본문내용
(Yf));
grid on;
str = ['- 상, 하 측 파 형 -'];
title(str);
% wave파일의 상측파형
subplot(3,1,3);
Yf = transpose(Yf);
Yf = [Yf(length(Yf)/2+1 : length(Yf))];
plot(abs(Yf));
grid on;
str = ['- 상 측 파 형 -'];
title(str);
■ Result
1. 6,000Hz
2. 8,000Hz
3. 10,000Hz
■ Conclusion
이번 실험의 Fourier transform을 이용한 wave파형 관찰 이었다. 동일한 wave 파형으로 각각의 sample rate를 갖춘 source를 만들지 못하여 관찰하기 힘든 파형이 되어 버렸다.
MATLAM의 사용법이 원활치 않아 coding과 waveform 관찰에 많은 노력이 필요 했다.
그동안 사용하던 Sound forge의 Tool중 spectrum analysis의 기능 또한 숙지 할 수 있었다.
voice frequency의 파형과 sample rate의 변화에 따른 sample의 확연한 차이를 느낄 수 있었고 음성신호 변화에 대한 관심을 유발한 나에게는 유익한 실험 이었다.
grid on;
str = ['- 상, 하 측 파 형 -'];
title(str);
% wave파일의 상측파형
subplot(3,1,3);
Yf = transpose(Yf);
Yf = [Yf(length(Yf)/2+1 : length(Yf))];
plot(abs(Yf));
grid on;
str = ['- 상 측 파 형 -'];
title(str);
■ Result
1. 6,000Hz
2. 8,000Hz
3. 10,000Hz
■ Conclusion
이번 실험의 Fourier transform을 이용한 wave파형 관찰 이었다. 동일한 wave 파형으로 각각의 sample rate를 갖춘 source를 만들지 못하여 관찰하기 힘든 파형이 되어 버렸다.
MATLAM의 사용법이 원활치 않아 coding과 waveform 관찰에 많은 노력이 필요 했다.
그동안 사용하던 Sound forge의 Tool중 spectrum analysis의 기능 또한 숙지 할 수 있었다.
voice frequency의 파형과 sample rate의 변화에 따른 sample의 확연한 차이를 느낄 수 있었고 음성신호 변화에 대한 관심을 유발한 나에게는 유익한 실험 이었다.
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