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전문지식 9건

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]\'); ylabel(\'[dB]\'); * Result * Fs=11025, N=512 Fs=11025, N=32 Fs=2000, N=32 # Conclu
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. Area가 큰 부분이 Power 소비도 큼을 알 수 있다. <NC-verilog를 이용한 netlist simulation 파형 (fft_32point_soc_radix2.vcd)> 동일한 결과가 나왔음을 확인할 수 있다. 1.FFT의 정의 2.설계 배경 3.Verilog HDL coding 4.합성 5.simualtion 검증 6.결론
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FFT_DIF(); ▶ FFT_DIF 호출 printf(\" Real Imag\\n\"); for(i=0;i<N;i++) printf(\"X[%1d] %7.3f %7.3f\\n\", i, X[i].real, X[i].imag); ▶ DIF(Decimation in Frequency) 의 모든 알고리즘을 연산한 결과값 출력 printf(\"\\n\"); while(1); ※ 결과 분석 1-cycle cosine 1-cycle square Real Imag X[0] 0.000
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FFT(Fast Fourier Transform) and block-DCT which are widely used in many signal processing applications. Describe the merits and demerits of block-DCT compared to DCT. ①DCT와 DFT의 관계 ②FFT (Fast Fourier Transform) ③Block-DCT (Discrete Cosine Transform) ④Merits and demerits of block-DCT compared
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FFT를 해본 결과 구형파와 비슷했고, 대부분의 에너지가 0Hz~1.5kHz에 모여있는 것을 보고 이것은 1.5kHz의 Low Pass Filter라는 것을 알 수 있었다. 따라서 원래의 음성신호에 2kHz의 Cosine 신호를 합성한 후 Filtering을 하면 Cosine 신호가 사라질 것이라고
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