在昨天的推文“啊...唉...嘿...奥...”中，大家讨论了同学在调试声标定位算法过程中，为什么使用自己的声音，反而比使用信标发出的Chirp声音更加的精确和稳定？
博文“反过来，正过去”给出了标准信标信号的长度以及改进的方式，即不再留有空白时间段，直接重复播放Chirp信号。
后来该同学在留言中给出了回复，提到将声音采用率降低到10kHz，采样时间延长的0.2048秒，也就是Chirp声音的标准长度的时候，所获得的计算结果就平稳了。他认为由于单片机内存有限，所以需要在计算的精度、分辨率之间做权衡。因为降低了采样率，这就使得声音的判断分辨率降低了。
▲ LIGO探测到引力波的Chirp信号
这次，不讨论如何提高声音延迟时间算计的精度，只是讨论为何信标使用Chirp声音来进行声音导航。
滤波器
1. 声音传播中的变化因素
声音电信号 f 0 ( t ) f_0 \left( t \right) f0(t)经过扬声器发出，空间传播并受到干扰，然后在有麦克风接收放大之后形成接收信号 f 1 ( t ) f_1 \left( t \right) f1(t)。通过相关运算来计算延时时间。影响计算结果精度的因素很多，主要包括有：
- 声音幅值变化了；
- 声音的相位出现了非线性变化。纯延迟只能产生线性相位的变化。如果传播过程中出现了多径传播，则会有非线性变化的相位；
- 叠加有干扰噪声；
- 电路放大过程中的失真和噪声干扰等。
2. 噪声造成计算结果精度下降
▲ Chirp信号以及它的自相关
▲ 自相关信号中心位置的波形
3. 普通声音
▲ 录制的几段普通的声音信号
▲ 采集到的声音信号波形
滤波器的作用
无情的岁月在老照片上留下的量斑斑痕迹，通过滤波（AI智能照片修复）
▲ AI修复的老照片
- 回复被污染的二值信号
- 复原脸
- 去除老唱片的问题
- 滤除波动
- 取出漂移
信号是如何被污染的？
已知信号与噪声的区别？
使用什么手段？
匹配滤波器
▲ 雷达信号
1. 为什么匹配滤波器最优？
▲ 已知信号，消除噪声
▲ 匹配滤波器的单位冲激响应