Skriptum (als PDF-Datei, 2.2MB) - Piotr Majdak

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Algorithmen in Akustik und Computermusik, UESystemidentifikation1.201-100.8-200.60.40.2-30-400-50-0.20 50 100 150 200 250-600 50 100 150 200 2503.2. Maximum Length SequenceAnregungssignal:• binäre Pseudozufallsfolge mit einer maximalen Periode• Amplitude: 1• Länge: 2 N −1 Samples (+ digitale Stille für die Systemantwort) mit N...Ordnung der MLSVorteile:• sehr hohe Energie im Anregungssignal; sehr gute Rauschunterdrückung• robust gegenüber transienten Störungen• robust gegenüber leichten Abweichungen im System während der MessungNachteile:• Empfindlich gegenüber nichtlinearen Verzerrungen im SystemErzeugung von MLS:m=mls(8);10.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-10 50 100 150 200 250 300IEM - Institut für Elektronische Musik und Akustik, Graz 16
Algorithmen in Akustik und Computermusik, UESystemidentifikationBerechnung der Impulsantwort, allgemein:Autokorrelation von MLS: r xx n=n− 1L1d=xcorr(m, m);300250200150100500-500 100 200 300 400 500 600Problem: fehlende Überlappung der Signale bei der Berechnung der Korrelation.Abhilfe: MLS öfters wiederholend=xcorr([m;m;m], m)/length(m); % Normalisierung gilt nur für MLSstem(d(4*length(m):5*length(m)-1));1.21.2110.80.80.60.60.40.40.20.200-0.20 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600-0.20 50 100 150 200 250 300Anregung eines Systems:y=afilter([m; m; m]);IEM - Institut für Elektronische Musik und Akustik, Graz 17
Seite 1 und 2: Algorithmen in Akustik und Computer
Seite 3 und 4: 7. Zeitverzögerungsglieder........
Seite 15: Algorithmen in Akustik und Computer
Seite 53: Algorithmen in Akustik und Computer

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