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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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DSPLAB2000 장비를 활용. Autocorrelation을 이용하여 반향음을 검출하는 실험을 통해 Autocorrelation의 특징을 이해한다.
▶ 실험순서
1. 한쪽 DSPLAB2000 장비(A)를 이용. 신호처리 → Scope를 선택하고 입력신호를 AUX IN으로 하여 Function Generator로 정현파
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2000+1999.396 = 3999.396
X[5]=subc(xx2[4],xx2[5]);
▶ 2000-1999.396 = 0.604
X[3]=addc(xx2[6],xx2[7]);
▶ 2000-1999.396 = 0.604
X[7]=subc(xx2[6],xx2[7]);
▶ 2000+1999.396 = 3999.396
}
void main()
{
int i; ▶ 정수형의 I 선언
FFT_DIF(); ▶ FFT_DIF 호출
printf(\" Real Imag\\n\");
for(i=0;i<N;i++)
printf(\
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2000 범위 밖의 신호는 모두 제거되었음을 알 수 있다.
..
위 그래프는 1000~2000Hz BPF에 통과시킨 신호의 Magnitude와 Phase response이다. Magnitude 그래프에서 1000~2000 범위 밖의 신호는 모두 제거되었음을 알 수 있다. 1. DFT 설계
2. FFT 설계, DFT와 수
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2000;
f = 440;
f1 = 500;
dur = 1; %duration[sec]
n = [0: 1/Fs: dur];
x = cos(2*pi*f*n);
x1 = cos(2*pi*f1*n);
%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); %
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