Как я могу оптимизировать аудио визуализатор на основе Matlab, который требует нескольких полосовых фильтров? - PullRequest
Новая
       20

Как я могу оптимизировать аудио визуализатор на основе Matlab, который требует нескольких полосовых фильтров?

1 голос
/ 18 апреля 2019

Проблема

Мне было поручено разработать аудио-визуализатор с использованием FFT в matlab.Я прошел через большую часть того, что я хочу сделать с аудио-визуализатором, но у меня возникли проблемы с плавным запуском программы, потому что мой процессор ее душит.Я хочу сделать больше с моим визуализатором, но я не хочу больше реализовывать функции, прежде чем я смогу заставить основы работать хорошо.

Фон

Программадействительно две части.Первая часть представляет собой аудиоплеер и запускает скрипт matlab, который называется CLICK_ME.m.Второй - currentfft().Он берет информацию из песни, и прежде чем я ее обработал, он нанёс на график (частоту, мощность).Однако это самый простой визуализатор, и мой профессор хочет, чтобы мы создали уникальный аудио-визуализатор.

Моя идея состояла в том, чтобы построить график одного из тех пятиугольников статов, где радиус каждой из пяти точек - это мощность, отфильтрованная между пятью полосами частот.

Естественно, я реализовал функцию bandpass() в Matlab.и это делает то, для чего он предназначен.Однако он требует гораздо большей вычислительной мощности, чем я мог ожидать, и впоследствии он оказывается узким местом и выглядит действительно нестабильным.

Я попытался уменьшить количество точек, по которым он должен выполнять вычисления, используя цикл for дляпринимать каждое другое или каждое третье значение.Я сделал это до сокращения в десять раз без какого-либо заметного успеха.Если я уберу больше, чем каждый десятый пункт, я получаю ошибки от Matlab, что он не может выполнить bandpass() менее чем на шести выборках.

Мой профессор предложил принять gaussmf() или rectangularPulse() дляимитировать что-то близкое к полосовому фильтру, но я не уверен, как их реализовать или будет ли он еще быстрее. 

function currentfft ( player, Y, FS )

sampleNumber = get( player, 'CurrentSample' );
timerVal = get( player, 'TimerPeriod' );

%Get channel one values for our window around the current sample number
s1 = Y(floor(sampleNumber-((timerVal*FS)/2)):floor(sampleNumber+((timerVal*FS)/2)),1);

n = length(s1);
p = fft(s1); % take the fourier transform

nUniquePts = ceil((n+1)/2);
p = p(1:nUniquePts);    % select just the first half since the second half
                        % is a mirror image of the first

p = abs(p);             % take the absolute value, or the magnitude

p = p/n;                % scale by the number of points so that
                        % the magnitude does not depend on the length
                        % of the signal or on its sampling frequency

p = p.^2;               % square it to get the power

% multiply by two
if rem(n, 2) % odd nfft excludes Nyquist point
    p(2:end) = p(2:end)*2;
else
    p(2:end -1) = p(2:end -1)*2;
end


% reduce the number of points actually being filtered
q = 1;
s = 1;
d = int16( length(p) );

pNew = zeros( [ d/10, 1 ] );

while q < d
    pNew(s) = p(q);
    q = q + 10;
    s = s + 1;
end

% try gaussian or rect functions instead of bandpass?

% radius of each section of the pentagon
p0 = abs( bandpass(pNew, [ 1 60 ], FS) );
p1 = abs( bandpass(pNew, [ 60 250 ], FS) );
p2 = abs( bandpass(pNew, [ 250 2e3 ], FS) );
p3 = abs( bandpass(pNew, [ 2e3 8e3 ], FS) );
p4 = abs( bandpass(pNew, [ 8e3 20e3 ], FS) );

% length( p0 )
% length( p1 )
% length( p2 )
% length( p3 )
% length( p4 )

pArr = [ p0, p1, p2, p3, p4 ];

%freqArray = (0:nUniquePts-1) * (FS / n); % create the frequency array

thetaArr = [ pi/2, 4.5*pi/5, 6.5*pi/5, 8.5*pi/5, 10.5*pi/5 ];


% calculating x and y from the radii 
x = cos(thetaArr) ./ pArr; 
y = sin(thetaArr) ./ pArr;

plot(x, y)
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Power (watts)')
title('Frequency vs. Power')
grid on;
axis([-20e9 20e9 -20e9 20e9]);

Я бы хотел, чтобы этот код работал гладко, не пропуская мой процессор через отжиматель,Это, однако, не работает гладко и максимизирует два потока на моем компьютере.

1 Ответ

0 голосов
/ 21 апреля 2019

Функция bandpass напрямую фильтрует предоставленные входные выборки, что приводит к «сглаженной» версии в том же домене.В вашем случае этот вход уже является представлением в частотной области, так что вы получите сглаженное представление в частотной области, а это не то, чего вы пытаетесь достичь (что вместо этого было бы силой сглаженного представления во временной области).).

Вместо этого, поскольку у вас уже есть представление в частотной области, вы можете просто выбрать правильные частотные элементы (что, по сути, и было бы при применении прямоугольного окна в частотной области). 

p0 = sum(pNew((floor(1*n/FS)+1):(floor(60*n/FS)+1)));
p1 = sum(pNew((floor(60*n/FS)+1):(floor(250*n/FS)+1)));
p2 = sum(pNew((floor(250*n/FS)+1):(floor(2e3*n/FS)+1)));
p3 = sum(pNew((floor(2e3*n/FS)+1):(floor(8e3*n/FS)+1)));
p4 = sum(pNew((floor(8e3*n/FS)+1):(floor(20e3*n/FS)+1)));

Если вы все еще собираетесь понижать частоту своего БПФ, вы можете вместо этого эквивалентно (но более эффективно) суммировать меньшие БПФ: 

% pad to a size that is a multiple of the block size
D = 10;
L = ceil(n/D);
M = L*D;
s2 = zeros(1,M);
s2(1:length(s1)) = s1;
% compute the downsampled FFT by summing smaller FFTs
p = zeros(1,L);
for i = 0:(D-1)
    p = p + fft(s2((1+i*L):(1+L+i*L)));
end
...