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	<title>Toolbox | Difitec</title>
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	<description>Digitale Technologien - Manufaktur aus Dresden</description>
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	<title>Toolbox | Difitec</title>
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	<item>
		<title>Yocto Project, Embedded Linux, Raspberry-Pi</title>
		<link>https://www.difitec.de/2025/02/19/yocto-project-embedded-linux-raspberry-pi/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Ulf Schönherr]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 18 Feb 2025 23:00:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Toolbox]]></category>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p>Ein maßgeschneidertes Linux Betriebssystem für Embedded Hardware mit Yocto Project erstellen. Zwei praktische Beispiele.</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_toggle et_pb_toggle_0 et_pb_toggle_item  et_pb_toggle_close">
				
				
				
				
				<h5 class="et_pb_toggle_title">Maßgeschneidertes Linux Betriebssystem für Embedded Hardware mit Yocto Project</h5>
				<div class="et_pb_toggle_content clearfix"><p>Hauptsächlich entwickeln wir Software für industrielle Messtechnik.</p>
<p>Die große Herausforderung dabei: Im Zeitalter IIoT4.0 sind die Software-Applikationen meist komplex, erledigen Aufgaben und Algorithmen in parallel laufenden Threads, sind über Schnittstellen mit Sensoren, Cloud-Services und anderen Systemen vernetzt und kommunizieren über HMI&#8217;s (Display, Touch-Screen) mit den Anwendern der Geräte. Bei all diesen hohen Anforderungen müssen Software und Betriebssystem oft auf eine kleine Embedded System Hardware portiert und skaliert werden und dort performant laufen.</p>
<p>Wenn es in unseren Projekten darum geht, für ein Embedded System neben der Software zusätzlich ein funktionell maßgeschneidertes Betriebssystem bereitzustellen, dann kommt <strong>Yocto Project</strong> und <strong>Embedded Linux</strong> bei uns zum Einsatz.</p>
<p>Yocto Project ermöglicht es uns, ein für die Projektaufgabe maßgeschneidertes Linux-Betriebssystem für eine Hardwareplattform zu konfigurieren, auf dem On-Top dann die Software-Applikationen des Gerätes lauffähig sind.</p>
<p>Yocto Project unterstützt dabei auch Hardwareplattformen wie z.B. den <strong>Raspberry-Pi</strong>. Auch wenn der Einsatz derartiger Boards im industriellen Umfeld nicht ganz so typisch ist, nutzen wir sie gerne für Prototypen oder auch für Schulungszwecke, um Yocto und den Umgang mit Embedded Systemen zu lernen.</p>
<p>Und so sind bei uns zwei kleine OpenSource Projekte entstanden, welche den Umgang mit Yocto Project und dem Raspberry-Pi zeigen und eine ausführliche Wiki-Dokumentation enthalten, wie man Schritt für Schritt zum fertigen Zielsystem kommt.</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_toggle et_pb_toggle_1 et_pb_toggle_item  et_pb_toggle_close">
				
				
				
				
				<h5 class="et_pb_toggle_title">Warum Yocto Project und was ist das überhaupt ?</h5>
				<div class="et_pb_toggle_content clearfix"><p dir="auto" data-sourcepos="3:1-3:184">Das Yocto-Projekt (YP) ist ein Open-Source-Kollaborationsprojekt, das Entwicklern hilft, maßgeschneiderte Linux-basierte Systeme unabhängig von der Hardware-Architektur zu erstellen.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="5:1-5:342">Das Projekt bietet eine flexible Reihe von Tools und einen Raum, in dem Embedded-Entwickler weltweit Technologien, Software-Stacks, Konfigurationen und Best Practices austauschen können, um maßgeschneiderte Linux-Images für Embedded- und IOT-Geräte oder überall dort, wo ein angepasstes Linux-Betriebssystem benötigt wird, zu erstellen.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="7:1-7:270">Yocto Project und das darin integrierte Build System bitbake sind somit ein flexibler Werkzeugkoffer, um für eine kundenspezifische Hardwareplattform ein maßgeschneidertes Linux-Betriebssystem zu konfigurieren und es über lange Zeit reproduzierbar zu erzeugen und zu pflegen.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="9:1-9:533">Der große Vorteil: Hat man die Prinzipien und Regeln dieses Werkzeugkoffers einmal verstanden und verinnerlicht, kann man das System für alle Hardwareplattformen nutzen, deren Hersteller eine Yocto Unterstützung in Form verschiedener Layer oder ganzer BSP&#8217;s (Board Support Packages) bereitstellen. Die Yocto Project Unterstützung hat sich dabei im Umfeld von industriell nutzbaren Prozessorarchitekturen wie z.B. ARM i.MX6/i.MX8 o.ä. als Industriestandard durchgesetzt und ist auch auf anderen Plattformen wie dem Raspberry-Pi nutzbar.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="11:1-11:200">Die über Yocto Project / bitbake erstellten Linux Betriebssystem-Varianten enthalten maßgeschneidert nur genau das, was in diesem Yocto Project Werkzeugkoffer konfiguriert ist. Man hat alles selbst unter Kontrolle.</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_toggle et_pb_toggle_2 et_pb_toggle_item  et_pb_toggle_close">
				
				
				
				
				<h5 class="et_pb_toggle_title">Warum Embedded Linux ?</h5>
				<div class="et_pb_toggle_content clearfix"><p dir="auto" data-sourcepos="15:1-15:281">Linux ist seit vielen Jahren ein stabiles schlankes und flexibles Betriebssystem, welches durch seinen OpenSource Ansatz für beliebige Prozessorarchitekturen compiliert werden kann, solange die Prozessoren bestimmte Mindestanforderungen an grundlegender Funktionalität erfüllen.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="17:1-17:141">Durch verfügbare Linux-Kernel-Erweiterungen (Preempt-RT, Xenomai) kann ein Linux System auch für Echtzeitanforderungen konfiguriert werden.</p>
<p dir="auto" data-sourcepos="17:1-17:141">Linux verfügt über standardisierte Schnittstellen und Treiber. Ethernet, TCP/IP Stack, WLAN, Bluetooth, I2C Bus, SPI Bus, RS485, RS232, USB, USB-OTG, SSH, SSL, SFTP, OPC-UA, MQTT, Grafikschnittstellen wie LinuxFB, DirectFB, OpenGL, X11, Wayland, zusätzliche Frameworks wie das Qt-Framework (Qt/QML) oder Chromium (HTML5, CSS3), Multi-Threading, Multi-Core-Support, Realtime-Support (Preemt-RT und Xenomai) und vieles mehr. All dies ist mehr oder weniger von Haus aus mit Embedded Linux auf beliebiger Hardware und Prozessor-Architektur möglich und in der Funktionalität identisch.</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_toggle et_pb_toggle_3 et_pb_toggle_item  et_pb_toggle_close">
				
				
				
				
				<h5 class="et_pb_toggle_title">Yocto Project Beispiel 1: Maßgeschneidertes Linux für Raspberry-Pi4 64 Bit mit Qt5</h5>
				<div class="et_pb_toggle_content clearfix"><h5>Ausgangssituation</h5>
<p>Im Rahmen einer Projektstudie wurde bei uns eine Prototyp-Hardware benötigt.</p>
<p>Die erforderliche Hardware, ein <em>SANTINO 7.0 BX PCT 7.0 inch Panel Mount HMI based on NXP i.MX6 processor</em> war jedoch kurzfristig nicht lieferbar.</p>
<p>Weil alles schnell gehen musste, entschieden wir uns für eine alternative Lösung mit einem <em>Raspberry-Pi4 Modul mit einem 7-Inch LCD-Touch-Display</em>. Dieses Original 7-Inch PCAP Touch Screen Display von der Raspberry Pi Foundation ist eine fertig montierte und kalibrierte Baugruppe, das Raspberry-Pi4 Modul muss nur noch hinten aufgesteckt werden.</p>
<p>Ein paar Bilder unserer Prototyp-Hardware:</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><img fetchpriority="high" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_1.jpg" alt="" class="wp-image-655 alignnone size-full" width="800" height="600" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_1.jpg 800w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_1-480x360.jpg 480w" sizes="(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 800px, 100vw" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_2.jpg" alt="" class="wp-image-656 alignnone size-full" width="800" height="600" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_2.jpg 800w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_2-480x360.jpg 480w" sizes="(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 800px, 100vw" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_3.jpg" alt="" class="wp-image-657 alignnone size-full" width="800" height="600" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_3.jpg 800w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_3-480x360.jpg 480w" sizes="(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 800px, 100vw" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<p><img loading="lazy" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_4.jpg" alt="" class="wp-image-658 alignnone size-full" width="800" height="600" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_4.jpg 800w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/raspi4_4-480x360.jpg 480w" sizes="(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 800px, 100vw" /></p>
<p>&nbsp;</p>
<h5>Aufgabenstellung</h5>
<p>Auf der Raspberry-Pi4 Prototyp-Hardware sollte ein Embedded Linux basierend auf dem Yocto Release Kirkstone mit Qt5 laufen. Als HMI dient ein 7-Inch LCD Touch Display. Qt5 soll die Grafikausgaben ohne Fenstermanagement direkt nach linuxfb oder eglfs rendern.</p>
<p>Diese Systemkonfiguration soll später auf die finale Hardware, einem <em><strong>SANTINO 7.0 BX PCT 7.0 inch Panel Mount HMI based on NXP i.MX6 processor</strong></em> von der Firma seco (ehemals Garz+Fricke) übertragen werden.</p>
<h5></h5>
<h5>Lösung</h5>
<p>Für die Prototyp-Hardware haben wir einen Yocto Layer <em><strong>meta-difitec-raspi-qt5</strong> </em>erstellt, welcher die erforderliche Systemkonfiguration für eine Raspberry-Pi4 basierte Plattform konfiguriert.</p>
<p>Wie wir dies im Detail Schritt für Schritt gelöst haben, wurde in einem ausführlichen Wiki dokumentiert.</p>
<p>Dabei ist ein Beispiel-Projekt entstanden, welches wir unter MIT-Lizenz als OpenSource öffentlich zur weiteren Nutzung bereitstellen.</p>
<p>Das Projekt eignet sich sehr gut für einen praktischen Einstieg in die Yocto-Welt. Am Ende erhält man eine lauffähige Yocto basierte Linux-Distribution (Kernel Version 5.15) inklusive Qt5 Framework für den Raspberry-Pi4.</p>
<p>&nbsp;</p>
<h5>Wiki</h5>
<table style="border-collapse: collapse;" border="0">
<tbody>
<tr>
<td style="vertical-align: top;"><a href="https://gitlab.com/difitec/yocto/meta-difitec-raspi-qt5/-/wikis/home" target="_blank" rel="noopener"><img loading="lazy" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2023/02/manual-icon-small.png" alt="" class="wp-image-674 alignnone size-full" width="47" height="50" /></a></td>
<td style="vertical-align: top; horizontal-align: left;"><a href="https://gitlab.com/difitec/yocto/meta-difitec-raspi-qt5/-/wikis/home" target="_blank" rel="noopener">Yocto Project<br />
Embedded Linux + Qt-Framework für Raspberry-Pi4 64 Bit</a></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Wir wünschen viel Erfolg und Spaß damit&#8230;</div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_toggle et_pb_toggle_4 et_pb_toggle_item  et_pb_toggle_close">
				
				
				
				
				<h5 class="et_pb_toggle_title">Yocto Project Beispiel 2: Maßgeschneidertes Linux für Raspberry-Pi Zero Wifi</h5>
				<div class="et_pb_toggle_content clearfix"><p>Todo</p></div>
			</div>
			</div>
				
				
				
				
			</div>
				
				
			</div>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Plate View Demo</title>
		<link>https://www.difitec.de/2022/12/01/plate-view-demo/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Ulf Schönherr]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 01 Dec 2022 12:49:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Toolbox]]></category>
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				<div class="et_pb_heading_container"><h1 class="et_pb_module_heading">Plate View Demo</h1></div>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p><img loading="lazy" decoding="async" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2022/12/PlateView_Screenshot-300x168.png" alt="" class="wp-image-743 alignnone size-medium" width="300" height="168" /></p>
<p>Experimentieren kann so viel Spaß machen. Im professionellen Umfeld ist Effizienz jedoch wichtiger. Dass sich beides vereinen lässt, zeigt unsere Plate Control Demo. Sie bietet zahlreiche Ideen, wie im Labor Mikrotiterplatten einfach, schnell und übersichtlich verwaltet werden können. Weiteren Funktionen sind mit dieser aktuellen Technik kaum Grenzen gesetzt.<br />Die wichtigsten Hotkeys und deren Verwendung sind auch dabei.</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_video et_pb_video_0">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_video_box">
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				<div style="background-image:url(https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2022/11/PlateView_Screenshot.png)" class="et_pb_video_overlay"><div class="et_pb_video_overlay_hover"><a href="#" class="et_pb_video_play"></a></div></div>
			</div>
			</div>
				
				
				
				
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			</item>
		<item>
		<title>Artikel zum Thema Messsignalverarbeitung und Datenvisualisierung</title>
		<link>https://www.difitec.de/2021/07/06/artikel-zum-thema-messsignalverarbeitung-und-datenvisualisierung/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Ulf Schönherr]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 06 Jul 2021 16:50:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Toolbox]]></category>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p>Oft besteht bei der Verarbeitung von Messsignalen die Situation, dass die relevanten Daten in einem Messsignal zwar vorhanden sind, eine direkte Interpretation aber nur schwer oder gar nicht möglich ist. Hier kommen geeignete Transformationen des Eingangssignals ins Spiel.</p>
<h5>Messsignalverarbeitung – ein kleines praktisches Beispiel</h5>
<p>Ein akustisches Messgerät erhält Daten von einem Mikrofon und soll nun ein Steuerungssignal auslösen, wenn der Ruf einer Goldammer ertönt und beim Ruf der Kohlmeise soll ein anderes Steuersignal geschaltet werden. Nun stellt sich die Frage, wie löst man diese Aufgabe? Der Computer hat keine Ohren und die alleinige Interpretation der Audiosamples führt hier nicht wirklich weiter.<br />Wie kann der Computer den typischen Ruf der Goldammer (si-si-si-si-si-si zii-düüh) vom Klang des Rufs der Kohlmeise unterscheiden? Die Lösung liegt in der Transformation.</p>
<h5>Die Ausgangssituation:</h5>
<p>&nbsp;</p></div>
			</div>
			</div>
				
				
				
				
			</div><div class="et_pb_row et_pb_row_5">
				<div class="et_pb_column et_pb_column_1_2 et_pb_column_5  et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_module et_pb_text et_pb_text_3  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_text_inner"><p>Goldammer</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_image et_pb_image_0">
				
				
				
				
				<a href="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammer.png" class="et_pb_lightbox_image" title="Goldammer"><span class="et_pb_image_wrap "><img loading="lazy" decoding="async" width="340" height="256" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammer.png" alt="Goldammer" title="goldammer" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammer.png 340w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammer-300x226.png 300w" sizes="(max-width: 340px) 100vw, 340px" class="wp-image-227" /></span></a>
			</div>
			</div><div class="et_pb_column et_pb_column_1_2 et_pb_column_6  et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough et-last-child">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_module et_pb_text et_pb_text_4  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_text_inner"><p>Kohlmeise</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_image et_pb_image_1">
				
				
				
				
				<a href="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/Kohlmeise.png" class="et_pb_lightbox_image" title="Kohlmeise"><span class="et_pb_image_wrap "><img loading="lazy" decoding="async" width="340" height="256" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/Kohlmeise.png" alt="Kohlmeise" title="Kohlmeise" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/Kohlmeise.png 340w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/Kohlmeise-300x226.png 300w" sizes="(max-width: 340px) 100vw, 340px" class="wp-image-228" /></span></a>
			</div>
			</div>
				
				
				
				
			</div><div class="et_pb_row et_pb_row_6">
				<div class="et_pb_column et_pb_column_4_4 et_pb_column_7  et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough et-last-child">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_module et_pb_text et_pb_text_5  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_text_inner"><p>Für uns Menschen sieht das erst einmal einfach aus. Problematisch wird es spätestens für uns Menschen bei 10 bis 100 verschiedenen Vogelarten, die zu unterscheiden sind.</p>
<p>Für den Computer ist die Betrachtung des Audiosignals problematisch. Erstens sind es zu viele Daten, bei einer Sampling Rate von 32 kHz und einer Signaldauer von 5 Sekunden muss der Computer bereits einen Vektor von 160.000 Messpunkten analysieren. Zweitens geben die aufeinanderfolgenden Messpunkte zunächst keinerlei Hinweis darüber, welche Frequenzanteile (Tonhöhen, Tonfolgen) das Signal hat.</p>
<h5>Also was tun?</h5>
<p>Das Lösungswort heißt: <strong>TRANSFORMATION</strong><br />Wir müssen die Daten zunächst in geeigneter Form umwandeln, um sie dann „anders“ und „einfacher“ betrachten zu können.</p>
<h5>Folgender Weg führt zum Ziel:</h5>
<ul>
<li>Transformation des Audiosignals über FFT (Fouriertransformation) in ein Audiospektrum</li>
<li>Bewertung des Audiospektrums: Reduktion der Frequenzbänder, Abbildung auf MEL-Scala</li>
<li>Weitere Datenreduktion der logarithmischen MEL Scala und Dekorrelation, das liefert uns die MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)</li>
<li>Zusammenfassung aufeinanderfolgender Audiospektren (einzelne MFCC Vektoren) zu einer Matrix</li>
<li>Konvertierung dieser Matrix über eine geeignete Farbskala (ColorMap) in ein Bild (Image)</li>
<li>Jetzt haben wir die Brücke geschlagen zur Bildverarbeitung / Bilderkennung.</li>
<li>Wir haben es geschafft, unsere Vogelstimmen in ein geeignetes Bild zu transformieren.</li>
<li>Nutzung eines KI-Frameworks (künstliche Intelligenz) zur Bewertung / Erkennung der Bilder.</li>
</ul>
<p>Im Endergebnis haben wir nun folgendes Bild:</p></div>
			</div>
			</div>
				
				
				
				
			</div><div class="et_pb_row et_pb_row_7">
				<div class="et_pb_column et_pb_column_1_2 et_pb_column_8  et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_module et_pb_text et_pb_text_6  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_text_inner"><p>Goldammer</p></div>
			</div><div class="et_pb_module et_pb_image et_pb_image_2">
				
				
				
				
				<a href="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammerneu.png" class="et_pb_lightbox_image" title="Goldammer"><span class="et_pb_image_wrap "><img loading="lazy" decoding="async" width="340" height="515" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammerneu.png" alt="Goldammer" title="goldammerneu" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammerneu.png 340w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/goldammerneu-198x300.png 198w" sizes="(max-width: 340px) 100vw, 340px" class="wp-image-229" /></span></a>
			</div>
			</div><div class="et_pb_column et_pb_column_1_2 et_pb_column_9  et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough et-last-child">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_module et_pb_text et_pb_text_7  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light">
				
				
				
				
				<div class="et_pb_text_inner"><p>Kohlmeise</p></div>
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				<a href="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/kohlmeiseneu.png" class="et_pb_lightbox_image" title="Kohlmeise"><span class="et_pb_image_wrap "><img loading="lazy" decoding="async" width="340" height="515" src="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/kohlmeiseneu.png" alt="Kohlmeise" title="kohlmeiseneu" srcset="https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/kohlmeiseneu.png 340w, https://www.difitec.de/wp-content/uploads/2021/07/kohlmeiseneu-198x300.png 198w" sizes="(max-width: 340px) 100vw, 340px" class="wp-image-230" /></span></a>
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				<div class="et_pb_text_inner"><p>Das Audiosignal mit 32 kHz Sample Rate wurde blockweise via FFT (4096) in einzelne Audiospektren zerlegt. Jeder Block ist in diesem Beispiel jetzt 10 ms lang, also 320 Samples.</p>
<p>Aus den entstandenen 2048 FFT Spektrallinien wird eine logarithmische MEL-Skala der Länge 256 gebildet.</p>
<p>Jeder einzelne MEL Block (256) entspricht jetzt einer vertikalen Spalte in der oberen Grafik.</p>
<p>Bereits jetzt könnte man eine KI-Analyse auf die entstanden Spektralbilder anwenden und würde brauchbare Ergebnisse für die Stimmenerkennung erhalten.</p>
<p>Was in der Praxis als weiterer Verarbeitungsschritt noch folgt – und in diesem Beispiel weggelassen wurde – ist ein weiterer Transformationsschritt, eine Dekorrelation. Aus den MEL-Vektoren werden Koeffizienten berechnet, die MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients). Dies führt zu einer nochmaligen Datenreduktion und entspricht mathematisch einer Dekorrelation.</p>
<p>Typisch wäre für diesen Anwendungsfall jetzt beispielsweise eine MFCC-40 bis MFCC-64 zu rechnen, also 40 bis 64 Koeffizienten. Im einfachsten Fall erledigt das eine Diskrete Kosinus-Transformation. Die DCT führt eine Dekorrelation der logarithmierten MEL Spektren aus. Die entstehenden MFCC (Koeffizienten) repräsentieren dann das Audiosignal in dekorrelierter Form.</p></div>
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