Test di sistemi audiocon segnali burst

Seminario AES Italian Section“Progettazione e misura degli altoparlanti”

Firenze, Conservatorio L. Cherubini, 12 luglio 2017

D. Ponteggia – Audiomatica

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Sommario

● Introduzione

● Caratterizzazione sistemi lineari e non-lineari

● Analisi non linearità ad alti livelli tramite burst

● Analisi decadimento con burst

● Conclusioni

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Introduzione

● Un sistema elettro-acustico è caratterizzabile attraverso diversi tipi di misurazioni a seconda che si tratti di sistemi descrivibili tramite:

● Modelli Lineari● Modelli non-lineari

● Nel caso di sistemi lineari è ormai pratica comune caratterizzare i sistemi attraverso la risposta all'impulso

● Nel caso di sistemi non-lineari invece si caratterizza la risposta del sistema tramite segnali sinusoidali

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Caratterizzazione sistema lineare

Piccolo sistema alta fedeltà a 2 vie

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Sistemi Lineari

● Un sistema lineare è completamente descritto dalla sua risposta all'impulso o dalla sua trasformata, la risposta in frequenza complessa

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Sistemi lineari

y (t )=∫−∞

∞

h(t ) x (τ−t )dt

x (t ) y (t )h(t )

Y ( jω)=H ( jω)X ( jω)

X ( jω) Y ( jω)H ( jω)

DIFFICILE

FACILE

FO

UR

IER

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Acquisizione IR con LogChirp

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Acquisizione IR con LogChirp

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Risposta in frequenza (complessa)

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Caratterizzazione sistema NON lineare

Piccolo sistema alta fedeltà a 2 vie

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Sistemi NON-Lineari

● Nei sistemi NON lineari NON esiste una semplice relazione che permetta di predire l'uscita a partire da un qualsiasi segnale di ingresso

● La completa caratterizzazione di un sistema NON lineare richiederebbe un tempo infinito, in quanto andrebbe fornita l'intera gamma dei possibili segnali in ingresso!

● La soluzione (una delle) quindi è quella di semplificare il problema, con un obiettivo meno ambizioso e caratterizzare il sistema solo per la risposta a stimoli sinusoidali

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Misura della distorsione

X(f)

f

SistemaNON lineare

x (t ) y (t )

Y(f)

f

Risposta lineare

Distorsione

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Misura della distorsione

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Misura della distorsione

THD=1%

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Modulo Sinusoidal di CLIO

DUTtime

freq

fMAX

fMIN

Sweep duration

10k5k2k1k500200100502020 20kHz

120.0

dBSPL

180.0

deg

100.0 108.0

80.0 36.0

60.0 -36.0

40.0 -108.0

20.0 -180.0

Sinusoidal 5-21-2009 11.33.09 AM

CH A&B dBSPL 1/12 Octave Unsmoothed 48kHz Delay [ms] 0.180 Distortion Rise [dB] 0.00 SweepTime [ms] 0.00

File: reference.sin

10k5k2k1k500200100502020 20kHz

140.0

dBSPL

120.0

100.0

80.0

60.0

40.0

Sinusoidal 5-21-2009 11.33.09 AM

CH A&B dBSPL 1/12 Octave Unsmoothed 48kHz Delay [ms] 0.180 Distortion Rise [dB] 0.00 SweepTime [ms] 0.00

File: reference.sin

Magnitudeand

phaseresponse

THD

● Sweeps continuously or stepping from fMAX

down to fMIN

● Tradeoff between frequency resolution and test duration

continuousstepped

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Analisi con tono sinusoidale

● Compromesso durata segnale e finestra di osservazione FFT● FFT corta – bassa risoluzione in frequenza● Segnale sinuosidale – Per alti livelli problemi termici sul

DUT● Problemi nell'accorciare il segnale:

● Segnale di durata minore della finestra di osservazione FFT

● Si arriva rapidamente al segnale burst “hanningato” di Keele

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Durata analisi vs durata segnale

TIMEON

TIMEOFF

FFT

TIMEON

TIMEOFF

FFT

Spectral leakage

FFT Resolution

DUT heating

FFT windowingBIN round gen

Signal windowing

Low High

Duty cycle dependant

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Segnali di test

● Quando si finestra nel tempo una sinusoide, se ne allarga lo spettro (convoluzione della riga spettrale della sinusoide con lo spettro della finestra)

● La finestratura permette di alzare il fattore di cresta, definito come:

CF=20 log10(∣x peak∣xrms ) (dB )

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Segnale di Keele

● Keele propone di finestrare un sinusoide con una finestra Hanning di durata 6.5 cicli

● In questo modo si ottiene una larghezza di banda per il tono generato di circa 1/3 di ottava

f (t)={(1−cos(2π f 0 t)6.5 ) sin(2π f 0t)2

per 0⩽ t⩽6.5f 0

0 altrove

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Segnale di Keele

CF(on)=7.3 dBCF(on)=7.3 dB

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Vantaggi del test burst

● Il test di distorsione con burst ha alcuni vantaggi● Si presta bene all'uso interattivo, anche grazie al fatto

che la forma d'onda è ben visibile in uno strumento come l'oscilloscopio

● Non stressa dal punto di vista termico il dispositivo sotto test

● Da risultati paragonabili a quelli del test con sinusoide “continua”

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THD ad alti livelli

● Si utilizza un segnale di tipo Keele (tono singolo) anche con maggiore numero di cicli, se si desidera avere una minore occupazione di banda, è possibile effettuare misurazioni di distorsione

● Nel caso in esame, si vuole caratterizzare la distorsione del tweeter del sistema 2 vie

● Si testa il sistema in campo vicino, dato che non si ha disposizione uno spazio anecoico, con un segnale burst di durata 40 cicli

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THD ad alti livelli

3.9 V

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THD ad alti livelli

7.8 V

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THD ad alti livelli

15.5 V

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THD ad alti livelli

30.9 V

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THD ad alti livelli

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THD ad alti livelli

● Effettuando il test a frequenze e livelli diversi è possibile acquisire molte informazioni sul comportamento di un sistema

● I dati possono poi essere esposti sotto forma di grafici di distorsione in funzione della frequenza, del livello o di entrambi.

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Analisi decadimento con burst

● Un sistema lineare è completamente descritto dalla IR

● Tipicamente la IR di un sistema a larga banda ha una durata limitata

● Siamo interessati ad analizzare il sistema per la presenza di risonanze e per valutarne il decadimento

● Vengono in nostro aiuto i metodi di analisi tempo-frequenza

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Analisi tempo-frequenza

Temporal Analysis

Spectral Analysis

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Analisi tempo-frequenza

Temporal Analysis

Spectral Analysis

Joint TFAnalysis

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Wavelet come burst

● E' stato proposto in letteratura di testare sistemi audio attraverso segnali di tipo burst

● Nel caso di sistemi lineari l'analisi con burst è equivalente alla analisi Wavelet implementata in CLIO ● In realtà è molto simile dato che la Wavelet madre

utilizzata da CLIO è una Morlet e quindi non è una sinusoide con finestra di hanning ma con una finestra gaussiana

● La gaussiana ha il vantaggio di non avere side lobes

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Wavelet come burst

W h(a ,b)=1

√∣a∣∫−∞

∞

h(t )ψ(t−ba )dt

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Analisi Wavelet

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Analisi del decadimento

● Una particolare applicazione dell'analisi tempo-frequenza è quella della valutazione del decadimento di fenomeni risonanti

● Nel caso di sistemi a larga banda che contengono fenomeni risonanti, questi possono essere difficilmente evidenziati a causa dell'estensione della risposta nel dominio tempo-frequenza e dal principio di indeterminazione tempo-frequenza

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Sistema sotto-smorzato

x (t )=e−α t cos(2π f d t+ϕ)

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Decadimento in cicli

α=π f dQ

t=n⋅T d

T d=1f d

x (t )=e−α t cos(2π f d t+ϕ)

x (nT d )=e−πf dQ

nT dcos(2π f dnT d )

tempo a cicli

x (n )=e−πQncos(2πn )

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Analisi Cicli-Frequenza

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Analisi Cicli-Frequenza

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Analisi Tempo-Frequenza

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Analisi Cicli-Frequenza

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Conversione Tempo-Cicli

cyc=t−torigineT d

torigine

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Analisi Cicli-Frequenza

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Analisi Tempo-Frequenza

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Conclusioni

● L'utilizzo di segnali tipo burst permette di effettuare misure molto interessanti

● La flessibilità dello strumento CLIO permette di creare delle procedure di misura innovative

● L'analisi del decadimento in cicli offre la possibilità di analizzare il fattore di smorzamento delle risonanze nei sistemi elettro-acustici

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Question Time● Grazie per l'attenzione● Per ulteriori informazioni:

www.audiomatica.com ● Domande?