TMS320C31 보드를 이용하여 ADC DAC

소개글

TMS320C31 보드를 이용하여 ADC DAC에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 실험 목적

2. 결과 및 분석

3. 실험 고찰 및 결론

본문내용

람은 이런 식으로 입술, 혀 , 이빨을 사용하여 모음과 자음을 만들어 낸다. 포먼트는 입 모양에 따라 변하지만 음성의 기본 진동수와는 무관하다. 그리고 사람은 유성음이나 분절음을 사용하여 각 음소를 발음하는데, 유성음이란 공기가 성대를 지나면서 만들어 지는 소리(예: 모음)이고, 분절음이란 공기를 혀나 이빨 또는 이빨로 조정하는 소리이다(예: 자음). 자음과 비교해서 모음은 보다 개방되 성대 유성음을 사용하고 보다 낮은 주파수 에너지와 음량을 가지며, 길게 발음되는 특징을 가지고 있다. 성대의 개방 여부에 관계 없이 유성음에서 진동과 공명을 더 느낀다. 즉 유성음에서는 공기의 진동과 공명이 있으므로 white noise와 같은 성분이 포함되어 있어 위와 같이 나타나는 것이다.
③ Mic in ‘코’를 입력했을 때
☞ 이 경우 또한 위에서와 마찬가지로 그래프를 얻는데 상당한 시간이 걸렸다. ‘코’라는 목소리를 분석해본 결과, 이 신호는 0 Hz에서 833.34 Hz 대역에서 약 3.7V의 최대 크기를 지니고 있는 신호이다. 이 신호 또한 전 주파수 대역에 아주 조금씩 크기를 가지고 있음을 알 수 있다.
(3) FFT 실험
① Aux in 으로 정현파를 입력했을 때
☞ 이므로 위의 그래프를 보면 정현파가 한 주기 가는데 걸린 시간 T는
이고,
그래서 주파수 T는
즉, 이 신호의 주파수는 625Hz이다. 그리고 밑에 FFT 의 스펙트럼 그림을 통해서도 이 신호는 625Hz에서 3V의 크기를 가지고 있음을 알 수 있다. 이 방법은 위에서 했던 DFT와 비교가 안되게 상당히 빨리 바로 결과값이 측정되었다. 측정된 값은 같지만 걸린 시간이 그만큼 차이 났다는 것은 이 FFT의 계산량이 DFT에 비해서 훨씬 적었다는 것을 뜻한다. 즉 이 FFT의 계산 처리 방법이 계산 과정상의 redundancy를 제거하는 방법으로 훨씬 효율을 높일 수가 있고 처리 속도도 훨씬 빨라 짐을 확인 할 수 있었다.
② Mic in 으로 ‘아’를 입력했을 때
☞ FFT를 통해 ‘아’라는 소리를 입력 받을 때도 DFT와 마찬가지로 결과값은 같음을 확인 할 수 있다.. 그러나 훨씬 빨리 측정해 낼 수 있다는게 차이점이다.
③ Mic in 으로 ‘코’를 입력했을 때
☞ FFT를 통해 ‘코’라는 소리를 입력 받을 때도 DFT와 마찬가지로 결과값은 같음을 확인 할 수 있다.. 그리고 DFT에 비해 훨씬 빨리 측정해 낼 수 있다.
3. 실험 고찰 및 결론
이번 실험은 A/D 변환의 신호처리에 대하여 알아보는 실험으로서 DSP2000 이라는 board를 통해서 DFT(Discrete Fourier Transform)와 FFT(Fast Fourier Transformation)의 신호 처리 과정과 결과값을 비교해 볼 수 있는 실험이었다. 그리고 샘플링 이론에 관해서 눈으로 직접 확인해 볼 수 있는 좋은 기회였기도 했다. 우선 가장 먼저 확인 할 수 있었던 점은 FFT라는 것은 DFT의 연산 처리 속도에 비해서 훨씬 빠르다는 점이다. DFT는 모든 연산 과정을 하나하나 다 하는 반면, FFT는 DFT의 연산 과정중 중복되는 계산 과정을 하나로 줄여버림으로써 훨씬 효율적인 알고리즘으로 평가받는 것이다.
실험에 있어서 아쉬운 점은 샘플링 주파수를 높이거나 신호의 주파수를 높일 경우 A/D 변환 과정이 장비상의 부정확성으로 인해서 제대로 측정되지 않는다는 점이다.
그러나 나름대로 각각의 이론들에 관해서 직접 해보고 눈으로 확인해 볼 수 있었다는 점에서 매우 의미있었던 실험이었다. 실험 과목의 마지막 실험을 이렇게 좋은 실험을 통해 마무리 할 수 있어서 많은 것을 남길 수 있는 좋은 기회였던 것 같다.

키워드

DSP,   ADC,   DAC