Документация Engee
Notebook

Простой многоканальный фильтр

Открыть пример в Engee

В данном примере мы разберём возможности фильтрации кадров в многоканальном режиме на примере простого КИХ-фильтра.

На рисунке ниже представлена модель, которую мы изучаем в этой демонстрации.

image.png

В этой модели на вход подаются три разных типа сигналов, после чего каждый из них проходит через фильтр. На выходе мы можем проанализировать все сигналы вместе, либо каждый сигнал в отдельности.

Перед началом анализа модели зададим две вспомогательные функции – функцию запуска модели и функцию аудиоплеера.

In [ ]: 
# Подключение вспомогательной функции запуска модели.
function run_model( name_model)
    
    Path = (@__DIR__) * "/" * name_model * ".engee"
    
    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end
    sleep(5)
    return model_output
end
Out[0]:
run_model (generic function with 1 method)
In [ ]: 
using WAV;
using .EngeeDSP;

function audioplayer(patch, fs, Samples_per_audio_channel);
    s = vcat((EngeeDSP.step(load_audio(), patch, Samples_per_audio_channel))...);
    buf = IOBuffer();
    wavwrite(s, buf; Fs=fs);
    data = base64encode(unsafe_string(pointer(buf.data), buf.size));
    display("text/html", """<audio controls="controls" {autoplay}>
    <source src="data:audio/wav;base64,$data" type="audio/wav" />
    Your browser does not support the audio element.
    </audio>""");
    return s
end
Out[0]:
audioplayer (generic function with 1 method)

Теперь запустим модель, после чего проанализируем полученные результаты.

In [ ]: 
run_model("simple_filt_multichannel") # Запуск модели.

out = collect(out);
out = out.value;

Building...
Progress 0%
Progress 5%
Progress 10%
Progress 15%
Progress 20%
Progress 25%
Progress 30%
Progress 35%
Progress 40%
Progress 45%
Progress 50%
Progress 55%
Progress 60%
Progress 65%
Progress 70%
Progress 75%
Progress 80%
Progress 85%
Progress 90%
Progress 95%
Progress 100%
Progress 100%

Построим график отображения всех трёх каналов выхода системы.

In [ ]: 
n = 50;
Chirp = zeros(n,1);
Sine = zeros(n,1);
Signal = zeros(n,1);
In [ ]: 
for i in 1:n 
   a = out[i]
   Chirp[i] = a[1]
   Sine[i] = a[2]
   Signal[i] = a[3]
end
In [ ]: 
plot(Chirp, label="Chirp")
plot!(Sine, label="Sine")
plot!(Signal, label="Signal")
Out[0]:

На графике три сигнала имеют совершенно разный характер, и мы можем легко отличить их друг от друга.

Теперь проанализируем две аудиодорожки – исходную и записанную с модели.

In [ ]: 
audioplayer("$(@__DIR__)/OSR_us_000_0030_8k.wav", 8000, 256);
In [ ]: 
audioplayer("$(@__DIR__)/output.wav", 8000, 256);

На записи слышно, что после фильтрации аудиодорожка действительно содержит меньше посторонних шумов.

Вывод

Мы изучили возможности многоканальной обработки данных. Такой подход часто встречается в системах связи и очень востребован разработчиками.

Блоки, использованные в примере