[MÚSICA] Olá, bem vindo de volta! Nesse vídeo, a gente vai falar sobre a principal distorção e o principal parâmetro de sistema conversão de sinais analógicos para sinal digital. O parâmetro é a frequência de amostragem, número de amostras que a gente toma por segundos ou por centímetros, no caso de uma câmera digital. E a distorção se chama 'aliasing'. A gente vai falar sobre esses dois de uma forma muito introdutória ainda, só para mostrar para você o que virá adiante neste curso. O aliasing é fenômeno que a gente observa sempre quando a gente está vendo, por exemplo, uma corrida de fórmula 1 naquela câmera de dentro do carro. A gente vê, ás vezes, parece que a roda do carro de fórmula 1 está parada. O que acontece ali é que vídeo na televisão, por exemplo, ele também tem processo de amostragem. Eles são na realidade, mais ou menos, 25 fotos por segundo, que a televisão mostra seguida da outra e o nosso cérebro junta aquilo e interpreta aquilo como uma imagem movimento. Mas, de fato, são 25 fotos cada segundo. O que acontece no caso do carro de fórmula 1 é que, às vezes, dependendo da velocidade que ele está, a roda está uma determinada posição e então ela gira monte de vezes. Se eu tirar uma foto aqui, ela gira, gira, gira; cai nessa mesma posição, a hora que eu tiro a segunda foto. Gira, gira, gira e, de novo, na hora que eu tiro a próxima foto ela continua na mesma posição sempre. Então, o que você tem aí é o fenômeno aliasing. Aliasing inglês quer dizer codinome. Então, o que acontece aí é que aquela variação rápida da roda, muitas voltas por segundo, aparece para a gente como codinome, como aliasing uma frequência de zero. Ela não muda de posição, ela parece estar parada. Esse fenômeno do aliasing também se reflete no que a gente chama de efeito estroboscópico. Então, se você está uma boate, por exemplo, ela tem aquela luz estroboscópica que acende rapidinho e depois fica pouco tempo apagada, acende rapidinho e depois fica tempo apagada. O que acontece para a gente é que cada vez que ela acende rapidinho, nosso registra uma imagem, ela passa tempo apagada e o nosso cérebro registra outra. Só que no tempo entre uma imagem e outra, como ela ficou tempo apagada, a gente não viu o que aconteceu. Braço saiu daqui, foi para lá e daí o movimento parece que está todo picotado na imagem do efeito estroboscópico. Tem uma série de exemplos no Youtube muito interessante sobre aliasing, que eu recomendo que vocês procurem. Vocês podem procurar, por exemplo, por Stroboscopic Effect, que quer dizer efeito estroboscópico inglês. Isso aqui vai mostrar para vocês uma série de vídeos muito nessa linha, com a hélice do helicóptero que parece que não se mexe, tem uma série de coisas interessantes acontecendo. Tem uma outra série de vídeos muito interessantes que vocês encontram procurando por Iphone Inside Guitar. São pessoas que pegam o Iphone delas e colocam dentro de violão, e eles tocam a corda do violão. A corda do violão na hora que você puxa a corda, ela vibra uma velocidade muito alta, mas a câmera do iphone também tira suas 25 fotos por segundo, mais ou menos. Então aquela vibração super rápida da corda do violão vai aparecer para a gente como uma vibração mais lenta, aliasing, baixas frequências. E a gente vai ver fenômeno muito interessante, uma vibração muito curiosa. E o terceiro vídeo que eu acho o mais interessante de todos, que já tem umas 10 milhões de visualizações, você encontra procurando por "Amazing water and sound illusion". E o que o cara faz é o seguinte, ele pega, ela ajusta uma câmera digital também para tirar 25 fotos por segundo. E ele liga uma mangueira no alto falante e o alto falante está vibrando, também, 25 vezes por segundo. Então a mangueira está aqui pendurada e o alto falante vibrando 25 vezes por segundo. Enquanto o alto falante vibra, a mangueira, que está soltando água, a água vai fazendo zigue-zague aqui embaixo. Só que o quê que acontece? Eu tiro 25 fotos por segundo. Então vamos dizer, eu tiro uma foto quando a mangueira está aqui. Daí ela vai e volta, e aqui que eu tiro a próxima foto; ela vai e volta, e aqui que eu tiro a próxima foto. Então, dá a impressão de que todas as fotos, o padrão de zigue-zague é o mesmo. Então eu vou ver aquele zigue-zague da água e parece que a água está congelada, está parada. Esse é vídeo muito bacana que também tem a ver com isso, quando eu tiro 25 fotos por segundo, parece que a minha imagem está parada. Mas o aliasing não é só a gente ver uma coisa como parado assim. O aliasing tem impacto maior do que isso nos seus sinais. Então, agora eu vou mostrar para vocês exemplo de sinal de aúdio, daquele apito do trem no MATLAB. E eu vou mostrar como o aliasing pode afetar aquele apito do trem. E, principalmente, eu vou mostrar que a gente pode diminuir o efeito do aliasing. Eu não vou descrever como a gente faz isso aqui, porque esse é o tema do curso, isso exige uma explicação mais longa. Mas eu vou mostrar para vocês que é possível diminuir o impacto do aliasing se a gente fizer a coisa direito. Então vamos ver o exemplo? O exemplo envolve o seguinte. A gente tem aqui, a gente dá 'load train' que ele carrega o apito do trem. O apito do trem foi amostrado 'F.S', que significa frequência de sample, que é amostragem inglês. Ele foi amostrado a 8.192 vezes por segundo e ele gera para a gente esse sinal 'y' aqui, que é o sinal do trem. Então vamos escutar o apito do trem? A gente usa o comando 'soundsc' do MATLAB, 'y' que é o sinal de trem e a gente passa a frequência de amostragem para o MATLAB. [SOM] Então, está som bastante claro, é som tranquilo. A amostragem está a 8.192 vezes por segundo. Eu vou diminuir a taxa de amostragem, eu já gerei aqui outro sinal que eu amostrei a 1.638 vezes por segundo. Vamos ouvir como ficou esse sinal? A gente toca o sinal 'y1' para a gente ouvir. Esse é o sinal com a taxa de amostragem mais baixa. [SOM] Então como vocês ouviram, existe uma grande distorção nesse sinal. Você tem umas frequências mais baixas. [SOM] Isso é o aliasing, frequências altas mais agudas do apito do trem. A gente já vai falar mais sobre agudo ideal e as frequências. As frequências altas aparecendo como som mais grave dentro do apito do trem. Distorceu brutalmente o sinal. A gente pode fazer melhor, não vai ficar perfeito, mas vai ficar menos ruim do que o 'y1'. Então, agora, eu vou amostrar de novo a 1.638 amostras por segundo, mas, antes, eu vou tomar alguns cuidados que a gente vai ver quais são mais adiante no curso. E a gente toca o sinal. [SOM] Vocês observam que já ficou bastante mais claro, mais próximo do apito de trem, de fato. Então, esse é o fenômeno do aliasing, é as frequências mais altas aparecerem como frequências mais baixas. A gente vai estudar muito mais isso, mais para frente. No próximo vídeo, a gente vai falar, rapidamente, também sobre o que a gente vai ver sobre a reconstrução do sinal; a conversão do mundo do computador para sinal analógico, que é o que acontece, por exemplo, quando você ouve uma música no seu fone de ouvido, aquele sinal no seu fone de ouvido é sinal analógico. E a gente vai resumir, pouco, esse módulo. Obrigado e até lá!
