciągu 2 okresów, a następnie wykonaj transformatę Fouriera na próbkach 2 * N. Jeśli twój sygnał nie zawiera szumów, wszystkie nieparzyste przedziały powinny wynosić zero. Możesz bezpośrednio oszacować stosunek sygnału do szumu na dowolnej częstotliwości jako X {2 * N + 1} / X {2 * N}