Jump to content

    

Skryppy

Свой
  • Content Count

    179
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Обычный

About Skryppy

  • Rank
    Частый гость
  • Birthday 04/26/1987

Старые поля

  • Vkontakte
    Array

Контакты

  • ICQ
    Array

Информация

  • Город
    Array

Recent Profile Visitors

2220 profile views
  1. В режиме Stream valid всегда должен быть равен 1. Чтобы valid все время не дергать.
  2. В настройках модели исправил шаг дискретизации 1/30.73 (у вас был по умолчанию 0,001). Собрал модель управляемого и неуправляемого DDS. (Раскоментить блоки можно сочетанием клавиш Ctrl + Shift + X ). dds_inet.rar
  3. Сделайте тестбенч, посмотрите на поведение вашего сумматора. Если все ОК, то в железе подключите чипскоп, чтобы поймать момент сбоя.
  4. Набросал простенькую модель обнаружителя с КИХ фильтром и с переносом в 0 ПЧ (матлаб r2020a). Поиграйтесь, посмотрите графики. (Для ленивых - из матлаба можно сгенерировать с++ код). forum_echo_r2020a.slx
  5. Если у вас частота сигнала не меняется, то вместо бпф и фильтров можно использовать алгоритм Герцеля - т.е. фильтр настроенный на одну конкретную частоту, обычно выполняется в виде бих фильтра, у Лайонса пример в книге есть.
  6. Непонятно что именно вы ищите, вот ,например 19 тыс картинок по запросу: circuits board photo.
  7. Ну такие стандарты должны сопровождаться печатями, комиссиями. Они вам подскажут как им удобнее принимать, может примеры дадут какие-нибудь. Знаю вроде матлаб как-то тестирует по таким стандартам, но как это работает не в курсе.
  8. Я хочу узнать какие конкретно места зажимать на гитаре, так как не являюсь музыкантом, а брынчу на гитаре иногда + стало очень интересно решить данную задачу. Изначально думал решить ее за вечер, сделав бпф или герцеля. Но задача оказалась сложнее. Сейчас пришёл к выводу, что проще обучить нейронку. В данный момент подготавливаю массивы входных данных для обучения. К сожалению, обученную нейронку или датасет с нотами не нашёл в доступе в интернете. Но так даже интереснее. Обновил опыт работы в этом направлении.
  9. Мне просто интересно сделать самому. Я понимаю что есть готовые программы. Я взял файл где звучит одна акустическая гитара. Есть и видео файл, так что я точно знаю какая струна где нажата, но хотелось бы это все объяснить компьютеру. Думаю если что нейросеть попробовать обучить.
  10. Буду пробовать определять по тембру. Я так понял, что тембр - это набор гармоник - 1,2,3 и т.д., а также их сум и разностей. Завтра попробую сделать бпф и посмотреть на амплитудное распределение всех гармоник, а не только тех, что могут звучать на ладах гитары.
  11. Вот, какое распределение амплитуд время обработки = 1/16 ноты, когда звучит следующая пачка все сдвигается синхронно Первый момент времени: Следующий момент 1/16 ноты: Да, было бы хорошо знать как взаимодействуют соседние струны или другой признак, чтобы продетектировать.
  12. Я взял wav файл и обработал небольшую часть его в матлаб. С помощью алгоритма Герцеля успешно детектирую частоты. Но они звенят на разных струнах одинаково ( открытая первая струна и вторая струна на 5 ладу равны 330 Герц)
  13. Здравствуйте. Решил научиться программно распознавать ноты на гитарном грифе. Нашел таблицу частот, где по горизонтали - номера ладов, по вертикали- номера струн: Получается, что частота, например, 330 Гц встречается 5 раз на грифе. Каким образом я могу распознать конкретное место на грифе если они звучат одинаково?