Простой многоканальный фильтр
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.
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.
Pkg.add(["WAV"])
# 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
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,$data" type="audio/wav" />
Your browser does not support the audio element.
</audio>""");
return s
end
Теперь запустим модель, после чего проанализируем полученные результаты.
run_model("simple_filt_multichannel") # Запуск модели.
out = collect(out);
out = out.value;
Построим график отображения всех трёх каналов выхода системы.
n = 50;
Chirp = zeros(n,1);
Sine = zeros(n,1);
Signal = zeros(n,1);
for i in 1:n
a = out[i]
Chirp[i] = a[1]
Sine[i] = a[2]
Signal[i] = a[3]
end
plot(Chirp, label="Chirp")
plot!(Sine, label="Sine")
plot!(Signal, label="Signal")
На графике три сигнала имеют совершенно разный характер, и мы можем легко отличить их друг от друга.
Теперь проанализируем две аудиодорожки – исходную и записанную с модели.
audioplayer("$(@__DIR__)/OSR_us_000_0030_8k.wav", 8000, 256);
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.