为还未理解Jitter概念的朋友而写: 数码音频知识入门之"小白版"

小白

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没理解什么是信号的"混叠".

shanyechungu

白版，看了你的帖子以及跟你的讨论，我得到了很大启发，哈哈

shanyechungu

原帖由 小白 于 2008-9-11 13:58 发表
最后还是要一起注意一点: 一秒钟的声音,被数码化后,产生出141万多个0和1组成的数据(2 X 16 X 44100). 我所谈论到的是每秒钟取44100次样本的事,这个时间之短暂,已经是超乎我们想象的了. 为什么Jitter那么难以避免,难以 ...

白版，对不起，我还是要说一下这段的内容

其实要实现44.1KHz的采样并不困难，你看看，现在的CUP的频率已经2GHz，3GHz了，这个数量级跟CD的采样率比起来是什么概念呢？2G/44.1K = 45351倍吧，也就是说，如果下功夫做的话，完全可以实现，控制jitter的时间浮动相对精度是1/45000，绝对精度是1/2G = 0.0000000000005秒，而这个时间是什么概念呢？假设被采样信号的频率为20KHz，那么一个20KHz的正弦波在0.0000000000005内的变化是多少呢？取过零点即变化量最大处，其误差是
y=sin(20K*2*pi*0.0000000000005) = 1.1e-9,也就是其最大相对误差为1.1e-9，难以想想人耳的灵敏度会如此之高，以人耳的听音强度为120dB计算也即其幅度为10^(120/20)=10^6，这个误差的大小为
20*log(10^6*1.1e-9) = -6.6667dB,这个声压级人耳根本不可能分辨得出，因为静音环境下，声音的大小也在20dB左右。

注，此处计算省去了数据搬运所需时间。

出现jitter的原因应该在于其用的晶振频率过低，或者回放晶振与采样晶振频率不同造成的。

按上面的方法计算，在44.1K的晶振驱动下回放，其可听相对误差为0.05左右，也就是不同的CD机在出错的情况下，其对20KHz的最大相对误差为 土5%，应该可听。但是，市面上的CD机，不会就以44.1KHz的频率来驱动回放采样吧，这个具体的情况我不清楚，还请大家指教。

[ 本帖最后由 shanyechungu 于 2009-4-5 18:40 编辑 ]

小白

问题就是人耳就是能识别这些微小的差异. 我们之所以能听出不同CD转盘之间的音质差别,甚至都是很高级的,jitter很低的转盘,还是可以感受到音质的差别,就是因为它们的数码输出的jitter量和jitter特征的不同.

不要说CD转盘了,一根同轴数码线,造成的音质差异也是可闻的甚至非常明显的. 原因就在于不同的数码线造成了不同程度和特征的传输jitter.

很多事情是我们先感知到,再去分析原因的,而不是倒过来,先分析某个因素应该能不能听出来,然后通过分析觉得"不可能听出来",然后就真的听不出了吗? 不是的.

shanyechungu

嗯，白版说的有道理

我也想听听不同的数码线，转盘以及电源线之间的差异之处

有机会的话，我想去你那里感受一下，呵呵

研究研究其中原因，如果能找出解决的办法，可能会发一笔小财，哈哈哈哈哈

过程也很有乐趣。

eleven_K

记号

yuyuyuddd

pig2man

原帖由 shanyechungu 于 2009-4-4 21:46 发表


白版，对不起，我还是要说一下这段的内容

其实要实现44.1KHz的采样并不困难，你看看，现在的CUP的频率已经2GHz，3GHz了，这个数量及跟CD的采样率比起来是什么概念呢？2G/44.1K = 45351倍吧，也就是说，如果下 ...

Wrong computation
First of all, no OS can provide the resolution of one exact CPU cycle, not even the cpu itself.
Secondly, jitter does not work the way you calculate the sine wave since you will need to reconstruct the sine wave form using DFT (usually by implementing FFT) (or LPF filters, in real DAC circuits), so the level of distortion can not be simply computed as such ( and if you super-sample the original sample, you are escalating the jitter problem to higher orders.)

shanyechungu

第一，我说的是以2GHz采样，与CPU时钟无关，举CPU的例子，只是说明目前的数字频率可以很高，你可以理解为用更高频率的CPU进行2GHz的数字化采样。

第二，重建正弦函数根本不用进行FFT，FFT是分析信号的工具，不是处理信号的工具。重建正弦函数直接DA输出+低通滤波器就可以。这个是数字信号处理的基本原理。

第三，你说的过采样（oversampling）问题，对于信号的过采样，能够提高信号还原的精确度，减低jitter对信号的影响，你说的更高阶的jitter对被采样信号来讲实际上是一种jitter程度的降低，因为采样率越高，jitter的浮动时间越短，也即影响越小。

pig2man

Ah... how did u pass ur Digital Signal Processing class?

LPF is the analogue equivalent to a DFT algorithm in digital domain. The reason why we use FFT to analyse a wave file is because we can reconstruct the wave form from a .wav file by FFT algorithm.

You see? We can process the wav both in digital and analogue domain.

[ 本帖最后由 pig2man 于 2009-4-5 19:07 编辑 ]

shanyechungu

呵呵，我来解释一下

DFT的全称是数字付利叶变换
FFT的全称是快速付利叶变换，其意义在于大大缩短了DFT的计算时间。而实际上他们是一回事。

在当今的数字信号处理领域，对信号做DFT都是用FFT算法来实现的，其本质是信号的分
析工具，不是处理工具。通过对信号进行DFT可以得出其频谱，知道其个频率的分量所占总能量的比例，通过对信号进行DFT的结果进行处，可以完成对信号的修正，但其本质是
对信号的时域进行的改变，通过频域进行逆Z变换即可知其频域传递函数。

我们确实能对wav进行模拟域和数字域的处理，但这又说明什么呢？你觉得数字域=频域？

mifeng

其实没看懂ls说明了啥，能深入浅出点吗？
我是文科生，看不太懂

pig2man

My god,

using DFT (usually by implementing FFT)

am I making this clear enough already that FFT is only an algorithm.

U can refer to this: http://www.codesoso.com/code/DFTLowPassFilter.aspx
The title is 使用DFT的理想低通滤波器源代码

I can see that u've took the class, but not really lisening, pal

Knowing something but not really sure is almost not knowing anything at all.

shanyechungu

谢谢你的指教

我对DFT做滤波器的这种说法不赞同。

做了DFT之后，再对其结果进行处理，并不是DFT对其进行了处理。

仅此而已，如上面的文章的方法，不做DFT也可以实现。

[ 本帖最后由 shanyechungu 于 2009-4-5 19:33 编辑 ]

cottain

二进制文件间的转换 和 声音频率的还原 因该是不同的概念吧