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p.4
IIR ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ p.19
DFT-FFT ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ p.26
Cepstrum‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ p.37
Power Spectrum Density‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ p.39
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) 입력선택은 MIC IN으로 설정하여 모음을 입력한다. PSD 파형을 관찰하고 FFT 결과와 비교, 분석하라. (단, Sampling Frequency = 10kHz, Data 수 = 1024, Window Function = Retangular)
아 fft
아 Psd
츠 fft
츠 fft
--> fft와 psd 모두 비슷한 주파수 대역에서 값을 가졌음
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power가 커지게 되어 power efficiency가 줄어들게 된다.
또한, 만약 DC component가 1 대신 g로 주어진다면, power efficiency는 더욱 낮아질 것이다. 의미 없는 power ()가 훨씬 증가하게 되기 때문이다.
이제 Spectrum 에 대해 알아보자.
신호에 Fourier transform 을
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Power Spectrum Illustration
3. Calculating of Average Power of Voice Signal
4. Z(ejw)의 Power Spectrum 도시
(1) Cosine Signal y[n]
(2) z[n]=y[n]+x[n]
5. V(ejw)의 Power Spectrum 도시
(1) Once Convolution
(2) Twice Convolution
6. MATLAB Code
IV. Project를
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power 값을 구하고, autocorrelation 값, spectrum, PSD(Power Spectrum density) 그리고 마지막으로 Gaussian Filter까지 흐름대로 다 알아보는 것이었다. Noise가 없는 Ideal 한 신호와 White Gaussian Noise가 더해진 신호를 가지고 이런 Parameter를 알아보는 것이었는데, 이
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