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Principio de análisis de audio del analizador de audio

Los principios del análisis de audio involucran principalmente la teoría básica del procesamiento de señales digitales, los métodos básicos de análisis de audio y el contenido de análisis y medición de parámetros de audio. El procesamiento de señales digitales es la base teórica del análisis de audio. La transformada de Fourier y el muestreo de señales son las técnicas más básicas utilizadas en el análisis de audio. La transformada de Fourier es la base para el análisis del espectro. El análisis espectral de una señal se refiere a encontrar la amplitud y la fase de sus componentes de acuerdo con la estructura de frecuencia de la señal y establecer varios "espectros" con la frecuencia como eje horizontal, como el espectro de amplitud. , espectro de fase. En la señal, la señal periódica corresponde al espectro discreto después de la transformación en serie de Fourier. Para la señal no periódica, puede considerarse como una señal periódica con un período infinito T. Cuando el período se acerca al infinito, la línea espectral de onda fundamental y el intervalo de la línea espectral (ω =2π/T) se acerca a infinitesimal, por lo que el espectro discreto se convierte en un espectro continuo. Por tanto, el espectro de señales aperiódicas es continuo.

En un sistema de prueba centrado en computadora, la señal analógica pasa primero a través del convertidor A/D antes de ingresar a la computadora digital, que convierte la señal de tiempo continuo en una señal de tiempo discreto, que se llama señal. muestreo. Luego se convierte en una señal digital discreta mediante cuantificación de amplitud. De esta forma, aparecerán una serie de nuevos problemas en el dominio de la frecuencia y el espectro cambiará. Una vez que la señal analógica se convierte en una señal digital, su transformada de Fourier también se convierte en una transformada de Fourier discreta, lo que implica una serie de cuestiones como el teorema de muestreo, el alias de frecuencia, el truncamiento y la fuga, las funciones de ventanas y ventanas, etc. Los parámetros básicos que deben medirse en la medición de audio incluyen principalmente voltaje, frecuencia y relación señal-ruido. Las pruebas de voltaje se pueden dividir en voltaje cuadrático medio (RMS), voltaje promedio y voltaje pico.

La frecuencia es uno de los parámetros más básicos en la medición de audio. Generalmente se utiliza un reloj de precisión de alta frecuencia como referencia para medir la frecuencia de una señal. Al medir la frecuencia, la señal de entrada y el reloj de referencia se cuentan simultáneamente dentro de un tiempo limitado, y luego los valores de conteo de los dos se comparan y multiplican por la frecuencia del reloj de referencia para obtener la frecuencia de la señal. Con la mejora de la velocidad de cálculo de los chips de microprocesamiento, la frecuencia de las señales también se puede calcular mediante software utilizando la transformada rápida de Fourier.

La relación señal-ruido es el indicador básico de rendimiento de los equipos de audio, que es la relación entre el voltaje efectivo de la señal y el voltaje del ruido. La fórmula de cálculo de la relación señal-ruido es:

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En mediciones reales, por conveniencia, se suele utilizar el voltaje total de la señal con ruido en lugar de el voltaje de la señal para calcular la relación señal-ruido. El análisis en el dominio del tiempo generalmente implica ingresar una determinada señal de prueba en el dispositivo de audio bajo prueba y observar la forma de onda en el dominio del tiempo de la señal de salida del dispositivo para evaluar el rendimiento relacionado del dispositivo. Las señales de prueba de análisis en el dominio del tiempo más utilizadas incluyen señales sinusoidales, señales de onda cuadrada, señales escalonadas y señales de mutación de un solo tono. Por ejemplo, introducir una señal sinusoidal en un dispositivo y observar la distorsión de la forma de onda en el dominio del tiempo de la señal de salida es un método de análisis en el dominio del tiempo.

El análisis de onda cuadrada tiene buena mutación y periodicidad. Al observar la forma de onda de la señal de salida del dispositivo con respecto a la señal de onda cuadrada, se puede detectar bien el rendimiento del dispositivo. Por lo tanto, la señal de onda cuadrada se ha convertido en la. dominio de tiempo más utilizado Analizar la señal.

El análisis de señal de paso es relativamente sencillo y se utiliza principalmente para detectar la sensibilidad de respuesta de los equipos de audio a mutaciones de señal. Generalmente existen dos parámetros para el análisis de la señal escalonada, que son el tiempo de subida y el ancho de pulso de la señal de respuesta escalonada. Cuanto menor sea el tiempo de subida, más sensible responderá el dispositivo a las mutaciones de la señal y mejores serán las características transitorias; cuanto menor sea el ancho del pulso, mejores serán las características de amortiguación del dispositivo y más estable será el sistema.

El valor máximo de la señal sinusoidal aumenta repentinamente en un momento determinado, formando un cambio repentino, que es una señal de mutación de un solo tono. Dado que la energía de la señal de mutación de un solo tono se concentra en un rango de frecuencia muy estrecho, la señal de mutación de un solo tono se usa comúnmente para detectar la respuesta de un equipo de audio en una frecuencia específica. El objetivo principal de la señal de mutación de un solo tono es determinar rápidamente las características de amortiguación de ciertos equipos de audio, como los parlantes. La distorsión de los equipos de audio incluye distorsión armónica, distorsión de intermodulación, distorsión de fase y distorsión transitoria. Lo más importante en la medición de audio es la distorsión armónica. La distorsión armónica son simplemente los componentes armónicos adicionales que aparecen después de que el equipo de audio reproduce la señal de sonido. Desde la perspectiva del oyente, los sonidos emitidos por diferentes objetos emisores de sonido se componen de diferentes ondas fundamentales y armónicos. El oyente puede distinguir los objetos emisores de sonido en función de las características del sonido.

Si un amplificador de potencia amplifica el sonido emitido por un determinado instrumento musical (el sonido está compuesto de ondas fundamentales y armónicos), después de ser reproducido por el altavoz, se puede reproducir la forma de onda, la amplitud y la fase de la onda fundamental y de cada armónico. si se reproduce sin distorsión, se puede considerar como reproducción de alta calidad; de lo contrario, el sonido emitido por el altavoz suena irritante y extraño, y la distorsión armónica ha alcanzado niveles intolerables, haciendo imposible distinguir el tipo de instrumento que suena. . Por lo tanto, la distorsión armónica es un indicador importante del rendimiento de los equipos de audio.

Existen dos métodos para medir la distorsión armónica. Uno es ingresar una señal sinusoidal al dispositivo bajo prueba y luego analizar el componente de frecuencia de la señal de respuesta del dispositivo para obtener la distorsión armónica. Otro método de medición más simple es usar primero un filtro de eliminación de banda para filtrar el componente de frecuencia fundamental de la señal de respuesta, luego medir directamente el voltaje de la señal restante y compararlo con la señal de respuesta original para obtener la distorsión armónica. Obviamente, la distorsión armónica obtenida mediante el segundo método es THD+N. Dado que se utiliza el valor de voltaje total de la señal en lugar del valor de voltaje del componente de frecuencia fundamental, la distorsión armónica obtenida es menor que el valor real y la distorsión armónica real. es mayor Cuanto mayor sea el error, mayor será el error.

En la medición de audio real, generalmente se seleccionan varios puntos de frecuencia dentro de un cierto rango de frecuencia, la distorsión armónica de cada punto se mide por separado y luego los valores de distorsión armónica se conectan con la frecuencia como abscisa. en una curva, llamada curva de distorsión armónica.