Rezolvați exercițiile de mai jos în celulele care v-au fost puse la dispoziție. La final, rulați tot notebook-ul și asigurați-vă că nu aveți erori. Salvați fișierul și încărcați-l în assignment-ul de Teams corespunzător grupei voastre.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Înregistrați-vă în timp ce spuneți, pe rând, vocalele „a, e, i, o, u” și deschideți fișierul în Audacity pentru a putea vedea spectrograma (sau folosiți o aplicație de telefon care vă poate afișa spectrograma în timp real, cum ar fi Spectroid pentru Android sau Audio Spectrum Analyzer pentru iOS). Puteți distinge diferitele vocale pe baza ei?
Încărcați în Teams o captură de ecran cu spectrograma respectivă (fie din Audacity dacă lucrați pe calculator, fie din aplicația de telefon).
Frecvențele emise de un contrabas se încadrează între 40Hz și 200Hz.
Care este frecvența minimă cu care trebuie eșantionat semnalul provenit din înregistrarea instrumentului, astfel încât semnalul discretizat să conțină toate componentele de frecvență pe care instrumentul le poate produce?
Construiți un semnal sinusoidal de frecvență aleasă de voi, de amplitudine unitară și fază nulă. Realizați un grafic care să arăte că eșantionarea lui cu o frecvență sub-Nyquist (aleasă, de asemenea, de voi) generează fenomenul de aliere.
În acest scop, generați alte două semnale sinusoidale (cu frecvențe fundamentale diferite față de cea a semnalului inițial) care eșantionate cu frecvența aleasă mai sus produc aceleași eșantioane ca semnalul inițial. Ar trebui să obțineți o situație similară cu cea din Figura 2 din PDF.
Eșantionați încă o dată semnalele de la exercițiul anterior, de data aceasta alegând o frecvență de eșantionare mai mare decât frecvența Nyquist, astfel încât să nu mai obțineți fenomenul de aliere. Reprezentați-le grafic pentru a demonstra că nu mai are loc alierea.