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AGC算法分析

2019-07-13 18:44发布

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Threshold = ThresholdVar
Gain = GainVar
slope = (1-(1/RatioVar))
Attack_Coeff = 1-(Math.Exp(-1*BlockSize/(0.001*AttacktimeVar*FS)))
Decay_Coeff = 1-(Math.Exp(-1*BlockSize/(0.001*DecaytimeVar*FS)))
SmoothAttack = 1-(Math.Exp(-1/(0.001*AttacktimeVar*FS)))
SmoothDecay = 1-(Math.Exp(-1/(0.001*DecaytimeVar*FS)))
噪声门（NOISE-Gate）
现场演出或录音时，经常多只传声器同时使用。
未演出或录音的每只传声器不断拾取环境噪声，为降低周围环境噪声，
系统设置一个电平门限，高于门限值得电平信号正常放大，
低于电平值得门限电平输入信号电平降低，这种器件叫噪声门  
AGC思路分析
前提:   64点采样
1.已有AGC算法,但是不够完善,对于阀值以下的电平也会进行放大,因此会产生噪声
这个算法的思路是
为了得到一个放大系数,64点先做rms,再转db,得到db后*(-1),因为rms(正数)越大,-(负)rms越小, -rms+offset(偏置电平,防止系数太小 我取的-20db) 之后db转amp,得到这个系数后就能进行scale缩放输出
精华之处://  offset/20 = rms*amp
2.有噪声门算法,ok的,能成功对阀值以下的电平进行抑制
现在做一个agc 对阀值一下的电平进行噪声门抑制 ,对阀值以上的电平做agc算法,自动控制阀值以上的电平 64点采样,先进行噪声门的阀值电平判断,如果高于阀值,对原声做agc算法
如果低于阀值,对原声做噪声门算法(输出0)  ok 好,下面我要去写算法了
为什么不经过噪声门后再agc输出
因为如果声音小于阀值,噪声门输出0 而agc会对0进行二次放大  
 

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