Re: [討論] 升頻演算法之請益
因為依 Nyquist frequency 能儲存的"最高頻率"為"採樣頻率"的一半
這表示能儲存的"最高頻率"的弦波要有比兩個多的數據點(不能等於)才不會混疊
48 kHz 能儲存的"最高頻率" 24 kHz 的弦波,要有超過兩個的數據點來描述
當在 PCM 數據的每個值的中間插入零,這個行為稱為擴展
現在 PCM 的數據數量倍增,插入一個零數據量變兩倍,插入兩個零為三倍
可以把插零這個行為想像成插入超過 Nyquist frequency 的高頻
https://www.eetimes.com/wp-content/uploads/media-1067815-tanfigure12-5a.gif
w(m) 是插入零擴展後的數據
將其送入 Interpolation filter(插值濾波器),這是數位低通濾波
目的在濾掉 Nyquist frequency 之上,也就是不屬於原始頻寬內的高頻
y(m) 現在插入的零被平滑(取代),Nyquist frequency 之上的高頻被濾除消失
https://www.eetimes.com/wp-content/uploads/media-1067811-tanfigure12-6.gif
此例 x(n) 的原始採樣率為 8 kHz,擴展三倍為 24 kHz
混疊以 4 kHz & 8 kHz 為中心產生了兩組鏡像
下半為 y(m) 經插值濾波去掉 Nyquist frequency(4 kHz) 之上的高頻
只留下原始頻寬內的頻率
但、現實中沒有理想的磚牆濾波,總是會有選擇與取捨
實際上的數位濾波大致上可分為 IIR 或 FIR
主要影響了高頻衰減、相位、被允許通過的混疊量,當然也會有失真
但不升頻將會在類比電路的設計與生產發生更多難以克服的挑戰
https://bit.ly/3rJEm5c
AKM 的 Sound color IRD filters (Impulse Response-Designed)
就是上面 Interpolation filter 選擇的文字與視覺描述
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人間五十年、化天のうちを比ぶれば、夢幻の如くなり
^,,,^ 一度生を享け、滅せぬもののあるべきか
(ミ‵ω′)\m/ NOBUMETAL DEATH!!(乂'ω')
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天啊 我還以為來到數學板...人生好難
其實原始訊號無論怎麼插, 丟失的高頻都是腦補回來而已, 再
怎麼插好插滿都沒啥用, 找到好的訊源才實在
這跟超音波沒關係啊 DAC 為什麼要 Oversampling(Upsampling) 其實真的跟超音波沒關係 而 Hi-Res 跟超音波也沒太深的關係,這都是商業宣傳的誤導
大致上看懂這些插入的演算法意義,不過不太懂的是為何
說不能連續傳兩個1。查看了一下SPDIF介面是BMC編碼,看
起來是可以那樣傳DATA
XD我好像知道哪裡沒看懂了,您這邊講的已經過了SIPO了
對吧,並且已經解PCM編碼了,我還在想說為什麼series
不能那樣傳
serdes
是 PCM 沒錯,要拉到 I/F 的話範圍也太大了吧XD
https://ackspace.nl/wiki/Arbitrary_Sampling_Rate_Converter_in_VHDL找到個解說的滿簡單易懂的頁面 可以參考看看
新年第一篇高手文,感謝O大! 尤其用中文寫出來 XD
感謝提供資料,解決小弟疑惑
感謝分享
這裡辦板聚 是不是會變研討會啊
傳統上 CD 音質4倍過採樣後,零階保持輸出就能以較低(3rd-order)階數 的類比低通濾波電路重建 過去的 Audio DAC 晶片裏沒內建重建濾波電路,是放在晶片外的機版上 現在積體電路能封入濾波電路、但階數也不會太高,因為高階的挑戰大難塞 據說目前的 Audio DAC IC 內的低通普遍在2~4階 若有不足也是要在晶片外的電路上補 但如沒作過採樣,就需要非常磚牆的低通(7th+)才能有良好(平滑)輸出 NOS 的高頻會消失及混疊失真應該也是源自於重建濾波器不夠磚 BTW 一般 DAC Specs 的 (Normal) Oversampling rate 並不是指所有可輸入的採樣率都可以幾倍,而是 44.1 or 48 kHz 可達到倍率
https://imgur.com/MKuBCEG從這顆的 Specs 可看出來輸出最高 384 kHz 所以 44.1 or 48 kHz 能 8x、不 Normal 的 8 or 16 kHz 甚至可以 16x 96 kHz 4x 就達到了上限 384 kHz 所以也不能再高,同理 192 kHz 只能 2x 直接餵 384 kHz 的 Audio data 只能得到個 Bypass 不會進行過採樣
這裡辦板聚沒把 訊號系統 富利葉 k完根本不敢去
我…路過就好(大學老師氣暈
還有最好 電路學 聲學 音響心理學 要學好 Orz
電路直覺上digital filter的手法看起來好像FFT會有noise
floor 長高,或是一些失真問題,或許不同算法代價會不
同
正確計算的過採樣會提高 SNR 提升 Bit-Depth 是提升振幅(電壓)的細緻度 提升採樣率增加了時間內的採樣點數,會減少 Quantization error 的量 升頻後頻寬變大,噪聲會散佈到更大的頻率範圍 可聽域的噪聲能量事實上變會小 再加上 Noise shaping 的話 SNR 還會提升 最大的問題會是在 LPF 的斜率與截止點,濾漏的能量會變成混疊
https://src.infinitewave.ca/可見品質較差的 SRC 會有產生一堆混疊(顯示看起來像反射)與噪聲(霧狀) 但這些的能量如果不高也不會進入聽力範圍 如低於 -120 dB 可說在類比電路幾乎必會被 Noise floor 掩蓋 因為有上面的問題所以 44.1 kHz 能拿來滾降的寬度不太夠,48 kHz 會更好 Hi-Res 有更多空間可就可以用更平緩的濾波參數 不過當然不同的算法會存在差異
※ 編輯: Oswyn (114.45.35.194 臺灣), 01/03/2021 19:24:2725
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