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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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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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Power Spectral Density 에 대한 그림이다.
Power Spectral Density 란, 주파수에 따른 Power 를 말한다.
주파수가 5Hz, 10Hz, 20Hz에서 최대값을 가지는데 이는 위에서 설명한 신호 1,2,3 의 주파수임을 알 수 있다. 이건 Original Signal의 Spectrum에서 각 신호들의 frequen
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spectrum이다. Y의 noise power와 Z의 noise power를 비교하면 어떠한가? Filtering의 효과는 무엇인가?
Plot the Problem 4-4. : Plot : Power Spectral Desity of the Z=Y*G
→ Y의 noise power와 Z의 noise power를 비교 결과, 가장 위의 plot이 가우시안 필터를 거친 Z와 원래 신호 X
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