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FFT(Fast Fourier Transform)
Ⅰ.개요
고속푸리에변환(Fast Fourier Transform: FFT)은 이산푸리에변환(DFT)을 고속으로 산출하기 위한 하나의 알고리즘으로써 1965년 Tukey와 Cooley에 의해 개발 되었다. 이러한 알고리듬의 개발에 의해 처음으로 컴퓨터에 의한
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n이 소수일 경우에도 O(n log n)번의 연산 횟수를 보장한다.
쿨리-튜키 알고리즘
가장 일반적으로 사용되는 FFT 알고리즘은 쿨리-튜키 알고리즘(Cooley-Tukey algorithm)이다. 이 알고리즘은 분할 정복 알고리즘을 사용하며, 재귀적으로 n 크기의 DFT를 n
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FFT 필터는 선택한 주파수의 영역을 제외한 나머지 주파수들을 제거해주는 기능이다. 작업한 후 파일을 재생해 보면 소리를 키워 보아도 잘 들리지 않을 정도로 작고 희미하게 들려 몇 번을 들은 뒤에 그나마 알아들을 수 있었다. 작은 소리로
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FFT
DFT가 계산시간이 너무 오래 걸리기 때문에 고안된 방법.
sampling된 신호의 전부를 변환시키는 것이 아니라 필요한 신호만을 골라내어서 최소화하여 고속으로 퓨리에 변환을 연산한다.
사용법의 예를 들어보면 총 100개의 DFT신호가 있을경
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FFT
N = 32;
xw = x(1:N).*hamming(N)\';
xw1 = x1(1:N).*hamming(N)\';
x = fft(xw,N); %fft(xw)
x1 = fft(xw1,N);
XmagdB = 20*log10(abs(x));
XmagdB1 = 20*log10(abs(x1));
%plotting
nw = n(1:N); %n(1:N)
f = [0: N-1] * Fs/N;
plot(f(1:N/2), XmagdB(1:N/2), f(1:N/2), XmagdB1(1:N/2));
xlabel(\'frequency[Hz]\'
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fft(m))/fs; %소리파일의 푸리에트랜스폼
BW = fs/2;
f = linspace(-BW,BW,length(t));
subplot(311)
plot(t,m)
set(gca, \'XLim\',[1,1.5],\'XTick\',[1:0.02:1.5],\'YTick\',[-2:0.25:4])
ylabel(\'m-signal\')
xlabel(\'time\')
grid on
%------------ 파일 Fuzz Face - Mid 재생 -----------------
[Y2, Fs2] = wavrea
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OFDM Modulation/Demodulation, Channel Coding/Decoding 등이 포함된 시뮬레이션용 C++언어 소스코드입니다.
Visual Studio 6.0 기반으로 만들었습니다.
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S, Keil-C, Mr.PIC, GCC, ADS1.2,Code Warrior 사용가능
WinCE 5.0,6.0 포팅 경험
Linux , Android 포팅 경험
주연구분야: 이동객체추적, 색차영상검출기술
FFT,추정이론 기반 물체추적
모터제어: DC , BLDC 모터제어
센서 : 각종 센서 정밀제어 경험(가속도, 자이로, 가
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다음과 같습니다.
① 디지털 신호 처리 -C 프로그래밍을 이용해서 FFT와 샘플링 알고리즘 작성
② 마이크로파회로, 마이크로파 공학 - 세레나데를 이용한 Band pass 필터와 간단한 LNA 의 시뮬레이션
③ 안테나 공학 - 앙상블을 이용한 광대역 안테
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FFT Analyzer 이용하여 실험 데이터를 얻고 분석할 수 있는 기회였습니다. 플라스틱이라 감쇠가 금속보다 비교적 커 데이터가 잘 나오지 않을거라 예상했지만 강화된 앤지니어링 플라스틱를 사용하여 금속과 같이 쉽게 데이터를 얻을 수 있었습
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