Trabalho 4 - Intrumentação e Sistemas de Medidas

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DELREI UFSJ INSTITUÍDA PELA LEI Nº 10425 DE 19042002 DOU DE 22042002 PRÓREITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO PROEN Curso Engenharia Mecatrônica UC Instrumentação e Sistemas de Medidas Professor Edgar Furtado Trabalho de Pesquisa Trabalho N 4 Discente Data Entrega 12092024 Valor 50 1 Instruções para a realização do trabalho 11 Serão aceitos grupos de no máximo 3 alunos 12 O resultado do trabalho será sintetizado EM UM DOCUMENTO Em seguida converter o documento para formato PDF com o seguinte nome TB01UCISMNOMESR00PDF em que NOMES representam o PRIMEIRO nome de cada integrante do grupo O documento deverá ser enviado para edgarufsjedubr até a data de entrega do trabalho 2 Considere o esquemático a seguir e responda às questões O sensor de pressão apresenta um range de saída de 25V a 25V 21 Sobre o CI MCP602 a Numerar os terminais no esquemático acima conforme datasheet do CI b Qual a CMRR desse CI c Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI 22 Sobre o CI MCP3201 a Quantos canais AD estão disponíveis nesse CI b É possível configurar os canais AD como diferenciais c O terminal 2 desse CI representa qual canal d Por que o terminal 3 desse CI está conectado à referência no esquema acima e Qual o range da faixa dinâmica desse conversor f Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI g Qual a função dos terminais de 5 a 7 23 Sobre o CI AD680 a Quais os terminais do CI são utilizados nesse esquemático mostrar a numeração no esquemático b Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI 3 A relação sinalruído Signal to Noise Ratio SNR pode ser utilizada como um indicador da contaminação do ruído no sinal Essa relação pode ser calculada com SNR 20 log Vrms sinal Vrms ruído dB sendo Vrms sinal o valor eficaz do sinal e Vrms ruído o valor eficaz do ruído Pág 1 de 3 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DELREI UFSJ INSTITUÍDA PELA LEI Nº 10425 DE 19042002 DOU DE 22042002 PRÓREITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO PROEN Escrever uma rotina que some um sinal senoidal Vs1 5sen2π100t com tempo variando de 0 a 3s e passo temporal de 00001s com um sinal de ruído branco gaussiano Vruído gerando um sinal resultante Vr Vs1 Vruído com a Vr1 SNR 10dB b Vr2 SNR 50dB c Vr3 SNR 90dB d Comparar o gráfico no tempo dos sinais Vr t O que ocorre quanto menor for a SNR Dica no Matlab utilize a função awgnm 4 4 Nas folhas de dados de amplificadores operacionais a unidade de ruído é dada em tensão ou corrente pela raiz da frequência VHz ou AHz Assim o cálculo do ruído de entrada equivalente para um AmpOp necessita da faixa de frequência de operação para o mesmo sendo um parâmetro importante em projetos eletrônicos Calcule a SNR para o TL074 considerando faixa de frequência de 1kHz a 10kHz um ganho de 20dB e uma saída para esse ganho de 2V Exemplo O AmpOp TLE2027 possui especificação de ruído de 25nVHz para a faixa de frequência 20 a 20kHz com ganho de 40dB 100 e uma saída de 0dBV 1V Nesse caso a SNR é I A faixa de frequência é 20000 20 14125 Hz II A especificação de ruído para o AmpOp 25nVHz14125Hz 35338nV III Para o ganho especificado temse 10035338n 353μV IV A SNR é 20 log 1353μ 20 log 28329 89dB 5 Pesquisar qual a faixa de frequência em que tais ruídos são definidos a ruído branco b ruído rosa c ruído marrom 6 Considere um sinal discreto xk com n valores A função de autocorrelação aplicada ao sinal pode ser definida por rxxτ lim n 12n 1 Σ i0 até n xi xi τ sendo que τ N representa o atraso aplicado ao sinal Esta função está implementada na rotina autocorrm 5 do Matlab Considere para as perguntas desta questão a estrutura rxx atrasos autocorrx NumLags τ A partir dessas informações responda a Pesquisar a diferença entre as funções rand e randn no Matlab b Gerar um sinal discreto com 1500 valores utilizando a função randn e calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de τ 0 até τ 16 mostrando o resultado em um gráfico rxx versus τ c Gerar um sinal discreto com 1500 valores utilizando a função rand e calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de τ 0 até τ 16 mostrando o resultado em um gráfico rxx versus τ d Explicar o resultado dos gráficos e comparálos e Gerar o sinal Vsignal 5sen2π10t com tempo variando de 0 a 2 s e passo temporal de 0001s Calcular a autocorrelação do sinal para τ 0 até τ 16 mostrando o resultado em um gráfico rxx versus τ f O que indica os limites do gráfico gerado pela função autocorr 7 Ler a seção 431 de 1 e responda a O que é um sinal PRBS PseudoRandonBinarySignals b Pesquisar sobre a função prbsm do matlab c Gerar um sinal PRBS com 2000 valores para n 5 d Obter a autocorrelação do sinal gerado em c e Como sinais PRBS podem ser utilizados em sistemas reais para obtenção da FT do sistema Pág 2 de 3 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DELREI UFSJ INSTITUÍDA PELA LEI Nº 10425 DE 19042002 DOU DE 22042002 PRÓREITORIA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO PROEN f Qual o cuidado deve se ter ao utilizar sinais PRBS para estimação de FT em relação a constante de tempos do sistema 8 Utilizando um microfone conectado a um computador coletar dois segundos de um sinal de voz a Utilizando a função audiorecorderm 6 do Matlab coletar quatro segundos de um sinal de voz b Obter o espectro de frequências do sinal coletado em a c Qual a maior frequência de interesse d Utilizando as ferramentas desenvolvidas nas questões anteriores adicionar ao sinal de voz gravado um sinal de ruído com as características a seguir e reproduzir em algum dispositivo de som d1 Vr1 SNR 10dB d2 Vr2 SNR 50dB d3 Vr3 SNR 90dB REFERÊNCIAS 1 AGUIRRE LA Introdução à Identificação de Sistemas Editora UFMG 2 Elementary Statitical Physics Disponível em httpwebphysicsucsbeduphys128experimentsnoisenoisetheorypdf Acessado em 05062023 3 Noise Analysis in Operational Amplifier Disponível em httpwwwticomlitanslva043bslva043bpdf Acessado em 05062023 4 MATLAB Descrição da função AWGN Disponível em httpswwwmathworkscomhelpcommrefawgnhtml Acessado em 05062023 5 MATLAB Descrição da função AUTOCORR Disponível em httpswwwmathworkscomhelpeconautocorrhtml Acessado em 05062023 6 MATLAB Descrição da função AUDIORECORDER Disponível em httpswwwmathworkscomhelpmatlabrefaudiorecorderhtml Acessado em 05062023 Pág 3 de 3 1 Instruções para a realização do trabalho 2 Considere o esquemático a seguir e responda às questões O sensor de pressão apresenta um range de saída de 25𝑉 a 25𝑉 21 Sobre o CI MCP602 a Numerar os terminais no esquemático acima conforme datasheet do CI A folha de dados fornece a configuração do MCP602 mostrada a seguir Figura 1 Distribuição dos pinos do CI MPC602 Listase em formato de Tabela a descrição dos terminais PIN Símbolo Descrição 1 VoutA Saída do Amplificador A 2 VinA Entrada inversora do Amplificador A 3 VinA Entrada não inversora do Amplificador A 4 VSS Tensão de alimentação negativa ou terra 5 VinB Entrada não inversora do Amplificador B 6 VinB Entrada inversora do Amplificador B 7 VoutB Saída do Amplificador B 8 VDD Tensão de alimentação positiva Portanto a numeração dos terminais no esquemático fica da seguinte forma Figura 2 Numeração dos terminais do CI MPC602 b Qual a CMRR desse CI A Taxa de rejeição de modo comum CMRR Common Mode Rejection Ratio desse CI é de 75 dB mínimo e 90 dB típico em condições de VDD 50V VCM 03V to 38V No caso da Tensão de Modo Comum VCM as tensões nas entradas devem estar entre 03V e 38V Se as tensões de entrada ultrapassarem essa faixa o opamp pode entrar em saturação operar de forma errada ou até ser danificado c Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI A folha de dados fornece os valores de VDD 27V mínimo e VDD 60V máximo Porém existe uma nota que indica Todas as peças com códigos de data de novembro de 2007 e posteriores foram examinadas para garantir a operação em VDD60 V No entanto as outras especificações mínimas e máximas são medidas em 27 V eou 55 V 22 Sobre o CI MCP3201 a Quantos canais AD estão disponíveis nesse CI O MCP3201 possui 1 canal de conversão AD O dispositivo fornece uma única entrada pseudodiferencial b É possível configurar os canais AD como diferenciais Sim é possível O CI possui duas entradas IN e IN que podem ser usadas para realizar medições diferenciais ou seja mede a diferença entre as duas entradas c O terminal 2 desse CI representa qual canal O terminal 2 representa o canal IN entrada nãoinversora d Por que o terminal 3 desse CI está conectado à referência no esquema acima O terminal 3 é o IN entrada inversora Neste caso é medido a diferença de potencial entre IN e IN conectado a terra Ou seja o valor a converter será o mesmo da saída do opamp e Qual o range da faixa dinâmica desse conversor A faixa dinâmica depende da tensão de referência VREF aplicada no pino 1 Se VREF5V o range será de 0V a 5V com uma resolução de 12 bits ou seja 4096 níveis f Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI O CI pode ser alimentado com uma tensão entre 27V e 55V Essa tensão é aplicada no pino 8 VDD g Qual a função dos terminais de 5 a 7 Terminal 5 CSSHDN Pino Chip Select Shutdown ativa o chip para operação e também pode ser usado para desligálo para economizar energia Terminal 6 Dout Pino de dados de saída transmite os dados digitais da conversão AD via SPI para o microcontrolador Terminal 7 CLK Pino de clock sincroniza a comunicação SPI entre o CI e o microcontrolador 23 Sobre o CI AD680 a Quais os terminais do CI são utilizados nesse esquemático mostrar a numeração no esquemático Considerando o diagrama de conexão TO92 à esquerda a numeração no esquemático é apresentada da seguinte forma à direita conforme mostrado a seguir Figura 3 Configuração do AD680 b Qual o menor e maior valor de tensão de alimentação para esse CI O AD680 gera uma referência de tensão de banda proibida que fornece uma saída fixa de 25 V a partir de tensões de entrada entre 45 V e 36 V mínimo e máximo respectivamente 3 A relação sinalruído Signal to Noise Ratio SNR pode ser utilizada como um indicador da contaminação do ruído no sinal Essa relação pode ser calculada com SNR20log V rms sinal V rmsruí do 𝑑𝐵 sendo V rms sinal o valor eficaz do sinal e V rmsru í do o valor eficaz do ruído Escrever uma rotina que some um sinal senoidal V s15 sen2π 100t com tempo variando de 0 a 3s e passo temporal de 00001s com um sinal de ruído branco gaussiano V ruido gerando um sinal resultante V rV s1V ruido com a 𝑉r1 𝑆𝑁𝑅 10𝑑𝐵 b 𝑉r2 𝑆𝑁𝑅 50𝑑𝐵 c 𝑉r3 𝑆𝑁𝑅 90𝑑𝐵 Parâmetros do sinal f 100 Frequência do sinal Hz A 5 Amplitude do sinal t 0000013 Vetor de tempo de 0 a 3s com passo de 00001s Vs1 Asin2pift Sinal senoidal Vs1 5sin2pi100t Parâmetros de SNR SNRvalues 10 50 90 Valores de SNR em dB Gerar sinais com diferentes SNRs Vr1 awgnVs1 SNRvalues1 measured SNR 10 dB Vr2 awgnVs1 SNRvalues2 measured SNR 50 dB Vr3 awgnVs1 SNRvalues3 measured SNR 90 dB Comparação dos sinais figure hold on plott Vs1 plott Vr1 plott Vr2 plott Vr3 hold off axis1 11100 8 8 limites para um único ciclo legendSinal Original SNR 10 dB SNR 50 dB SNR 90 dB titleComparação dos sinais com diferentes SNRs xlabelTempo s ylabelAmplitude y awgnx SNR measured x O sinal ao qual é adicionado ruído SNR A relação sinalruído em dB que se deseja obter após a adição de ruído Indica a intensidade do sinal em relação ao ruído measured opcional Quando se usa measured o MATLAB mede a potência do sinal de entrada x e adiciona ruído com base nessa medida Se você não especificar measured a função assume que o sinal tem potência unitária d Comparar o gráfico no tempo dos sinais 𝑉r 𝑡 O que ocorre quanto menor for a SNR Dica no Matlab utilize a função awgnm 4 Figura 4 Comparação dos sinais com diferentes SNRs uma único ciclo Figura 5 Ampliação da Figura 4 Nas Figuras 4 e 5 observase que um SNR alto significa um sinal mais forte em relação ao ruído enquanto um SNR baixo indica um sinal mais ruidoso Por exemplo um sinal com SNR de 10 dB apresenta muito mais ruído comparado a um sinal com SNR de 50 dB Já um sinal com SNR de 90 dB é quase idêntico ao sinal original 4 Nas folhas de dados de amplificadores operacionais a unidade de ruído é dada em tensão ou corrente pela raiz da frequência V Hz ou AHz Assim o cálculo do ruído de entrada equivalente para um AmpOp necessita da faixa de frequência de operação para o mesmo sendo um parâmetro importante em projetos eletrônicos Calcule a SNR para o TL074 considerando faixa de frequência de 1𝑘𝐻𝑧 a 10𝑘𝐻𝑧 um ganho de 20dB e uma saída para esse ganho de 2V Exemplo O AmpOp TLE2027 possuí especificação de ruído de 25nV Hz para a faixa de frequência 20 a 20𝑘𝐻𝑧 com ganho de 40dB 100 e uma saída de 0𝑑𝐵𝑉 1𝑉 Nesse caso a SNR é I A faixa de frequência é 200002014125Hz II A especificação de ruído para o AmpOp 25𝑛𝑉 Hz14125 Hz 35338𝑛𝑉 III Para o ganho especificado temse 10035338𝑛V 353𝜇𝑉 IV A SNR é 20log 1 353 μ20log 2832989dB Para o TL074 A Figura 6 mostra a tensão de ruído de entrada equivalente Vn18nV Hz para uma faixa de frequência de 1𝑘𝐻𝑧 a 10𝑘𝐻𝑧 esta Figura foi obtida da folha de dados do CI Figura 6 Tensão de ruído de entrada equivalente vs Frequência Largura da faixa de frequência Largurade Faixa1000010009487 Hz Ruído de entrada equivalente para a faixa de frequência RuídoTotal18 nV Hz 94 87Hz170766nV 170766µV Ruído na saída com ganho de 20 dB equivalente a um fator de 10 Ruídona Saída10170766µV 170766 µV Cálculo da SNR considerando a 2V na saída do sinal SNR20log10 Sinal Ruído SNR20log10 2V 170766µV 20 log10117 120506910138dB 5 Pesquisar qual a faixa de frequência em que tais ruídos são definidos a Ruído branco Teoricamente de 0 Hz até o infinito mas em aplicações práticas é limitado pela faixa de audição humana 20 Hz a 20 kHz b Ruído rosa Geralmente na faixa de 20 Hz a 20 kHz a faixa audível a densidade espectral de potência diminui à medida que a frequência aumenta em uma proporção de 1f Isso significa que a cada duplicação da frequência o nível de potência cai 3 dB c Ruído marrom Teoricamente de 0 Hz até o infinito com aplicação prática principalmente na faixa audível entre 20 Hz e 20 kHz É mais acentuado nas baixas frequências e sua densidade espectral de potência diminui a uma taxa de 1f² Isso significa que a cada duplicação da frequência o nível de potência cai 6 dB 6 Considere um sinal discreto 𝑥𝑘 com 𝑛 valores A função de autocorrelação aplicada ao sinal pode ser definida por r xxτlim n 1 2n1 i0 n xixiτ sendo que 𝜏 ℕ representa o atraso aplicado ao sinal Esta função está implementada na rotina autocorrm 5 do Matlab Considere para as perguntas desta questão a estrutura rxx atrasosautocorrx NumLagsτ A partir dessas informações responda a Pesquisar a diferença entre as funções rand e randn no Matlab rand Gera números aleatórios com uma distribuição uniforme no intervalo 01 randn Gera números aleatórios com uma distribuição normal gaussiana de média 0 e desvio padrão 1 b Gerar um sinal discreto com 1500 valores utilizando a função randn e calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de 𝜏 0 até 𝜏 16 mostrando o resultado em um gráfico r xx versus 𝜏 Sinal com 1500 valores aleatórios com distribuição normal xrandn randn1 1500 Calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de 0 a 16 rxx atrasos autocorrxrandn NumLags 16 Plotar o resultado figure stematrasos rxx titleAutocorrelação do sinal randn xlabelAtraso au ylabelrxx au c Gerar um sinal discreto com 1500 valores utilizando a função rand e calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de 𝜏 0 até 𝜏 16 mostrando o resultado em um gráfico r xx versus 𝜏 Sinal com 1500 valores aleatórios com distribuição uniforme xrand rand1 1500 Calcular a autocorrelação do sinal para atraso variando de 0 a 16 rxxrand atrasosrand autocorrxrand NumLags 16 Plotar o resultado figure stematrasosrand rxxrand titleAutocorrelação do sinal rand xlabelAtraso au ylabelrxx au d Explicar o resultado dos gráficos e comparálos Figura 7 Autocorrelação do sinal randn Figura 8 Autocorrelação do sinal rand O sinal gerado com randn distribuição normal apresenta uma autocorrelação com picos menores e um decaimento mais rápido devido à aleatoriedade do sinal ao redor de zero O sinal gerado com rand distribuição uniforme entre 0 e 1 apresenta uma autocorrelação com valores maiores devido à dispersão dos dados em torno de uma fixa maior e Gerar o sinal V sinal5sen2π 10t com tempo variando de 0 a 2s e passo temporal de 0001s Calcular a autocorrelação do sinal para 𝜏 0 até 𝜏 16 mostrando o resultado em um gráfico r xx versus 𝜏 Gerar o sinal senoidal t 000012 Tempo de 0 a 2s com passo de 0001s Vsinal 5 sin2 pi 10 t Sinal senoidal de 10Hz e amplitude 5 Calcular a autocorrelação do sinal senoidal para atraso de 0 a 16 rxxsinal atrasossinal autocorrVsinal NumLags 16 Plotar o resultado figure stematrasossinal rxxsinal titleAutocorrelação do sinal senoidal xlabelAtraso au ylabelrxx au Figura 9 Autocorrelação do sinal senoidal f O que indica os limites do gráfico gerado pela função autocorr A função autocorr gera um gráfico que exibe como o sinal se correlaciona consigo mesmo em diferentes atrasos τ O eixo horizontal representa o valor do atraso enquanto o eixo vertical mostra o valor da função de autocorrelação r xxτ Limite inferior Corresponde ao atraso mínimo geralmente τ0 onde a autocorrelação atinge seu valor máximo pois o sinal está perfeitamente correlacionado consigo mesmo Limite superior Indica o maior valor de τ especificado para a análise neste caso τ16 que representa o atraso máximo considerado no gráfico 7 Ler a seção 431 de 1 e responda a O que é um sinal PRBS PseudoRandonBinarySignals RESPONDEER SEGUNDO A INFORMAÇÃO NO LIVRO b Pesquisar sobre a função prbsm do matlab A função prbsm no MatLab gera uma sequência binária pseudoaleatória PRBS usada frequentemente para identificação de sistemas e estimativas de resposta em frequência MatLab utiliza a função idinput toolbox de identificação para obter o PRBR como mostrado no exemplo abaixo prbssignal idinput2000 prbs 0 1 1 1 Onde 2000 Número de amostras da sequência gerada prbs Especifica o tipo de sinal PRBS 0 1 Define a banda de frequências normalizadas da PRBS 1 1 Estabelece os valores mínimos e máximos da sequência ou seja os limites dos valores c Gerar um sinal PRBS com 2000 valores para 𝑛 5 n 5 Grau do polinômio PRBS N 2000 Número de valores do PRBS Gerar PRBS usando a função idinput prbssignal idinputN prbs 0 1 1 1 Plotar o PRBS gerado figure plotprbssignal titleSinal PRBS gerado com 2000 valores e n 5 xlabelAmostra ylabelValor do PRBS Figura 10 Sinal PRBS gerado d Obter a autocorrelação do sinal gerado em c Calcular a autocorrelação do sinal PRBS autocorrprbs lagsprbs autocorrprbssignal NumLags 50 Plotar a autocorrelação figure stemlagsprbs autocorrprbs titleAutocorrelação do sinal PRBS xlabelAtraso au ylabelrxx au Figura 11 Autocorrelação do sinal PRBS e Como sinais PRBS podem ser utilizados em sistemas reais para obtenção da FT do sistema Sinais PRBS são usados na identificação de sistemas para estimar a função de transferência de um sistema real Aplicando um PRBS à entrada e medindo a saída é possível correlacionar a resposta do sistema com o sinal aplicado Devido à sua ampla gama de componentes de frequência o PRBS excita eficazmente a dinâmica do sistema e calcular sua resposta em frequência f Qual o cuidado deve se ter ao utilizar sinais PRBS para estimação de FT em relação a constante de tempos do sistema Para identificar sistemas usando sinais PRBS a taxa de comutação deve ser adequada ao sistema em análise O período de repetição do PRBS deve ser suficiente para excitar as dinâmicas mais lentas enquanto o tempo entre as transições deve ser curto o suficiente para captar as dinâmicas rápidas Se o PRBS for muito lento não captará componentes de alta frequência se for muito rápido não representará adequadamente as dinâmicas lentas Ajustar a taxa de comutação é crucial para uma identificação precisa 8 Utilizando um microfone conectado a um computador coletar dois segundos de um sinal de voz a Utilizando a função audiorecorderm 6 do Matlab coletar quatro segundos de um sinal de voz Configurações do gravador de áudio Fs 44100 Frequência de amostragem 441 kHz qualidade de CD nBits 16 Quantidade de bits nChannels 1 Gravar em mono Criar o objeto gravador de áudio recObj audiorecorderFs nBits nChannels Gravar 4 segundos de áudio dispIniciando gravação por 4 segundos recordblockingrecObj 4 Grava por 4 segundos dispGravação finalizada Obter o sinal de áudio audioData getaudiodatarecObj Salvar o áudio em um arquivo opcional audiowritevozgravadawav audioData Fs b Obter o espectro de frequências do sinal coletado em a Tamanho do áudio N lengthaudioData Aplicar a Transformada de Fourier Y fftaudioData Gerar o vetor de frequências f 0N1FsN Pegar apenas a metade útil do espectro somente frequências positivas Ymagnitude absYN fpos f1N2 Tirar 2 para obter todas as frequências Ypos Ymagnitude1N2 Tirar 2 para obter todas as frequências Plotar o espectro de frequências figure plotfpos Ypos titleEspectro de frequências positivas do sinal de voz xlabelFrequência Hz ylabelMagnitude O código pega apenas as frequências positivas após a FFT devido à simetria hermitiana Em sinais reais as frequências negativas são redundantes sendo o espelho das positivas com magnitudes idênticas mas com sinais opostos na parte imaginária Figura 12 Espetro de todas as frequências do sinal de voz Figura 13 Espetro de frequências positivas do sinal de voz c Qual a maior frequência de interesse Encontrar a maior frequência de interesse maxmagnitude idx maxYpos frequenciamaxima fposidx dispA maior frequência é num2strfrequenciamaxima Hz Utilizado a rotina a maior frequência de interesse é 1225 Hz d Utilizando as ferramentas desenvolvidas nas questões anteriores adicionar ao sinal de voz gravado um sinal de ruído com as características a seguir e reproduzir em algum dispositivo de som d1 𝑉r1 𝑆𝑁𝑅 10𝑑𝐵 Adicionar ruído com SNR de 10 dB audioruido10dB awgnaudioData 10 measured Reproduzir o áudio com ruído soundaudioruido10dB Fs Salvar o arquivo com ruído opcional audiowritevozcomruido10dBwav audioruido10dB Fs d2 𝑉r2 𝑆𝑁𝑅 50𝑑𝐵 Adicionar ruído com SNR de 50 dB audioruido50dB awgnaudioData 50 measured Reproduzir o áudio com ruído soundaudioruido50dB Fs Salvar o arquivo com ruído opcional audiowritevozcomruido50dBwav audioruido50dB Fs d3 𝑉r3 𝑆𝑁𝑅 90𝑑𝐵 Adicionar ruído com SNR de 90 dB audioruido90dB awgnaudioData 90 measured Reproduzir o áudio com ruído soundaudioruido90dB Fs Salvar o arquivo com ruído opcional audiowritevozcomruido90dBwav audioruido90dB Fs Observase que no sinal Vr1 com maior ruído NSR 10 dB há um ruído de fundo que embora não comprometa significativamente o sinal original ainda é bastante perceptível Em comparação com os outros dois sinais resultantes Vr2 e Vr3 onde o ruído é praticamente inexistente a presença desse ruído de fundo no primeiro sinal se destaca