3º Trabalho Prático - deetc

INSTITUTO SUPERIOR DE ENGENHARIA DE LISBOA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELECTRÓNICA E DAS COMUNICAÇÕES
Licenciatura em Engenharia de Sistemas das Telecomunicações e Electrónica
SECÇÃO DE COMUNICAÇÕES E PROCESSAMENTO DE SINAIS
3º Trabalho Prático
de
Processamento Digital de
Sinais
Representação Tempo-Frequência -
Wavelets
Eng. Rui Jesus

Introdução:
Este trabalho tem como objectivo a representação de sinais multimédia
simultaneamente no tempo e na frequência. Para tal, usa-se a Transformada Localizada de
Fourier que utiliza uma janela de dimensão fixa ao longo do tempo, e a transformada de
wavelet para realizar análises multi-resolução (janelas com várias dimensões). São
implementadas técnicas piramidais para fazer a decomposição de sinais.
Trabalho Laboratorial:
1. Transformada Localizada de Fourier (Short Time Fourier Transform).
Leia e visualize o ficheiro sebenta.wav.
1.1 Visualize e oiça uma zona vozeada e uma zona não vozeada do sinal.
1.2 Determine e visualize a transformada localizada de Fourier (TLF)
apenas de dois segmentos do sinal. Estes dois segmentos são constituídos
por 1024 amostras de cada uma das duas zonas do sinal, visualizadas no
ponto anterior. Use, primeiro a janela de Hanning, e depois a janela
rectangular. Compare os resultados obtidos.
1.3 Calcule e visualize o espectrograma do sinal. Utilize a janela de
Hanning com 1024 amostras. Modifique a dimensão da janela e comente
os resultados obtidos.
1.4 Leia e visualize o ficheiro de áudio (piano), escala.wav. Determine o
espectrograma do sinal. Através do espectrograma e da tabela apresentada
em baixo, verifique a sequência de notas musicais contida no ficheiro.
Dó Dósus. Ré Résus. Mi Fá Fásus. Sol Solsus. Lá Lásus. Si
262Hz 277Hz 294Hz 311Hz 330Hz 349Hz 370Hz 392Hz 415Hz 440Hz 466Hz 494Hz
1º Semestre Lectivo 04/05 3ºTrabalho Prático
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Calcule o espectrograma para janelas com diferentes dimensões e comente
os resultados.
1.5 Leia e visualize os ficheiros de áudio (flauta,piano), flauta.wav,
piano.wav. Determine o espectrograma de cada sinal. Com base na tabela
anterior identifique a sequência de notas musicais.
2. Transformada Discreta de Co-seno
Leia e visualize o ficheiro lenna.jpg.
2.1. Determine a transformada Discreta de Co-seno (DCT) da imagem.
2.2. Calcule a DCT usando blocos de 8x8 elementos da imagem.
2.3 Faça a reconstrução da imagem usando 1, 5, 10, 20 e todos os
coeficientes da DCT calculados na alínea anterior.
3. Transformada de Wavelet
Análise Multi-Resolução de sinais 1D
3.1 Faça load sinal.mat e visualize o sinal.
3.2 Usando a função dwt(...), faça a decomposição com um nível de
resolução do sinal utilizando a Wavelet de Haar. Visualize a aproximação e
o detalhe.
Nota: Use o comando waveinfo(...) para obter mais informações sobre a
Wavelet, e faça wavemenu para ver várias aplicações com Wavelets.
3.3 Faça a reconstrução do sinal sumsin_freqbrk a partir do detalhe e da
aproximação. Analise os resultados.
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3.4 De modo a realizar uma análise multi-resolução do sinal
sumsin_freqbrk, faça uma decomposição do sinal com 4 níveis de
resolução. Use a função wavedec(...) e a terceira Wavelet da família de
Daubechies. Visualize e analise os resultados obtidos.
3.5 Repita a alínea anterior mas usando a segunda wavelet da família
symlet. Compare os resultados.
3.6 Faça a reconstrução do sinal para as duas Wavelets.
Análise Multi-Resolução de sinais 2D
3.7 Usando a função wavedec2(...), decomponha em dois níveis de
resolução a imagem Lenna utilizando a Wavelet de Haar. Comente os
resultados.
3.8 Faça a reconstrução do sinal.
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