프로젝트

소개글

프로젝트에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 첨부된 파일 중 “벌+천둥.wav”file을 이용하여 다음의 문제를 수행하라

2. 강의 클럽에 올려져 있는 RadioWaveData.mat과 CarrierFrequency.mat 파일을 다운로드 받아 수행하라

본문내용

1. 첨부된 파일 중 “벌+천둥.wav”file을 이용하여 다음의 문제를 수행하라.
(1) MATLAB을 이용하여 “벌+천둥.wav” file을 Sampling하고 Sampling된 파형 그래프로 나타내라.
그림 1 bul+chundung.wav Sampling한 결과
(2) MATLAB을 이용하여 “벌+천둥.wav” file을 FFT 취하여 결과 그래프를 보이고 분석하라.
그림 2 bul+chundung.wav FFT취한 결과 그림 3 sampling source와 데이터 값
wav파일 샘플링된 것을 FFT취하면 wav파일에 담긴 주파수 분포에 대한 전력값이 나타나게 된다. 그림2에서 보듯이 0~0.5MHz 사이에 두개의 막대가 나타나는 것을 볼 수 있다. 한 개의 주파수는 벌의 소리이고, 다른 한 개의 주파수는 천둥의 주파수 분포임을 알 수 있다.
그림3에서 보면 Fs(샘플링된 값)이 44100 이므로, 그림2에서의 그래프는 Fs/2 을 1로 정규화 때문에 결과가 반복되서 나타난 것이므로, 왼쪽 한 부분만 분석하였다.
(3) “벌+천둥.wav” file을 Sampling 하여 얻은 데이터를 다음의 조건에 맞는 LPF와 HPF를 설계하여 각각 필터 특성을 그래프로 보여 분석하고, LPF와HPF를 통과한 신호의FFT 결과를 그래프로 각각 보이고, 분석하라.
① FIR LPF
그림 4 FIR_LPF의 Matlab 소스
그림 5 FIR_LPF의 결과 그래프
Low Pass Filter를 사용 하여 주파수가 적은 신호의 주파수만 취하였다. 필터를 디자인 할 때 필터의 order는 52개로 하였고, Hamming 윈도우를 사용, 일반화된 cutoff freq. 다음과 같이 계산 하여 필터를 설계 하였다. FFT결과를 확인하여 cuyoff frequency를 결정하여야 하는데, 낮은 주파수를 갖는 신호는 0과 아주 가깝기 때문에 적은 주파수 값으로 결정하였다. 또한 330Hz로 cutoff frequency를 정해주었을 때 최적으로 천둥의 소리를 확인하였다. 결과적으로 주파수가 낮은 신호는 천둥소리인 것을 알 수 있었다.
② FIR HPF
그림 6 FIR_HPF의 소스
그림 7 FIR_HPF의 결과 그래프
필터를 디자인 할 때 일반화된 cutoff frequency를 LPF와 같게 하고 ‘high’로 특성만 바꿔 실험을 수행하였는데, 두개의 신호가 동시에 나타났다. 그러한 이유로 cutoff frequency를 다르게 하여 필터를 디자인 하였다.
③ IIR LPF
그림 8 IIR LPF의 소스
그림 9 IIR LPF 결과 그래프
표 1 IIR LPF Parameter
Normalized Passband Edge Frequency 1000/(44100/2)=0.045
Normalized Stopband Edge Frequency 1500/(44100/2)=0.068
Passband Ripple 3
Stopband attenuation 30
다음과 같이 필터를 디자인 하여 IIR필터로 0에서 가까이 있는 주파수영역의 신호를 추출하였다. IIR과 FIR을 모두 수행하여 비교하였는데, IIR을 사용하였을 때 잡음이 덜 발생하는 것을 확인 하였다. 그 이유는 passband와 stopband의 영역을 정하여 필터를 디자인 하기 때문에 더욱 정교하게 된다.

키워드

DSP,   fir,   iir,   filter,   low pass filter,   high pass filter,   LPF,   HPF