Pull to refresh

Вебинар «Ускорение разработки систем наземной навигации»

Reading time1 min
Views233

25 мая, 10:00, Онлайн

Приглашаем на бесплатный вебинар «Ускорение разработки систем наземной навигации» 25 мая в 10:00 по московскому времени.

Рассматриваемые темы:

•  Системное моделирование сложных радиотехнических систем: определение основных параметров ключевых узлов системы, архитектуры, первичная оценка производительности и основных метрик

•  Моделирование сложных сценариев функционирования комплекса с учётом ландшафта местности и траекторий движения абонентов

•  Разработка продвинутых алгоритмов формирования и обработки сигналов

•  Масштабирование и ускорение системных моделей, автоматизация виртуальных экспериментов (ВЭ)

Читать далее
Total votes 3: ↑3 and ↓0+3
Comments0

Слушаем и декодируем в реальном времени радиосигнал точного времени из интернета

Level of difficultyMedium
Reading time20 min
Views18K
image

Сегодня я хочу поговорить о том, как можно получить и декодировать сигналы точного времени, которые передаются по радио. Чтобы выполнить эту задачу, вам даже не понадобятся специальные устройства. Достаточно будет компьютера с более-менее быстрым интернет-соединением.

Технология передачи точного времени по радио не нова. Сигналы точного времени начали передавать практически сразу, как появился радиотелеграф. Сейчас передача сигналов точного времени осуществляется с помощью различных технологий. Помимо радио, информация о времени с разной степенью точности передаётся:

  • в интернете (NTP);
  • в сетях мобильной связи (NITZ);
  • в системах спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, BeiDou-3, Galileo.

Хотя в этих случаях используются более современные технологии, передача сигналов точного времени по радио продолжает существовать и выполнять свои функции. Промышленностью выпускаются различные устройства, принимающие эти сигналы, например, часы Casion Wave Ceptor. Изучив основы передачи точного времени по радио, вы узнаете много интересного, а также закрепите свои знания в различных областях.
Читать дальше →
Total votes 71: ↑70 and ↓1+69
Comments40

Ввод данных в STM32F4xx с параллельного АЦП через DCMI

Reading time8 min
Views14K

Известно, что семейство микроконтроллеров STM32F4xx, имея на борту достаточно производительные ядра, вполне подходящие для «не мясорубочных» задач ЦОС не имеют полноценного интерфейса ввода данных с простейшей параллельной шины в режиме «pipe-line» (clk-data). «Покурив» «dm00037051.pdf», нашел не специфичный, но на первый взгляд подходящий вариант – интерфейс DCMI (Digital camera interface).

Конечно, использование для нагруженной классической ЦОС (КИХ, БИХ, FFT) микроконтроллеров STM32, не совсем является оптимальным вариантом, но если вдруг так легли карты и все-таки возможностей данного микроконтроллера вполне достаточно, плюс нужно достаточное количество низкоскоростных интерфейсов. Об этом под катом.



Читать дальше
Total votes 17: ↑17 and ↓0+17
Comments4

Тестируем алгоритм обработки данных в Excel на Visual Basic for Application и тёплые ламповые чётные гармоники

Reading time2 min
Views2K

В первом приближении надо загрузить wav или mp3 файл с музыкой в Excel, провести над загруженными данными Digital Signal Processing (DSP) или Цифровую Обработку Сигнала (ЦОС) по определенному алгоритму на Visual Basic for Application (VBA) ), сохранить результат в wav файл и прослушать его. Сравнительный пример звуков после обработки и до обработки https://disk.yandex.ru/d/y18kiOIMN7CLCA

Читать далее
Total votes 32: ↑32 and ↓0+32
Comments33

Борьба с мельницами — 1: интерполяционные сплайны

Reading time8 min
Views11K
В данной статье лирический герой бросает вызов оптимальной реализации классического полиномиального интерполятора Лагранжа (Фарроу), в процессе битвы случайно открывает и доказывает тривиальное никому не нужное математгическое заклинание, с помощью которого пытается потеснить противника, но по результатам всех раундов боя решением судей фиксируется ничья.

— Где вы видите великанов? — спросил Санчо Панса.
— Да вон они, с громадными руками, — отвечал его господин. — У некоторых из них длина рук достигает почти двух миль.
— Помилуйте, сеньор, — возразил Санчо, — то, что там виднеется, вовсе не великаны, а ветряные мельницы; то же, что вы принимаете за их руки, — это крылья: они кружатся от ветра и приводят в движение мельничные жернова.
— Сейчас видно неопытного искателя приключений, — заметил Дон Кихот, — это великаны. И если ты боишься, то отъезжай в сторону и помолись, а я тем временем вступлю с ними в жестокий и неравный бой…

Читать дальше →
Total votes 6: ↑5 and ↓1+4
Comments5

Программирование&Музыка: понимаем и пишем VSTi синтезатор на C# WPF. Часть 1

Reading time26 min
Views50K

Занимаясь музыкальным творчеством, я часто делаю аранжировки и записи на компьютере — используя кучу всяких VST плагинов и инструментов. Стыдно признаться — я никогда не понимал, как "накручивают" звуки в синтезаторах. Программирование позволило мне написать свой синтезатор, "пропустить через себя" процесс создания звука.


Я планирую несколько статей, в которых будет пошагово рассказано, как написать свой VST плагин/инструмент: программирование осциллятора, частотного фильтра, различных эффектов и модуляции параметров. Упор будет сделан на практику, объяснение программисту простым языком, как же все это работает. Теорию (суровые выводы и доказательства) обойдем стороной (естественно, будут ссылки на статьи и книги).


Обычно плагины пишутся на C++ (кроссплатформенность, возможность эффективно реализовать алгоритмы), но я решил выбрать более подходящий для меня язык — C#; сфокусироваться на изучении самого синтезатора, алгоритмов, а не технических деталей программирования. Для создания красивого интерфейса я использовал WPF. Возможность использования архитектуры .NET дала возможность библиотека-обертка VST. NET.


Ниже представлен обзорный ролик моего простого синтезатора, полученных интересных звучаний.



Предстоит нелегкий путь, если вы готовы — добро пожаловать под кат.


Total votes 55: ↑54 and ↓1+53
Comments20

Программирование&Музыка: ADSR-огибающая сигнала. Часть 2

Reading time19 min
Views13K

Всем привет!
Вы читаете вторую часть статьи про создание VST-синтезатора на С#. В первой части был рассмотрен SDK и библиотеки для создания VST плагинов, рассмотрено программирование осциллятора.
В этой части я расскажу про огибающие сигнала, их разновидности, применение в обработке звука. В статье будет рассмотрено программирование ADSR-огибающей для управления амплитудой сигнала, генерируемого осциллятором.
Огибающие есть в любом синтезаторе, применяются не только в синтезе, а повсеместно обработке звука.


Исходный код написанного мною синтезатора доступен на GitHub'е.



Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0+23
Comments10

Программирование&Музыка: Частотный фильтр Баттервота. Часть 3

Reading time12 min
Views25K

Всем привет! Вы читаете третью часть статьи про создание VST-синтезатора на С#. В предыдущих частях был рассмотрен SDK и библиотеки для создания VST плагинов, рассмотрено программирование осциллятора и ADSR-огибающей для управления амплитудой сигнала.


В этой части я расскажу, как рассчитать и закодить фильтр частот, без которого не обходится ни один синтезатор. А без эквалайзера немыслима обработка звука.


Будет рассмотрен исходный код и применение эквалайзера из библиотеки NAudio (библиотека для работы со звуком под .NET).


Внимание — будет много матана — будем рассчитывать формулы для коэффициентов фильтра.


Исходный код написанного мною синтезатора доступен на GitHub'е.



Скриншот VST плагина-эквалайзера Fab Filter Pro Q


Читать дальше →
Total votes 30: ↑29 and ↓1+28
Comments12

Программирование&Музыка: Delay, Distortion и модуляция параметров. Часть 4

Reading time16 min
Views11K

Всем привет! Вы читаете четвертую часть статьи про создание VST-синтезатора на С#. В прошлых частях мы генерировали сигнал, применяли к нему амплитудную огибающую и фильтр частот.


В этот раз мы рассмотрим эффекты Distortion — искажение сигнала, знакомое любому электрогитаристу и Delay (оно же эхо).


Множество различных интересных звучаний можно получить, если менять (модулировать) значения параметров составляющих частей синтезатора (генератора, фильтра, эффектов) во времени. Рассмотрим вариант, как это можно сделать.


Исходный код написанного мною синтезатора доступен на GitHub'е.



Скриншот VST плагина GClip


Читать дальше →
Total votes 22: ↑21 and ↓1+20
Comments6

Измерим гармонию — анализатор звукового спектра на STM32L4 Discovery

Reading time7 min
Views17K
В предыдущей публикации мы подключали дешевый китайский LCD экран к плате STM32L4 Discovery. Теперь мы попробуем реализовать на этой комбинации что-то выходящее за рамки традиционного моргания светодиодом, а именно анализатор звукового спектра, который использует имеющийся на плате микрофон. Заодно я расскажу, как пользоваться операционной системой FreeRTOS, и зачем она нужна, а также почему в нотной октаве 12 нот, и чем 53 ноты лучше, чем 12.



Читать дальше →
Total votes 17: ↑17 and ↓0+17
Comments14

Построение цифрового фильтра с конечной импульсной характеристикой

Reading time3 min
Views126K
Вступление издалека

Недавно передо мной встала достаточно интересная задача, с которой я раньше никогда не сталкивался — борьба с шумом. Мы принимали сигнал с датчиков на аналогово-цифровой преобразователь (АЦП)
А так как данная тема для меня была (хотя и сейчас есть кое-где) темным лесом, я пошел мучить вопросами гугл, мне показалось освещена эта тема не очень подробно и доступно, поэтому решил написать статью с примером разработки и готовым исходником.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑36 and ↓3+33
Comments32

Определение цифры на слух: реализация на Arduino

Reading time3 min
Views12K
В этой статье я продолжу воплощать свое вдохновение лабораторной работой №3 уже в железе. Речь пойдет о детектировании цифры по звуку в тоновом режиме набора на Arduino с помощью алгоритма Герцеля.
Total votes 31: ↑30 and ↓1+29
Comments12

Преобразование Фурье. The Fast and the Furious

Reading time6 min
Views24K
Зачастую при разработке алгоритмов мы упираемся в предел вычислительной сложности, который, казалось бы, преодолеть невозможно. Преобразование Фурье имеет сложность $O(n^2)$, а быстрый вариант, предложенный около 1805 года Гаусом1 (и переизобретенный в 1965 году Джеймсом Кули и Джоном Тьюки) $O(nlog(n))$. В данной статье хочу вам показать, что можно получить результаты преобразования за линейное время $O(n)$ или даже достичь константной сложности $O(1)$ при определенных условиях, которые встречаются в реальных задачах.

Читать дальше →
Total votes 40: ↑37 and ↓3+34
Comments16

Учим компьютер различать звуки: знакомство с конкурсом DCASE и сборка своего аудио классификатора за 30 минут

Reading time8 min
Views6.5K

Статья написана совместно с ananaskelly.


Введение


Всем привет, хабр! Работая в Центре Речевых Технологий в Санкт-Петербурге, мы накопили немного опыта в решении задач классификации и детектирования акустических событий и решили, что готовы им с вами поделиться. Цель этой статьи — познакомить вас с некоторыми задачами и рассказать о соревновании по автоматической обработке звука “DCASE 2018”. Рассказывая вам о конкурсе, мы обойдемся без сложных формул и определений, связанных с машинным обучением, таким образом общий смысл статьи будет понятен широкой аудитории.


Для тех, кого в названии привлекла именно сборка классификатора, мы подготовили небольшой код на python, и по ссылке на гитхабе вы можете найти notebook, где мы на примере второго трека конкурса DCASE создаем простую сверточную сеть на keras для классификации аудиофайлов. Там мы немного рассказываем о сети и признаках, используемых для обучения, и как с помощью простой архитектуры получить близкий к baseline результат (MAP@3 = 0.6).



Дополнительно здесь будут описаны базовые подходы для решения задач (baseline), предложенные организаторами. Также в будущем появится несколько статей, где мы будем более подробно и в деталях рассказывать как о нашем опыте участия в соревновании, так и о решениях, предложенных другими участниками конкурса. Ссылки на эти статьи будут постепенно появляться здесь.

Читать дальше →
Total votes 19: ↑19 and ↓0+19
Comments0

Разработка своего устройства от А до Я. Часть 1: От концепции до макета

Reading time10 min
Views22K

Задумывались ли вы когда-нибудь о том, чтобы разработать собственное электронное устройство, но не знали, с чего начать? Тогда приглашаем вас к прочтению данной статьи, в которой мы постараемся осветить весь процесс создания своего электронного устройства – от концепции до реального девайса на примере хобби-проекта одного из наших сотрудников. Статья разделена на две части и имеет следующий план:


  • Часть 1: От концепции до макета
    • Что такое электронное устройство
    • Концепция устройства
    • Функциональная схема
    • Принципиальная схема
    • Закупка компонентов
    • Макетирование и симуляция устройства
  • Часть 2: Создание устройства
    • Разработка печатной платы
    • Разработка корпуса и оснасток
    • Верификация и исправление ошибок
    • Отправка платы на производство
    • Создание корпуса
    • Сборка и отладка устройства

Далее повествование будет вестись от лица сотрудника.

Читать дальше →
Total votes 46: ↑44 and ↓2+42
Comments13

Разработка своего устройства от А до Я. Часть 2: Создание устройства

Reading time12 min
Views35K

Разработка своего устройства от А до Я. Часть 2: Создание устройства


image


В предыдущей статье мы рассказали о том, что такое электронное устройство и как начать разработку собственного девайса. Мы рассмотрели следующие этапы:


  • проработка концепции устройства;
  • разработка функциональной схемы;
  • разработка принципиальной схемы;
  • закупка компонентов;
  • макетирование и симуляция устройства.

В этой статье вы узнаете, как и в чем можно начать разработку печатной платы и корпуса для своего устройства. Поговорим про верификацию своей работы перед отправкой на производство. Посмотрим, где можно заказать печатную плату и как изготовить корпус в домашних условиях. В конце концов мы поэтапно пройдемся по сборке и отладке реального устройства и посмотрим на финальный результат.

Читать дальше →
Total votes 24: ↑24 and ↓0+24
Comments18

В чем разница безопасности поведения обычного пользователя от сознательного?

Reading time9 min
Views8.5K
Ежедневно в социальных сетях, на форумах и на различных сайтах появляется информация, как очередной пользователь современных технологий стал жертвой мошенников. А сколько постов написано об этом на Хабре, дополненных комментариями – можно неделю читать, как большую книгу по безопасности использования благ цивилизации. Но давайте зададимся простым вопросом: как ведет себя большинство потребителей этой информации? Ответ очевиден: читает, закрывает страницу и…забывает. Лишь небольшая часть пользователей пытается вынести урок из чужих ошибок, чтобы не повторять их. Но сознательных пользователей современных технологий так мало, что у меня почти нет сомнений – этот материал для многих откроет заново смысл ежедневных и привычных действий, опасности которых почти всегда игнорируются, хотя для сознательных пользователей в этом посте найдутся прописные истины.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑13 and ↓23-10
Comments24

Сглаживание цифровых сигналов

Reading time12 min
Views93K

Введение


Данную статью меня заставил написать пост habrahabr.ru/post/183986, где не совсем правильно используется некоторый алгоритм сглаживания изображения.

Сразу перейдём к сути дела.

Математические модели цифровых сигналов — вектора и матрицы, элементами которых являются числа. Числа могут быть двоичными (бинарный сигнал), десятичными («обычный» сигнал) и так далее. Любой звук, любое изображение и видео могут быть преобразованы в цифровой сигнал1: звук — в вектор, изображение — в матрицу, а видео — в последовательный набор матриц. Поэтому цифровой сигнал — это, можно сказать, универсальный объект для представления информации.

Задача сглаживания — это, по сути, задача фильтрации сигнала от скачкообразных (ступенчатых) изменений. Считается, что полезный сигнал их не содержит. Ступенчатый сигнал за счёт множества резких, но небольших по амплитуде, перепадов уровня содержит высокочастотные составляющие, которых нет в сглаженном сигнале. Поэтому для некоторого алгоритма сглаживания в первую очередь необходимо определить как сильно ослабляются разные частотные составляющие. Другими словами, необходимо построить амплитудно-частотную характеристику соответствующего фильтра, иначе велика вероятность «нарваться» на артефакты.

Задача сглаживания может использоваться при прореживании сигналов, то есть когда, например, необходимо отобразить большую картинку на небольшой экран. Или когда частота дискретизации звука снижается, например, с 48000 Гц до 44100 Гц. Понижение частоты выборок — коварная операция, требующая предварительной обработки сигнала (низкочастотной фильтрации), но это — тема отдельного разговора…

Приведём пример «плохого» сглаживания


Казалось бы, обычное усреднение и сигнал на выходе должен быть «гладким». Но как определить, насколько он стал «глаже»? Не переборщили ли мы? А может быть некоторые коэффициенты выбрать не по 1/3? А может быть усреднить по пяти точкам? Как определить насколько ослабляются частотные составляющие в сигнале? Как найти свой (то есть для конкретной задачи) оптимум?
На эти и некоторые другие вопросы я постараюсь ответить так, чтобы «обычный» программист смог обосновать свой алгоритм, — надеюсь, не только алгоритм на тему «Сглаживание», так как идеи будут излагаться весьма общие, заставляющие думать самому
Читать дальше →
Total votes 38: ↑36 and ↓2+34
Comments31

Помехоустойчивое кодирование. Часть 1: код Хэмминга

Reading time6 min
Views69K


Код Хэмминга – не цель этой статьи. Я лишь хочу на его примере познакомить вас с самими принципами кодирования. Но здесь не будет строгих определений, математических формулировок и т.д. Эта просто неплохой трамплин для понимания более сложных блочных кодов.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑35 and ↓2+33
Comments15
1