La page wikipedia pour la fonction / formule de différence d'amplitude moyenne (AMDF) semble vide. Qu'est-ce qu'un AMDF? Quelles sont les propriétés d'AMDF? Quelles sont les forces et les faiblesses d'AMDF par rapport à d'autres méthodes d'estimation de hauteur telles que l'autocorrélation?
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Réponses:
Je n'ai jamais vu le mot "Formula" avec "AMDF". Ma compréhension de la définition de AMDF est
Maintenant, même six [ n ] n'est pas précisément périodique, ou si la période n'est pas précisément un nombre entier d'échantillons (au taux d'échantillonnage particulier que vous utilisez), nous nous attendrions à ce que QX[ k , n0] ≈ 0 pour tout décalage k qui est proche de la période ou tout multiple entier de la période. En fait, si x [ n ] est presque périodique, mais que la période n'est pas à un nombre entier d'échantillons, nous nous attendons à pouvoir interpoler QX[ k , n0] entre des valeurs entières dek pour obtenir un minimum encore plus bas.
Mon préféré n'est pas l'AMDF mais le "ASDF" (devinez ce que signifie le "S"?)
Il s'avère que vous pouvez faire du calcul avec cela parce que la fonction carrée a des dérivées continues, mais pas la fonction de valeur absolue.
Voici une autre raison pour laquelle j'aime mieux ASDF qu'AMDF. SiN est très grand et que nous jouons un peu vite et avec les limites de la sommation:
où
est normalement identifié comme l '"autocorrélation" dex [ n ] .
Nous nous attendons donc à ce que la fonction d'autocorrélation soit une réplique inversée (et décalée) de l'ASDF. Partout où les pics d'autocorrélation se situent là où l'ASDF (et généralement aussi l'AMDF) a un minimum.
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