আমি একটি গিটার টিউনারের জন্য অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ স্টোরটিতে খুঁজছিলাম। আমি একটি টিউনার অ্যাপ পেয়েছি যা দাবি করেছে যে এটি অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির চেয়ে দ্রুত। এটি দাবি করেছে যে এটি ডিএফটি ব্যবহার না করেই ফ্রিকোয়েন্সিটি খুঁজে পেতে পারে (আমি আশা করি আমার এখনও এই স্পেসিফিকেশনটির URL থাকতে হবে)।
এই সম্পর্কে আমি কখনও কিছু শুনিনি। আপনি কি অডিও সিগন্যাল অর্জন করতে পারেন এবং ডিএফটি বা এফএফটি অ্যালগরিদম ব্যবহার না করে ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করতে পারেন?
উত্তর:
এফএফটি আসলে টিউনার তৈরির দুর্দান্ত উপায় নয়। এফএফটির অন্তর্নিহিতভাবে একটি সীমাবদ্ধ ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন রয়েছে এবং সময় উইন্ডোটিকে দীর্ঘায়িত না করে খুব ছোট ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করা সহজ নয় যা এটিকে অনর্থক ও অলস করে তোলে।
আরও ভাল সমাধানগুলি ফেজ-লকড লুপস , বিলম্বিত লকযুক্ত লুপস , অটো সংযোগ, শূন্য ক্রসিং সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং, সর্বাধিক বা কমপক্ষে সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং এবং অবশ্যই এই পদ্ধতির বুদ্ধিমান সংমিশ্রণের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা যেতে পারে ।
প্রাক প্রক্রিয়াজাতকরণ সর্বদা সহায়তা করে।
একটি এফএফটি বর্ণালী ফ্রিকোয়েন্সি শিখর বা শিখরগুলি (এফএফটি বিন আকার দ্বারা কোয়ান্টাইটিসড) প্রতিবেদন করে, যা সংগীত পিচ থেকে পৃথক। অনুমিত পিচের ফ্রিকোয়েন্সি কোনও এফএফটি স্পেকট্রাম থেকে সম্পূর্ণ অনুপস্থিত হওয়া সম্ভব for
কিছু সাধারণ গিটার টিউনার সবেমাত্র লো-পাস বা ব্যান্ড-পাস ফিল্টারিং ব্যবহার করে এবং সময়টি শূন্য-ক্রসিংয়ের মধ্যে পরিমাপ করে। পরস্পর একটি ফ্রিকোয়েন্সি অনুমান দেয়।
স্বতঃসংশ্লিষ্টতা হ'ল অন্য সাধারণ পিচ অনুমানের পদ্ধতি; এবং স্লাইডিং পারস্পরিক সম্পর্ক বা অন্যান্য স্ব-সদৃশতার ব্যবস্থাগুলির মধ্যে প্রচুর প্রকরণ রয়েছে যেমন স্লাইডিং এএসডিএফ (স্কোয়ার্ড পার্থক্য), এএমডিএফ (অর্থ পার্থক্য), লিনিয়ার প্যাটার্ন ম্যাথারস, কেবল সীমিত সীমার জন্য অ্যাডাপটিভ চেকিং, ল্যাগ ইন্টারপোলেশন, উইন্ডো এবং অভিযোজিত উইন্ডো নির্বাচন, বিভিন্ন ওজন বা সিদ্ধান্ত তত্ত্ব ব্যবহার করে একাধিক সম্ভাব্য পিছিয়ে পড়া ইতিহাসের ক্রমগুলির মধ্যে নির্বাচন করার জন্য, এবং ইত্যাদি most
অন্যান্য সম্ভাবনার মধ্যে রয়েছে পিএলএল, ফিল্টারযুক্ত চতুর্ভুজ ডিমোডুলেটর, ফিল্টার হিলবার্ট ট্রান্সফর্ম ইত্যাদি include
তবে মনে রাখবেন যে কয়েকটি ডিএসপি ফিল্টারিং এবং ডেমোডুলেশন পদ্ধতিগুলি কম্পিউটারের দিক থেকে উইন্ডোড ডিএফটি-র 1-বিন করার সমান, যা আপনার প্রশ্নের উত্তর হিসাবে উপযুক্ত হতে পারে বা নাও পারে।
পিচ সনাক্তকরণ বহু বহুমুখী এবং কৌতূহল উপায়ে করা যেতে পারে। এটি করার একটি উপায় হ'ল স্ব-সংযুক্তি ব্যবহার করে । এই কাগজটি কীভাবে এটি ব্যবহার করা যায় তার একটি উদাহরণ দেয়। 1-বিট প্রাসঙ্গিক ব্যবহার করে অটোকোররিলেশনটিকে হাস্যকরভাবে সহজ করা যায় (কোনও কারণে এতে কোনও শালীন কাগজপত্র খুঁজে পাওয়া যায়নি)। তাই তাত্ত্বিকভাবে, পিচ করতে দ্রুত FFT সঙ্গে তুলনায় সনাক্ত করা, কিন্তু আমি সন্দেহ এটা ছাড়া আরো অনেক কিছু সুনির্দিষ্ট হতে হবে সত্যিই চালাক প্রাক প্রক্রিয়াকরণ।
অপেক্ষাকৃত নতুন অ্যালগোরিদমগতভাবে সংজ্ঞায়িত হিলবার্ট-হুয়াং ট্রান্সফর্ম (এইচএইচটি) দেখুন। এটি অ-স্টেশনারী-অ-রৈখিক সংকেতগুলি পরিচালনা করতে পারে যা আপনার আবেদনের জন্য প্রাসঙ্গিক হতে পারে।
আপনি যদি ডিএফটি / এফএফটি-তে কোন ফ্রিকোয়েন্সি বিনটি সন্ধান করছেন তা যদি আপনি সঠিকভাবে জানেন তবে আপনি কেবল সেই বিনের মান পেতে গের্তজেল অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন।
আমি এক মাস আগে একটি গিটার পেয়েছি এবং একটি পিএলএল-ভিত্তিক টিউনার লিখতে শুরু করেছি ।
আমি পিএলএল বোঝার জন্য যে সংস্থানগুলি ব্যবহার করেছি তার মধ্যে একটি ছিল পল লুটাসের "ফেজ-লকড লুপগুলি বোঝার" পৃষ্ঠা।
আপনি প্রকৃতপক্ষে এর সিউডো-বর্ণালী ব্যবহার করে সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করতে পারেন, যা এর স্বতঃসংশ্লিষ্ট ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টরগুলিকে দেখে। এটি মূলত আপনার সংকেতকে শব্দ এবং সংকেত উপ-স্পেসে বিভক্ত করে। সেখান থেকে, আপনি এর বর্ণালী খুঁজে পেতে পারেন। (আপনি এটি সীমাবদ্ধও করতে পারেন এবং এটি পরীক্ষা করার জন্য অনেকগুলি ফ্রিকোয়েন্সি দিতে পারেন)। এটি বেশ শব্দ প্রতিরোধ ক্ষমতাও। অবশ্যই, এটি একটি প্যারাম্যাট্রিক পদ্ধতি, ডিএফটি-এর মতো অপ্রতিরোধ্য নয়।
এটি আপনার কী প্ল্যাটফর্মটি প্রসেস করতে চান তার সাথে নির্ভর করে, আপনার যদি একটি সাধারণ সার্কিটের প্রয়োজন হয় তবে আমি লাভটি দিয়ে সিগন্যালটি বের করে একটি বর্গাকার তরঙ্গে পরিণত করতে এবং টাইমারটি ব্যবহার করে একটি মাইক্রোকন্ট্রোলারের সাহায্যে পিরিয়ডটি পরিমাপ করার পরামর্শ দিই।
তবে আপনি যদি সিগন্যাল প্রসেসিংয়ের সাথে অভিনব হতে চান তবে মিউজিক পদ্ধতিটি দেখুন:
http://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_signal_classification
আশা করি এটা সাহায্য করবে
ডিএফটি / এফএফটি ব্যবহার না করে অনেকগুলি পিচ প্রাক্কলন পদ্ধতি রয়েছে, মিউসিক পদ্ধতি সহ তাদের কয়েকটি এই কাগজে তালিকাভুক্ত রয়েছে: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/docament/6521410/ এই কাগজের সিমুলেশন ফলাফলগুলি সূচিত করে যে যখন মৌলিক ফ্রিকোয়েন্সি খুব কম হয়, সঠিক এনএলএস পদ্ধতি তালিকাভুক্তদের মধ্যে অন্যদেরকে ছাড়িয়ে যায়।