CN109285558B - 用于处理信号的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于处理信号的方法,其中该方法具有读入信号的步骤、以及在使用多个带通滤波器的情况下对该信号进行滤波的步骤,以便每个带通滤波器获得经带通滤波的信号,其中这些带通滤波器对于信号的不同频率范围是可通过的。该方法还包括求取至少多个经带通滤波的信号的至少各一个信号参数的步骤、以及对多个经带通滤波的信号或者在使用信号参数的情况下从中导出的信号进行模数转换的步骤,其中在模数转换步骤中使用多个模数转换器单元,所述多个模数转换器单元的数量小于在滤波步骤中使用的带通滤波器的数量。
Description
技术领域
本发明从根据独立权利要求类型的装置或方法出发。本发明的主题也是计算机程序。
背景技术
随着在纺织中的无线传感器节点和传感器的发展,对具有小功率消耗的电子组件的需求明显上升。发展目标例如在于:针对多种应用,在电子器件中力求在微瓦之下的范围内的功率消耗,例如针对纺织中的“始终在功能”和用于使用在工业4.0场景中的集成传感器的智能信号处理。
传感器信号的分析要求提取有用信息或参数,它们也可以被称为信号的“特性”。尽管信号至少在奈奎斯特采样率处的采样或数字化就保证了信号的(完全)重建,但是在以信号的更小频率或速率(也即采样频率或采样率)进行处理时也能获得重要特性。例如在现实世界中在大多数应用中,针对音频记录器的采样率可以在8000赫兹至44100赫兹的频率处就足够。但是在智能执行的情况下,“数字化”的速率也能够在减少了一个数量级的采样频率情况下进行。
例如语音活动识别系统可以基于模拟的滤波器组,在其中将信号分解成不同的谱分量。为语音识别所用的特性于是例如为在每个频带中的能量。采样频率可以减少到640赫兹,这在示例性研究的识别系统中会导致6微瓦的最大功率消耗。
以这种方式获得的特性矢量然后被传输给分类器,该分类器基于判决树来区别其他信号的语音,其中所述特性矢量获得或者反映在每个频带或频谱范围中的特性/能量。然后,使用微控制器来基于当前信噪比和干扰类型选择出哪些特性对于进一步分析是有帮助的。这意味着,全部通道/频率范围的信号必须被引导通过多路复用器,借助模数转换器被数字化并且然后被传输给分类器。然而,在大多数情况下,并非在全部时间上将所有特性/能量用于分类。
发明内容
在该背景下,利用这里提出的方案提出了按照独立权利要求的方法、还有使用该方法的装置、以及最后一种相应的计算机程序。通过在从属权利要求中记载的措施,能够实现在独立权利要求中说明的装置的有利的扩展方案和改进。
这里提出的方案实现了一种用于处理信号的方法,其中该方法具有下面的步骤:
-读入信号,
-在使用多个带通滤波器的情况下对该信号进行滤波,以便每个带通滤波器获得经带通滤波的信号,其中不同的带通滤波器对于该信号的不同频率范围是可通过的;
-求取至少多个经带通滤波的信号中至少各一个信号参数;以及
-对多个经带通滤波的信号或者在使用信号参数的情况下从中导出的信号进行模数转换,其中在模数转换步骤中使用多个模数转换器单元,所述多个模数转换器单元的数量小于在滤波步骤中使用的带通滤波器的数量。
信号例如可以理解为音频信号/语音信号。带通滤波器可以理解为被构造用于允许信号的预先确定的谱分量或预先确定的频率范围通过和/或衰减或抑制在该谱分量或预先确定的频率范围之外的信号分量的滤波器。信号参数可以被理解为代表经带通滤波的信号的一个或多个特性的值,例如幅度、相位、能量和/或功率。
这里提出的方案基于如下认识:为了有利地处理该信号,需要少量模数转换器单元、例如单独的模数转换器或模数转换器的相应通道来作为用于对信号进行滤波的带通滤波器。在这种情况下,例如以滤波器组形式的带通滤波器可以被设置用于对该信号进行并行滤波,以便求取该信号的不同谱分量,其中于是通常在知道信号参数的情况下能够推导出各个经带通滤波的信号的特性并且这些经带通滤波的信号的、缺乏内容重要性的一些经带通滤波的信号无需被模数转换。
这里提出的方案由此提供了以下优点:能够在处理信号时减少电路技术上的或数值上的花费,因为能够避免对经带通滤波的信号的缺乏重要信号内容的部分进行模数转换。这里,可以将在经带通滤波的信号中的、大于在其他经带通滤波的信号中的信息含量的信息含量理解为重要信号内容。通过这种方式,可以在实施在数值和/或电路技术上更耗费的进一步处理之前,对经带通滤波的信号进行预分析。由此,一方面节省了在电路技术实现中的芯片面积,以及另一方面节省了在实施这里提出的方案的相应装置运行时的电功率,因为仅仅需要运行较少部分的模数转换器单元。
利用这里提出的方案的有利实施方式,可以在求取步骤中求取以下信号参数,所述信号参数分别代表经带通滤波的信号的能量和/或功率。这里提出的方案的这种实施方式提供了通过信号参数的非常有效力的信息的优点,该信号参数能够实现,可简单实现对包含在经带通滤波的信号中的信息或重要性的推断。
这里提出的方案的一种实施方式也是有利的,在该实施方式中,在模数转换步骤中,对具有以下信号参数的那些经带通滤波的信号进行模数转换,所述信号参数符合预确定的准则,所述信号参数尤其是大于经带通滤波的信号的至少一个另外的信号参数和/或大于阈值。这种实施方式提供了如下优点:能够在电路技术和/或数值上非常简单地实现专门对被预期了高重要性、也即原始信号中的高信息含量的那些经带通滤波的信号进行模数转换的可能性。
还有利的是这里提出的方案的一种实施方式,其中在模数转换的步骤中,对具有最大信号参数的那些经带通滤波的信号进行模数转换。这种实施方式提供了特别高效地处理信号的优点,因为专门对被估计为在滤波步骤中获得的经带通滤波的信号中的最高信息含量的那些谱信号分量进行模数转换。
此外,有利的是这里提出的方案的一种实施方式,其中在滤波步骤中使用一组带通滤波器,其被构造用于求取信号的梅尔频率倒谱系数。特别是在心理声学的语音识别领域中,使用这种带通滤波器组是有利的,以便通过选择这些带通滤波器的合理数量或中心频率或带隙来最大可能地分辨在该信号中语音分量的可由人觉察的频率区别,却无需强调在语音信号中不必要的冗余或不可由人觉察的区别。
这里提出的方案的一种实施方式可以在技术上特别简单并且有效地实现,在该实施方式中,在滤波步骤中将gm-C-滤波器和/或C4-SOS-滤波器用作带通滤波器来对信号进行滤波。这种带通滤波器尤其是提供了专门用于识别语音信号或识别在音频信号中的语音的特别简单的结构。
按照这里提出的方案的另一种实施方式,可以在求取步骤中实施对至少一个经带通滤波的信号的整流和/或低通滤波。这种实施方式提供了如下优点:在技术上可以简单地实现求取经带通滤波的信号的所涉及信号参数的可能性。
还可以设想这里所提出的方案的一种实施方式,其中以预先定义的时间栅的预先定义的时间间隔重复地执行读入、滤波、求取和/或模数转换的步骤。例如,这种预先定义的时间间隔可以不大于50毫秒、例如为32毫秒。这里提出的方案的这种实施方式提供了如下优点:在人可觉察的可区分时间间隔范围中执行对信号的分析,并且适当地通过改变处理、尤其是通过改变信号的不同谱信号分量的模数转换能够对在该信号中出现的谱分量的时间变换进行反应。
这里提出的方案的一种实施方式尤其是有利的,其中在模数转换的重复实施的步骤中,对在先前的模数转换步骤中没有被模数转换的至少一个经带通滤波的信号进行模数转换。这里提出的方案的这种实施方式提供了如下优点:对要通过有限数量的可用模数转换器单元来转换的经带通滤波的信号进行灵活变换,使得在信号中当前被估计为最大重要性或最高信息分量的那些经带通滤波的信号专门也通过模数转换器单元被进一步处理。
这里提出的方案的另一实施方式可以在技术上简单地实现,在该实施方式中在模数转换步骤中使用具有多个转换器通道的模数转换器单元,其中这些转换器通道中的每个被用于对经带通滤波的信号之一的模数转换。通过这种方式,可以充分利用模数转换器单元的有效结构,其中各个通道或转换器通道被用于对分别(在使用信号参数的情况下)选择的经带通滤波的信号的进一步处理。
为了保证经带通滤波的信号中的信息尽可能少地丢失,按照这里提出的方案的另一实施方式可以在滤波步骤中以采样频率来运行每个模数转换器单元,所述采样频率至少对应于待转换的经带通滤波的信号的奈圭斯特频率。
这里提出的方法变型方案例如可以以软件或硬件或者软件和硬件的混合形式例如实现在控制设备中。
这里提出的方案还实现了一种装置,其被构造用于在相应的机构中执行、控制或实现这里提出的方法的变型方案的步骤。通过本发明的装置形式的实施变型方案也可以快速并且有效地解决本发明所基于的任务。
为此,该装置可以具有至少一个用于处理信号或数据的计算单元、至少一个用于存储信号或数据的存储器单元、至少一个至传感器或执行器的、用于从传感器读入传感器信号或者将数据或控制信号输出给执行器的接口、和/或至少一个用于读入或输出数据的通信接口,它们嵌入到通信协议中。计算单元例如可以是信号处理器、微控制器等等,其中存储器单元可以是闪存存储器、EEPROM或磁存储器单元。通信接口可以被构造用于无线和/或有线地读入或输出数据,其中可以有线地读入或输出数据的通信接口例如可以以电或光的方式地从相应的数据传输线路中读入这些数据或者将其输出到相应的数据传输线路中。
装置目前可以理解为电设备,其处理传感器信号并且据此输出控制信号和/或数据信号。装置可以具有接口,所述接口可以以硬件和/或软件方式来构造。在硬件构造的情况下,这些接口例如可以是所谓的系统ASIC的部分,该部分包含装置的极不同的功能。但是也可能的是:接口本身是集成电路或者至少部分地由分立器件组成。在按照软件构造的情况下,这些接口可以是软件模块,其例如除了其他软件模块之外也存在于微控制器上。
在一种有利的构型中,通过该装置来实现对语音识别系统或语音分析系统的控制。为此,该装置例如可以访问传感器信号、如作为信号的语音信号。该处理经由计算单元、诸如微控制器或信号处理器来进行。
也有利的是,具有程序代码的计算机程序产品或计算机程序,所述程序代码可以存储在机器可读的载体或存储介质、如半导体存储器、硬盘存储器或光存储器上,并且尤其是当该程序产品或程序在计算机或装置上执行时,用于执行、实现和/或控制按照前述实施方式之一所述的方法的步骤。
附图说明
这里提出的方案的实施例在附图中示出并且在后面的描述中被进一步阐述。其中:
图1示出了按照一个实施例的装置的框图;
图2示出了用于描绘关键字的语音分量在频域和时域中的出现的曲线图;
图3示出了用于描绘利用滤波器组来求取梅尔系数的两个曲线图;以及
图4示出了按照一个实施例的方法的流程图。
在本发明的有利实施例的后面的描述中,对于在不同图中所示的并且类似地起作用的元素使用了相同或类似的参考标记,其中放弃对这些元素的重复性描述。
具体实施方式
图1示出了按照本发明的一个实施例的用于处理信号105的装置100的框图。信号105例如可以由麦克风110输出并且代表声学的语音信号115,该语音信号例如由人说出。信号105由装置100的读入接口120读入并且被复制成该信号105的各一个代表或拷贝以便输出到多个不同的处理分支125a、125b和125c中。在这些处理分支125a、125b和125c的每个中,进行信号105通过多个带通滤波器BPF中一个带通滤波器BPFx的滤波(其中1至n的值范围中的变量x表示特定的单独的带通滤波器),以便获得相应的经带通滤波的信号130a(在第一处理分支125a中)、130b(在第二处理分支125b中)或者130c(在第n处理分支125c中)。这里,在各个处理分支125a、125b和125c的每个中的带通滤波器BPFx被构造为,使得它们让信号105的不同的谱分量通过并且相应地对在各个处理分支125a、125b和125c中的信号105的其他谱分量进行衰减和/或抑制。通过这种方式,在经带通滤波的信号130a、130b和130c中出现的频率分量或频率范围相互不同。通过多个带通滤波器BPF1、BPF2、……BPF1n,因此可以以滤波器组的形式来将信号105划分成不同子信号,这些子信号作为经带通滤波的信号130a、130b和130c,它们分别包含信号105的不同频率范围中的信号分量。
经带通滤波的信号130a、130b和130c现在被输送给求取单元140,其针对每个经带通滤波的信号130a、130b和130c各求取一个信号参数135a、135b和135c。在此相应信号参数135a、135b和135c被求取成,使得它们代表包含在分别涉及的经带通滤波的信号130a、130b和130c中的特性或信息。例如该信号参数135a、135b和135c可以代表能量、功率并且通常代表在分别关联的经带通滤波的信号130a、130b和130c中存在振荡或幅度。例如,在显示所涉及的经带通滤波的信号130中的能量的情况下通过如下方式来获得信号参数135,即首先整流器R对所涉及的经带通滤波的信号130进行整流,接着,低通滤波器LPF对现在经整流的、经带通滤波的信号130进行低通滤波,以便获得相应的信号参数135。通过该方式,例如可以通过如下方式来求取第一信号参数135a,即第一经带通滤波的信号135a通过第一整流器R1来整流,并且利用第一低通滤波器LPF1对由此得到的信号进行低通滤波。类似地,例如可以通过如下方式来求取第二信号参数135b,即第二经带通滤波的信号135b通过第二整流器R2来整流,并且利用第二低通滤波器LPF2对由此得到的信号进行低通滤波。例如也可以通过如下方式来求取第n信号参数135c,即第n经带通滤波的信号135c通过第n整流器Rn来整流,并且利用第n低通滤波器LPFn对由此得到的信号进行低通滤波。
现在分别可用的经带通滤波的信号130a、130b至130c现在连同所属的信号参数135a、135b和135c一起被输送给控制单元150,所述控制单元在利用预先定义准则的情况下按照预先定义的处理规则对相应信号参数135a、135b和135c进行分析。根据对信号参数135a、135b至35c的这种分析,现在将相应的经带通滤波的信号130指配给模数转换器单元ADC1、ADC2至ADCm,在所述模数转换器单元中对相应的经带通滤波的信号130’,130’’至130’’’进行模数转换,以便获得现在数字化的、经带通滤波的信号155’,155’’至155’’’,它们可以在后面的处理单元160中被继续处理,在该处理单元中例如可以进行对声学的语音信号115的分析。
在这里提出的方案中的一个重要特征在于:带通滤波器BPF的数量大于模数转换器ADC的数量。电路架构的这种设计提供了如下优点:并非对于全部的经带通滤波的信号130进行耗费的模数转换,由此能够一方面减少在集成电路中的所需的面积需求,以及另一方面,相比于每个所求取的经带通滤波的信号130都必须被模数转换的情况,为运行装置100所需的功率需求也可以更小。在这里提出的方案中,在此充分利用了:在绝大多数情况下,并非在每个经带通滤波的信号130中都存在有用信息,经常甚至是在经带通滤波的信号130的一些中也可识别到信号或信号幅度的完全错误。由此,通常可以取消一个或多个经带通滤波的信号130的模数转换,而在分析信号105时没有信息损失。
然而,现在为了将携带信号105中的最大信息分量的那些经带通滤波的信号130a、130b至130c输送给模数转换器单元ADC1、ADC2至ADCm,在控制单元150中进行对分别所属的信号参数135a、135b至135c的分析。如果例如通过信号参数135来构成包含在所关联的经带通滤波的信号130中的能量,则可以通过控制单元150来识别“在哪些经带通滤波的信号130a、130b至130c中包含最大能量或者包含最高能量分量”,从而具有最高能量分量的这些经带通滤波的信号130也可能携带最大部分的有用信息,因此这些经带通滤波的信号130例如也应当通过可用的模数转换器ADC来进行模数转换。通过这种方式,例如可以将第一经带通滤波的信号130a作为经带通滤波的信号130’输送给第一模数转换器单元ADC1,其中例如第二经带通滤波的信号130b作为经带通滤波的信号130’’被输送给第二模数转换器单元ADC2,等等。
这里所提出的方案的思想因此可以在于:在进行多路复用之前,通过在确定的时间点上裁掉或者丢弃所有不太重要的信号分量或者特性/能量来减小采样率。
这里所提出的方案的目标因此可以在于:用比现有技术中更少数量的组件来实现基于信号分量的特性提取来工作的信号处理系统,使得减少在集成电路中为实现所述方案所需的面积需求并且减小该集成电路的功率消耗。这里所提出的方案的一个重要方面可以在于在模数转换器中应用具有少量通道的滤波器的智能选择。由此,可以有利地减少为信号处理要使用的模数转换器通道或单元的数量,使得为实现这里所提出的方案而在集成电路中要求较小的面积区域,并且可以通过常常可能的采样率降低来实现较小的功率消耗。
这里提出的方案按照第一实施例的实现的框图在此已经在图1中予以描述。图1在此示出了所提出的基于滤波器的特性提取的结构。这里,根据传统架构,信号105被引导通过一定数量n的带通滤波器(BPF)。这些(带通)滤波器的数量、其带宽、频率间隔和其他因素例如取决于目标应用例如人语音的语音分析。例如,在基于这里提出的方案的语音识别系统中(带通)滤波器的推荐的数量可以处于n=8和n=24之间,并且在(带通)滤波器之间的(谱)间隔可以基于梅尔频率(基于Pitch)。接着,在频带内的能量被确定为信号参数或者通过应用峰值探测器(例如整流器和低通滤波器的形式)来获得。
与传统的实现不同,针对所提出的架构,为此所需的模数转换器(或者等效通道)可以具有比(带通)滤波器的数量n小的通道数量m(也即,m<n)。这基于如下思想:在许多应用中,不需要在整个观察时间段上完全地使用全部(带通)滤波器,而是在时间窗中使用几组(带通)滤波器并且在另外的时间窗中使用至少另一组(带通)滤波器。
图2作为滤波器能量S(也即,与相应(带通)滤波器关联的频带中的能量)在时间t以及要分析的频域f上展开的例子而示出了时-频域曲线图,如果实施关键字识别应用的话(当前例如用于识别关键字“Bosch”)。这里,在图2的Z轴上标出信号105的信号能量的幅度S,在X轴上标出时间t(以相应的时间窗)以及在Y轴上以滤波器下标形式(也即,带通滤波器的滤波器编号,关于所涉及的带通滤波器的随着下标编号上升的(中心)频率)标出在信号105中出现的频率f。在当前例子中使用了十个(带通)滤波器,以便求取梅尔倒频系数(MFCC)。在时间轴(X轴)t上标出的时间窗或帧的下标相应于32毫秒的时间窗。如在图2中所示,在信号105的整个持续时间上并非需要全部的(带通)滤波器,因为在信号105的一些频域中在一些时间窗中不出现明显的信号能量。这由以下所引起,即部分字“Bo”(图2中的区段200)的语音分量在短时间内具有在低频域中的显著分量,而信号105中的部分字“sch”(图2中的区段210)的另外的语音分量在较长的持续时间上具有较高的频率分量。出于该原因,取决于时间地选择(带通)滤波器可以导致同样的特性/频带能量,就好像信号105在所有时间区段上都利用滤波器组BPF的完全调控来分析一样。
图2中所示系统或装置100中的组件数量可以进一步减少,如果在相应的整流器R1、……、Rn和低通滤波器LPF1、……、LPFn之后连接有在图1中所示的控制单元150的话。但是,可能由此需要更复杂的控制单元150,因为相比直接在带通滤波BPF之后评估信号105,基于来自这些(带通)滤波器的作为信号参数135的相应频率能量而决定各个(带通)滤波器的结果的显著性能够更为简单。
可以特别关注(带通)滤波器的有利的设计或实现。基于梅尔频率刻度的滤波器组基于声音的人类觉察,所述声音关于直至1kHz的频率是线性的并且接着是对数的,如在图3中的左边的部分曲线图中详细示出的一样,其中在该部分曲线图的纵坐标上标出以梅尔为单位的声调(pitch)刻度A并且在横坐标上标出频率,其中在图3的右边的部分曲线图中在横坐标上标出频率,并且在纵坐标上标出不同带通滤波器BPF1、BPF2、BPF3、BPF4、……、BPFn的传输函数H。
该(带通)滤波器BPF的实现可以利用消耗功率小的模拟gm-C-滤波器或利用C4-SOS-滤波器来实现,其中可以以电子方式来适配角频率。在本上下文中,可以将具有可调时间常数的时间连续的带通滤波器理解为C4-SOS滤波器(= Capacitively-Coupled CurrentConveyer with Autozeroing Second-Order Section)。时间常数可以相互无关地被编程。所述编程例如可以借助电流输出源形式的浮栅晶体管来实现,由此这些时间常数可以单独地被设定。更高阶的滤波器可以由多个C4滤波器来构建。gm-C滤波器可以理解为基于跨导放大器(运算跨导放大器,OTA)的滤波器,在所述跨导放大器中由输入电压来控制电流输出(压控电流源VCCS)。跨导级例如由差动连接的MOS晶体管对构成,它们的跨导通过偏置电流来控制。滤波器的传输函数因此例如可以通过跨导来调节或设定。
这里所提出的方案的实施例的所提出的实现的特别的优点可以是,具有减少数量的模数转换器或模数转换器通道(和/或整流器和带通滤波器)的滤波器的智能选择的应用,其导致为实现所需的芯片面积减小和/或在运行这样设计的系统时的功率消耗减小。功率消耗和/或所需芯片面积的减小的大小取决于所期望的应用和运行条件(例如所需的信噪比)。
这里提出的方案或这里提出的架构可以特别好地用于在总是接通的语音活动探测中提取特性或者用于识别针对织物和智能电话的语音指令(例如用于关键字识别)或者使用在针对工业4.0应用的集成传感器节点中,在所述应用中小的功率消耗是非常关键的。
图4示出了用于处理信号的方法400的流程图。该方法包括读入信号的步骤410以及利用多个带通滤波器来对该信号进行滤波的步骤420,以便每个带通滤波器获得经带通滤波的信号,其中这些带通滤波器针对信号的不同的频率范围是可通过的。此外,该方法400还包括求取至少多个经带通滤波的信号的至少各一个信号参数的步骤430以及对多个经带通滤波的信号或在使用所述信号参数的情况下由此导出的信号进行模数转换的步骤440,其中在模数转换步骤中使用多个模数转换单元,其数量小于在滤波步骤中使用的带通滤波器的数量。
如果实施例包括在第一特征和第二特征之间的“和/或”连接,则这可以理解成:该实施例按照一种实施方式既具有第一特征又具有第二特征,以及按照另一实施方式仅仅具有第一特征、或者仅仅具有第二特征。
Claims (12)
1.一种用于处理信号(105)的方法(400),其中该方法(400)具有下面的步骤:
-读入(410)信号(105),
-在使用多个带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFn)的情况下对所述信号(105)进行滤波(420),以便每个带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFn)获得经带通滤波的信号(130a、130b、130c),其中所述带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFn)对于信号(105)的不同频率范围是可通过的;
-求取(430)至少多个经带通滤波的信号(130a、130b、130c)的至少各一个信号参数(135a、135b、135c);以及
-在使用信号参数(135a、135b、135c)的情况下对多个经带通滤波的信号(130a、130b、130c)或者从中导出的信号进行模数转换(440),其中在模数转换(440)步骤中使用多个模数转换器单元(ADC1,ADC2,ADCn),所述多个模数转换器单元的数量小于在滤波步骤中使用的带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFn)的数量,
其中在模数转换(440)步骤中,对具有以下信号参数(135a、135b、135c)的那些经带通滤波的信号(130a、130b、130c)进行模数转换,所述信号参数对应于预先确定的准则,所述信号参数尤其是大于经带通滤波的信号(130a、130b、130c)的至少一个另外的信号参数(135a、135b、135c)和/或大于阈值。
2.如权利要求1所述的方法(400),其特征在于,在求取(430)步骤中求取分别代表经带通滤波的信号(130a、130b、130c)的能量和/或功率的信号参数(135a、135b、135c)。
3.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在模数转换(440)的步骤中,对具有最大信号参数(135a、135b、135c)的那些经带通滤波的信号(130a、130b、130c,130’,130”,130”’)进行模数转换。
4.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在滤波(420)步骤中使用一组带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFn),该组带通滤波器被构造用于求取信号的梅尔频率倒谱系数。
5.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在滤波(420)步骤中将gm-C-滤波器和/或具有自动调零二阶部分的电容耦合电流传输器用作带通滤波器(BPF1、BPF2、BPFm)来对所述信号(105)进行滤波。
6.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在求取(430)步骤中实施对至少一个经带通滤波的信号(130a、130b、130c)的整流(R1,R2,Rm)和/或低通滤波(LPF1,LPF2,LPFm)。
7.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,以预先定义的时间栅的预先定义的时间间隔重复地实施读入(410)、滤波(420)、求取(430)和/或模数转换(440)的步骤。
8.如权利要求7所述的方法(400),其特征在于,在模数转换(440)的重复实施的步骤中,对在先前的模数转换(440)步骤中没有被模数转换的至少一个经带通滤波的信号(130a、130b、130c)进行模数转换。
9.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在模数转换(440)步骤中使用具有多个转换器通道的模数转换器单元(ADC1,ADC2,ADCn),其中这些转换器通道(ADC1,ADC2,ADCn)中的每个被用于对经带通滤波的信号之一的模数转换。
10.如权利要求1或2所述的方法(400),其特征在于,在滤波(420)步骤中以采样频率来运行每个模数转换器单元(ADC1,ADC2,ADCn),所述采样频率至少对应于待转换的经带通滤波的信号(130a、130b、130c)的奈圭斯特频率。
11.一种用于处理信号的装置(100),其被设立用于在相应的单元(120,140,ADC)中实施和/或控制如前述权利要求之一所述的方法(400)的步骤。
12.一种机器可读的存储器介质,在其上存储有计算机程序,所述计算机程序被设立用于实施和/或控制按照权利要求1至10之一所述的方法(400)。
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CN116449099B (zh) * | 2023-03-16 | 2024-03-22 | 广州致远仪器有限公司 | 频谱分析电路 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1125010A (zh) * | 1993-04-22 | 1996-06-19 | 弗兰克·乌达尔·莱昂哈德 | 检测和产生听觉信号中的瞬态条件的方法和系统 |
CN1550121A (zh) * | 2001-09-21 | 2004-11-24 | 在电声变换器中控制音频信号的低音放音的方法和装置 | |
CN1649277A (zh) * | 2005-03-17 | 2005-08-03 | 北京邮电大学 | 用于超宽带无线通信系统的自适应频域接收机及接收方法 |
WO2006046709A1 (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-04 | Pioneer Corporation | 受信装置 |
CN101375512A (zh) * | 2006-01-27 | 2009-02-25 | Nxp股份有限公司 | 采样rf信号的方法和装置 |
CN102124518A (zh) * | 2008-08-05 | 2011-07-13 | 弗朗霍夫应用科学研究促进协会 | 采用特征提取处理音频信号用于语音增强的方法和装置 |
CN104020348A (zh) * | 2013-02-25 | 2014-09-03 | 戴乐格半导体公司 | 线路频率检测器 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7324036B2 (en) * | 2003-05-12 | 2008-01-29 | Hrl Laboratories, Llc | Adaptive, intelligent transform-based analog to information converter method and system |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1125010A (zh) * | 1993-04-22 | 1996-06-19 | 弗兰克·乌达尔·莱昂哈德 | 检测和产生听觉信号中的瞬态条件的方法和系统 |
CN1550121A (zh) * | 2001-09-21 | 2004-11-24 | 在电声变换器中控制音频信号的低音放音的方法和装置 | |
WO2006046709A1 (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-04 | Pioneer Corporation | 受信装置 |
CN1649277A (zh) * | 2005-03-17 | 2005-08-03 | 北京邮电大学 | 用于超宽带无线通信系统的自适应频域接收机及接收方法 |
CN101375512A (zh) * | 2006-01-27 | 2009-02-25 | Nxp股份有限公司 | 采样rf信号的方法和装置 |
CN102124518A (zh) * | 2008-08-05 | 2011-07-13 | 弗朗霍夫应用科学研究促进协会 | 采用特征提取处理音频信号用于语音增强的方法和装置 |
CN104020348A (zh) * | 2013-02-25 | 2014-09-03 | 戴乐格半导体公司 | 线路频率检测器 |
Also Published As
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