47、音频动态范围控制与MIDI控制技术详解

音频动态范围控制与MIDI控制技术详解

动态范围控制

动态范围控制在音频处理中起着至关重要的作用,它能有效优化音频信号的质量和表现力。以下将详细介绍动态范围控制的各个环节。
1. 线性与dB转换
在所有动态范围控制器中,用于动态范围控制的增益信号都会在dB尺度上进行处理。dB输出没有参考值,只是简单的转换:$x_{dB} = 20\log_{10}(x)$。有时,可能需要将动态范围控制系统的输出调整到系统适用的范围。
2. 增益计算
增益计算机为动态范围控制提供增益信号的初步粗略估计。其主要组成部分是静态特性,不同类型的动态范围控制具有不同的静态特性和可调节属性:
- 阈值(Threshold) :所有静态特性都有一个阈值。在阈值的一侧,输入信号会直接输出,不做任何修改;在另一侧,则会应用压缩、扩展、砖墙限制或砖墙门控等操作。
- 比率(Ratio) :扩展器和压缩器允许在给定阈值之上或之下调整静态特性的输入 - 输出比率。
- 膝宽(KneeWidth) :扩展器、压缩器和限制器可调整静态特性的膝宽。静态特性的膝部以阈值为中心,增加膝宽会使阈值周围的过渡更加平滑。膝宽为零表示没有平滑效果,称为硬膝;膝宽大于零则称为软膝。在静态特性图中,扩展器、限制器和压缩器的膝宽均为10 dB。

以下是这些属性的对比表格:
| 属性 | 作用 | 效果 |
| ---- | ---- | ---- |
| 阈值 | 划分处理区域

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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