201908180650Impulse response、幅頻響應、瀑布圖之惑

Q:從這兩網址的文(https://www.facebook.com/312379948857456/posts/2407731132655650https://records2ear.blogspot.com/2018/09/blog-post_96.html?fbclid=IwAR0-IRCUhvQfQ05ZPge83KUpYFmrRzETVqGJA99NNLzffbvOEb1M4gyyCbk),對他文中的說法感到奇怪且疑惑,還請解疑。

一、振幅頻率相應圖是表、瀑布圖與猝發響應圖是裡?

二、一般只看振幅頻率響應,其實瀑布圖更是完整?

三、在他測量的瀑布圖低頻時,有他所述的第一波(單純直接音)?

頻率響應、猝發音響應與瀑布圖-FB.jpg - Impulse response、幅頻響應、瀑布圖之惑
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頻率響應、猝發音響應與瀑布圖-01.jpg - Impulse response、幅頻響應、瀑布圖之惑

 

 

 

 

A:在下簡概述之,望請海涵。

一、

(1)首先就其文中幾個詞先以釐定,文中的振幅頻率響應(振幅頻率相應應是他的誤植)乃「幅頻響應」,猝發音響應乃Impulse response」。

(2)其對幅頻響應、瀑布圖與Impulse response之間的關係性當是不怎麼清楚,若然清楚,則不會述出那種錯誤的表裡關係性認知。

(3)就其使用之方法與相關程式,幅頻響應係由 Impulse response 轉換 (ex. FFT...) 而來,瀑布圖亦由 Impulse response 經 Time-Frequency Analysis 而來,在轉換分析的過程中,將因一些因子有異,如 窗函數...等。

 

 

二、

(1)一般常見之幅頻響應係一定範圍的時域加Window,藉由FFT 將 Impulse response 轉換成幅頻響應,因此從幅頻響應無法觀測到時間的訊息量,然而Window越長,資料點數越多,則頻率解析度越高。

(2)瀑布圖係一定範圍的時域Window內,進行切片與滑移,將 Impulse response 經由 Time-Frequency Analysis (ex.STFT...) 而來,因此同範圍內,當切片越多,則Window越短。

(3)就學理上,瀑布圖比幅頻響應多了一個時間維度的訊息量可觀察,因此可觀察到較多的訊息,然在實務上,與轉換時的相關因子調設與欲觀察的目的及需求,將使得每個不同目的需求的呈現態樣不同,就那篇文中,其主要之程式與圖資之顯現係由 Denis Sbragion 之 DRC project 之相關程式所從出,Denis Sbragion 之 Window 採 Blcakman,在幅頻響應上它的頻率解析度高於瀑布圖甚多,而其瀑布圖重心乃是其幅頻響應所觀察不到的時間維度訊息(至於其時間解析度高不高那是另一面向的討論課題)。

(4)綜上,瀑布圖與幅頻響應之間,要言其相較之完整性,則要看其所言者是學理面或實務面,若是實務面,則當看其所呈現的態樣,就 Denis Sbragion 之 DRC project 中相關程式的圖資之從出,幅頻響應與瀑布圖並不是完整性之相較,反更是較趨於互為補充。因此那篇FB的說法與其測量所呈現的態樣,是不一致也不正確的。

 

 

三、

(1)那篇文的作者對於 Time-Frequency Analysis 概念認知當是較闕如的,所以就不會很清楚其所使用 之 Time-Frequency Analysis 的低頻失真特性,由於低頻的週期較長,往往更是長於 Time-Frequency Analysis 的每一切片 Window 的時間甚多,因此在其於進行的音響重播空間中之測量,就顯然不會有其所述義之第一波(單純直接音,https://blog.xuite.net/thxisf/twblog/588091426),故從其瀑布圖中,根本是觀察不到超低音的第一波(單純直接音)。

(2)所以,就瀑布圖去論述超低音的第一波種種樣態及調整超低音的第一波,則呈以盲導盲、以誤導誤。

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