Ovo parce code-a ima malkice problema, Float i 48kHz samplig rate tesko idu zajedno!
Mnogo vise se isplati raditi sa integerima jer je drasticno brza kalkulacija (za 32bit, cak i 64bit integeri nistu mnogo sporiji), videces vec kad budes dosao dotle, recimo referetne vrednosti mozes da "trimujes" preko broja oversemplova da bi izbegao floating point matematiku ...
Takodje mozes da upotrebis DMA da ti A/D konverter popuni ceo tvoj buffer za kalkulaciju (npr uzmes 1024 semplova) pa onda radis zeljenu matematiku nad tim bufferom jer tako doobijas dosta precizniji tajming uzorkovanja, opet povezano sa spomenutim shumom, sve dok se drzimo prezicnog tajminga shum koji se pojavljuje tu celoj prici moze da pomogne. U suprotnom ako imamo bilo kakav jitter prilikom uzorkovanja onda nam se kvari distribucija shuma i gubi se efekat diteringa.
Dodatno, Floating Point matematika ima promenljivo vreme izvrsavanja, nije konstatno sto opet ima los efekat po distibuciju shuma, dodaje se digitalni shum koji je "bljak" kako bi se pratio njegov spektralni sastav (FFT)!
Varijanta sa bufferom od recimo 1024 semplova koje popunjava A/D preko DMA je isto zgodna varijanta da bi mogao da iscrtas grafikon distribucije vrednosti uzoraka. Ako dobijes "lepu" Gauissian distribuciju onda si na dobrom putu, ako to "zvrji" nasumice onda imas nekih drugih problema u tom lancu konverzije.
Mnogo vise se isplati raditi sa integerima jer je drasticno brza kalkulacija (za 32bit, cak i 64bit integeri nistu mnogo sporiji), videces vec kad budes dosao dotle, recimo referetne vrednosti mozes da "trimujes" preko broja oversemplova da bi izbegao floating point matematiku ...
Takodje mozes da upotrebis DMA da ti A/D konverter popuni ceo tvoj buffer za kalkulaciju (npr uzmes 1024 semplova) pa onda radis zeljenu matematiku nad tim bufferom jer tako doobijas dosta precizniji tajming uzorkovanja, opet povezano sa spomenutim shumom, sve dok se drzimo prezicnog tajminga shum koji se pojavljuje tu celoj prici moze da pomogne. U suprotnom ako imamo bilo kakav jitter prilikom uzorkovanja onda nam se kvari distribucija shuma i gubi se efekat diteringa.
Dodatno, Floating Point matematika ima promenljivo vreme izvrsavanja, nije konstatno sto opet ima los efekat po distibuciju shuma, dodaje se digitalni shum koji je "bljak" kako bi se pratio njegov spektralni sastav (FFT)!
Varijanta sa bufferom od recimo 1024 semplova koje popunjava A/D preko DMA je isto zgodna varijanta da bi mogao da iscrtas grafikon distribucije vrednosti uzoraka. Ako dobijes "lepu" Gauissian distribuciju onda si na dobrom putu, ako to "zvrji" nasumice onda imas nekih drugih problema u tom lancu konverzije.