Skip to content

Signale

Signalarten

Name Bild
Sinussignal image-20220104160724805
Rechtecksignal image-20220104160736803
Sägezahnsignal image-20220104160746033
Dreieckssignal image-20220104160754044

Eine Welle wird hauptsächlich durch ihre Amplitude \(A\), Periode \(T\), Frequenz \(\nu\) und Phasenverschiebung \(\varphi\) definiert. Mit \(T=\frac 1 \nu\) kann man von der Frequenz \(\nu\) zur Periode \(T\) umwandeln.

image-20220104160904801

Ein Sinussignal kann in ein Cosinussignal und umgekehrt folgendermassen umgewandelt werden: $$ sin(a-\frac \pi 2)=cos(a)\ cos(a+\frac \pi 2)=sin(a) $$

Fourierzerlegung

Man kann jede Funktion in eine Summe von Cosinusen oder Sinusen zerlegen

Töne und Klangfarbe

Neben eines Grundtones produziert ein Instrument auch noch Obertöne. Als Daumenregeln: Je mehr Obertöne, desto schärfer tönt ein Instrument.

image-20220104161639421

image-20220104161650259

Nyquist - Shannon Theorem

Es müssen doppelt so viele Messpunkte existieren, wie die maximale Frequenz: \(f_{measure}>2\cdot f_{max}\). Wenn dies nicht gegeben ist, tritt Aliasing auf und es werden falsche Frequenzen gespeichert.image-20220104162212052

Für die tiefste Frequenz gilt, dass das Intervall \(T\) zwischen den Messpunkten : \(T > \frac 1 {f_{min}}\)

Blip

Ein Blip ist ein kurzes Signal. Dabei gilt, je kürzer der Blip, desto mehr Frequenzen gibt es um die Hauptfrequenz \(\nu_0\)

image-20220104163122323

Ein zweites Prinzip, das ählich funktioniert: Je steiler eine Flanke eines Signales, desto mehr Frequenzen werden benötigt, um die Flanke darzustellen.

Schnelle Orgeln

Damit ein Ton als harmonisch empfunden wird, muss eine Frequenz domonieren. Bei einem Blip ist dies allerdings nicht umbedingt gegeben. Ebenfalls gilt, je höher ein Ton, desto kürzer kann er sein, dass trotzdem noch eine Frequenz dominiert und der Ton harmonisch klingt.

Aus diesem Grund kann eine Picolo schnell spielen und eine tiefe Orgel nicht.

image-20220104163715258

Mathematisch kann diese Relation folgendermassen ausgedrückt werden: $$ \frac{\Delta f\cdot \Delta t}{2}\sim 1 $$

Signal-to-Noise Ratio

\(A_{noise}=\text{Die durchschnittliche Noise Amplitude}\) $$ SNR=\frac{P_{signal}} {P_{noise}}=\frac{I_{signal}} {I_{noise}}=\frac{A^2_{signal}}{A^2_{noise}} $$

Dabei bezeichnet \(P\) die Leistung, \(I\) die Intensität und \(A\) die Amplitude.

image-20220104163929991