Registrierung Kalender Mitgliederliste Teammitglieder Suche Häufig gestellte Fragen Zur Startseite

Informatiker Board » Themengebiete » Praktische Informatik » Autokorrelation » Antwort erstellen » Hallo Gast [Anmelden|Registrieren]

Antwort erstellen
Benutzername: (du bist nicht eingeloggt!)
Thema:
Nachricht:

HTML ist nicht erlaubt
BBCode ist erlaubt
Smilies sind erlaubt
Bilder sind erlaubt

Smilies: 21 von 33
smileWinkDaumen hoch
verwirrtAugenzwinkerngeschockt
Mit ZungeGottunglücklich
Forum Kloppebösegroßes Grinsen
TanzentraurigProst
TeufelSpamWillkommen
LehrerLOL HammerZunge raus
Hilfe 
aktuellen Tag schließen
alle Tags schließen
fettgedruckter Textkursiver Textunterstrichener Text zentrierter Text Hyperlink einfügenE-Mail-Adresse einfügenBild einfügen Zitat einfügenListe erstellen CODE einfügenPHP CODE farbig hervorheben
Spamschutz:
Text aus Bild eingeben
Spamschutz

Der letzte Beitrag
DSP Autokorrelation

Moin,

zur Bestimmung der Grundfrequenz eines Audiosignals benötige ich die Autokorrelation. Diese kann ja bekanntermaßen über mehrere Wege berechnet werden: einmal über die Faltung des originalen Signals mit sich selbst um [tau] verschoben und außerdem über die inverse Fouriertransformation des Autoleistungsspektrums (Wiener-Khinchin-Theorem). Ich habe mal beide Methoden implementiert (aus Effizienzgründen soll in der finalen Anwendung letztere genutzt werden), leider unterscheiden sich jedoch die Ergebnisse. traurig Zunächst einmal der Code der ersten Methode:
code:
1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
9:
static float* calculateAutocorrelationUsingBruteForce(float *m_samples) {
    float *autocorr = (float *)malloc(sizeof(float)*N);
    for (int tau = 0; tau < N; tau++) {
        float sum = 0;
        for (int t = 0; t < N - tau; t++) sum += m_samples[t] * m_samples[t + tau];
        autocorr[tau] = sum;
    }
    return autocorr;
}

Eigentlich relativ straightforward. Augenzwinkern Nun zur zweiten Methode: Für die FFTs und Vektoroperationen habe ich Apples Accelerate Framework genutzt, da dieses besonders effizient und ziemlich schnell rechnet. Hier der Code:
code:
1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
9:
10:
11:
12:
13:
14:
15:
16:
17:
18:
19:
static float* calculateAutocorrelationUsingFFT(float *m_samples) {
    // calculate autocorrelation according to the Wiener–Khinchin theorem
    // prepare calculation
    FFTSetup m_fftSetup = vDSP_create_fftsetup(LOG_2N, kFFTRadix2);
    DSPSplitComplex m_splitComplex;
    m_splitComplex.realp = (float *)malloc(sizeof(float)*N/2);
    m_splitComplex.imagp = (float *)malloc(sizeof(float)*N/2);
    vDSP_ctoz((DSPComplex *)m_samples, 2, &m_splitComplex, 1, N/2);
    // perform FFT
    vDSP_fft_zrip(m_fftSetup, &m_splitComplex, 1, LOG_2N, kFFTDirection_Forward);
    // calculate the absolute squares respectively the squared magnitudes
    vDSP_zvmags(&m_splitComplex, 1, m_splitComplex.realp, 1, N/2);
    memset(m_splitComplex.imagp, 0, sizeof(float)*N/2);
    // perform IFFT
    vDSP_fft_zrip(m_fftSetup, &m_splitComplex, 1, LOG_2N, kFFTDirection_Inverse);
    // store autocorrelation result vector
    vDSP_ztoc(&m_splitComplex, 1, (DSPComplex *)m_samples, 2, N/2);
    return m_samples;
}

Leider kann ich in keiner der angeführten Funktionen einen Fehler feststellen, dennoch sind die Ergebnisse grundverschieden. Kann mir da vielleicht jemand von Euch weiterhelfen? smile Ich bin für jede Hilfe sehr dankbar!!

Liebe Grüße,

Alex