\u03a3\u0394:<\/p>\n\n\n\n
Codificador<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo Codec<\/a><\/p>\n\n\n\n Decodificador<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo Deco<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Referencia<\/em><\/strong>: Leon-Couch, 3\u20138 Modulaci\u00f3n Delta, p.192; Delta-sigma_modulation, Wikipedia<\/a> ; Sigma-Delta \u2013 Modulaci\u00f3n<\/a><\/p>\n\n\n\n La se\u00f1al de entrada es el archivo de sonido:<\/p>\n\n\n\n 440Hz_44100Hz_16bit_05sec.wav<\/a><\/p>\n\n\n\n que es tipo monof\u00f3nica. La modulaci\u00f3n delta-sigma se aplica usando los par\u00e1metros:<\/p>\n\n\n\n Nota<\/strong>: En el caso de sonido est\u00e9reo, con dimensi\u00f3n kx2, se usa solo un canal (sonido[:,0])<\/p>\n\n\n\n Hay que tomar en cuenta que para graficar, la misma se satura con un n\u00famero grande de muestras . Para escuchar el sonido el tiempo de 'termina' ser\u00e1 de al menos 1 segundo. A continuaci\u00f3n se describe el algoritmo para codificar en Python, que el el bloque de ingreso especifica el rango de observaci\u00f3n en segundos.<\/p>\n\n\n Si el archivo.wav<\/strong> contiene etiquetas, el proceso de lectura emite una advertencia (WavFileWarning) que no afecta al proceso de codificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Se extrae solo una porci\u00f3n del sonido<\/strong> que contiene las k<\/strong> muestras en el intervalo de observaci\u00f3n y se env\u00eda graficar.<\/p>\n\n\n\n La se\u00f1al xdigital<\/strong> y ysalida<\/strong> se calcula con las diferencia<\/strong>s entre el valor de cada muestra<\/strong> anal\u00f3gica y el valor xdigital<\/strong> anterior; se toma en cuenta solo el signo<\/strong> para acumular y generar el vector ysalida<\/strong>.<\/p>\n\n\n Los resultados de pueden observar de dos maneras, en los archivos.txt<\/strong> de par\u00e1metros y datos, o en una gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n para graficar y no saturar el gr\u00e1fico, se recomienda observar solo una porci\u00f3n de los datos determinada por 'verdesde' y 'verhasta' muestras desde [0,k-1]<\/p>\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Referencia<\/strong>: Leon-Couch, 3\u20138 Modulaci\u00f3n Delta, p.192 ; Delta-sigma_modulation Wikipedia<\/a>, Sigma-Delta \u2013 Modulaci\u00f3n<\/a><\/p>\n\n\n\n La se\u00f1al de entrada para el decodificador es la se\u00f1al codificada en los archivo.txt<\/strong> del ejemplo anterior:<\/p>\n\n\n\n deltasigma_datos.txt<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n deltasigma_parametros.txt<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n Los archivos para ser le\u00eddos deben copiarse al directorio donde se encuentra el algoritmo.py.<\/p>\n\n\n\n Los par\u00e1metros obtenidos del archivo.txt<\/strong> son:<\/p>\n\n\n\n Decodificar la se\u00f1al +1 y -1 en el vector yentrada<\/strong> consiste en acumular los valores de la secuencia en xdigital<\/strong> usando escalones de tama\u00f1o Se procede de forma semejante para los tiempos El resultado puede ser observado en los vectores, en una gr\u00e1fica de los vectores y en un archivoaudio.wav<\/strong>.<\/p>\n\n\n Para crear el archivo de audio que permita escuchar el resultado del decodificador, se utiliza una instrucci\u00f3n de
\n\n\n\n1. Sigma-Delta Codificador con Python<\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"codifica](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/deltasigmacodec.png\")
<\/p>\n\n\n\n1.1 Algoritmo en Python para Codec<\/h3>\n\n\n\n
\n# Modulacion Delta Sigma - Codificador\n# entrada x(t), salida: y[n]\n# propuesta:edelros@espol.edu.ec\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport scipy.io.wavfile as waves\n\n# INGRESO \n# archivo = input('archivo de sonido:' )\narchivo = '440Hz_44100Hz_16bit_05sec.wav'\nmuestreo, sonido = waves.read(archivo)\n\n# rango de observaci\u00f3n en segundos\ninicia = 0\ntermina = 0.002\ncanal = 0 #Usar un canal en caso de estereo\n<\/pre><\/div>\n\n\nc:\\python34\\lib\\site-packages\\scipy\\io\\wavfile.py:179: WavFileWarning: Chunk (non-data) not understood, skipping it. WavFileWarning)<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n# PROCEDIMIENTO\n# Codificar Sigma-Delta\ndeltaY = 0.1*np.max(sonido) \ndeltaT = 1\/muestreo \n\n# Usar un canal en caso de estereo\ncanales=sonido.shape\ncuantos=len(canales)\ncanal = 0 \nif (cuantos==1): # Monof\u00f3nico\n uncanal=sonido[:] \nif (cuantos==2): # Est\u00e9reo\n uncanal=sonido[:,canal] \n\n# Extrae solo una porcion del sonido\ndonde = int(inicia\/deltaT)\n# tiempo muestreo de la se\u00f1al anal\u00f3gica\nt = np.arange(inicia,termina,deltaT) \nk = len(t) \n\nmuestra = np.copy(uncanal[donde:donde+k])\n\n# Se\u00f1al Digital\nxdigital = np.zeros(k, dtype=float) \nysalida = np.zeros(k, dtype=int) \n\nfor i in range(1,k):\n diferencia = muestra[i]-xdigital[i-1]\n if (diferencia>0):\n signo = 1\n else:\n signo = -1\n xdigital[i] = xdigital[i-1]+signo*deltaY\n ysalida[i] = signo\n \nparametros=np.array([deltaT,deltaY,k])\n\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n# SALIDA\nprint('par\u00e1metros:[deltaT, deltaY, k]')\nprint(parametros)\nprint('datos:')\nprint(ysalida)\nnp.savetxt('deltasigma_parametros.txt',parametros)\nnp.savetxt('deltasigma_datos.txt',ysalida,fmt='%i')\nprint('... archivos.txt guardados ...')\n<\/pre><\/div>\n\n\npar\u00e1metros:[deltaT, deltaY, k]\n[ 2.26757370e-05 6.80100000e+03 8.90000000e+01]\ndatos:\n[ 0 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1]\n... archivos.txt guardados ...\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\n\n\n\nGr\u00e1ficas<\/h3>\n\n\n\n
\nverdesde=0\nverhasta=90\n\n# Graficar\nplt.figure(1) # define la grafica\nplt.suptitle('Codificador Delta-Sigma')\n\nplt.subplot(211) # grafica de 2x1 y subgrafica 1\nplt.ylabel('x(t), x[n]')\nplt.plot(t[verdesde:verhasta],muestra[verdesde:verhasta], 'g')\nplt.step(t[verdesde:verhasta],xdigital[verdesde:verhasta], where='post',color='m') # Puntos x[n]\n\nplt.subplot(212) # grafica de 2x1 y subgrafica 2\nplt.ylabel('y[n]')\n#plt.plot(ysalida, 'bo') # Puntos y[n]\nplt.axis((verdesde,verhasta,-1.1,1.1))\npuntos=np.arange(verdesde,verhasta,1) #posicion eje x para escalon\nplt.step(puntos[verdesde:verhasta],ysalida[verdesde:verhasta], where='post')\n\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\n
Archivos Resultantes<\/strong>: deltasigma_datos.txt<\/a>, deltasigma_parametros.txt<\/a><\/p>\n\n\n\n2. Sigma-Delta Decodificador con Python<\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"DeltaSigma_Decodificador\"](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/deltasigmadeco.png\")
<\/figure>\n\n\n\n2.1 Algoritmo en Python para Deco<\/h3>\n\n\n
\n# Modulacion Sigma-Delta Decodificador\n# entrada y[n], salida: x[n]\n# propuesta:edelros@espol.edu.ec\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport scipy.io.wavfile as waves\n\n# INGRESO - Lectura de datos desde archivos\n# archivoparam = intput('archivo.txt de parametros: ')\n# archivodatos = input('archivo.txt de datos: ')\n# arhivoaudio = input('archivo.wav a grabar: ')\n\narchivoparam = 'deltasigma_parametros.txt'\narchivodatos = 'deltasigma_datos.txt'\narchivoaudio = 'sigmadeltaaudio.wav'\n\nparam = np.loadtxt(archivoparam,dtype=float)\nyentrada = np.loadtxt(archivodatos,dtype=int)\n<\/pre><\/div>\n\n\ndeltaY<\/code>.<\/p>\n\n\n\ntd<\/code> usados para el eje de las abscisas usando pasos deltaT<\/code>.<\/p>\n\n\n\n# PROCEDIMIENTO\ndeltaT = param[0] # Tama\u00f1o delta en eje tiempo\ndeltaY = param[1] # Tama\u00f1o delta en eje Y\nk = len(yentrada) # n\u00famero de muestras\nxdigital = np.zeros(k, dtype='int16')\npunto = np.zeros(k, dtype=int) # n\u00famero de muestras\ntd = np.zeros(k, dtype=float) # tiempo muestreo\n\n# DECOdifica Sigma-Delta\nxdigital[0] = yentrada[0]\npunto[0] = 0\ntd[0] = 0\nfor i in range(1,k):\n punto[i] = i\n td[i] = deltaT*i\n xdigital[i] = xdigital[i-1]+yentrada[i]*deltaY\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n# SALIDA\nprint('entrada: ')\nprint(yentrada)\nprint('salida: ')\nprint(xdigital)\n\n<\/pre><\/div>\n\n\nentrada: \n[ 0 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 -1 1]\nsalida: \n[ 0 6801 0 6801 0 6801 13602 6801 13602 6801 13602 20403 13602 20403 13602 20403 13602 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 27204 20403 13602 20403 13602 20403 13602 20403 13602 6801 13602 6801 13602 6801 0 6801 0 6801 0 -6801 0 -6801 0 -6801 -13602 -6801 -13602 -6801 -13602 -20403 -13602 -20403 -13602 -20403 -13602 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -27204 -20403 -13602 -20403 -13602 -20403 -13602]<\/code><\/pre>\n\n\n\n# Graficar\nplt.figure(1) # define la grafica\nplt.suptitle('Decodifica Delta-Sigma')\n\nplt.subplot(211) # grafica de 2x1 y subgrafica 1\nplt.ylabel('entrada: y[n]')\nplt.axis((0,k-1,-1.1,1.1)) # Ajusta ejes\nplt.step(punto,yentrada, where='post')\n\nplt.subplot(212) # grafica de 2x1 y subgrafica 2\nplt.ylabel('salida: x[t]')\nxmax = np.max(xdigital)+0.1*np.max(xdigital)# rango en el eje y\nxmin = np.min(xdigital)-0.1*np.max(xdigital)\nplt.axis((0,td[k-1],xmin,xmax)) # Ajusta ejes\nplt.step(td,xdigital, where='post', color='m')\n\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nArchivo de Audio del decodificador<\/h3>\n\n\n\n
scipy<\/code> que requiere:<\/p>\n\n\n\n\n
![\"windowsmediaplayer\"](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/deltasigmaaudiowmplayer.png\")
<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"