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y1[i]
fprintf(ofp2,"%lf\n",h2_2[i]); //y2출력시 y2[i]
fprintf(ofp3,"%lf\n",h3_3[i]); //y3출력시 y3[i]
}
for(i=0;i<81;i++) //y4출력시 N으로 바꿔줌
{
fprintf(ofp,"%lf\n",h4_4[i]); //y4출력시 y4[i]
}
} 1. discrete lowpass filter
2. discrete bandpass filter
3. discrete highpass filter
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filter( b, 1, x );
subplot(2,2,3);
plot(nn,y);
w=-pi:(pi/100):pi;
H=freqz(b, 1, w);//%freqs, freqz함수는 H(s)와H(z)의 값들을 구하는데 사용된다
subplot(2,2,2);
plot(w, abs(H));
subplot(2,2,4);
plot(w, angle(H));//%함수 abs, angle은 복소함수H(s)와 H(Z)의 위상과 크기를 나타내는데 사
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discrete-time signal)
3) 디지털신호
3. 분석 및 설계
1) 차단주파수 1kHz인 High Pass Filter(HPF) 및 Low Pass Filter(LPF) 설계
2) 주기 2 ms, duty cycle 50%, 피크-피크 값 1, 평균 0, 길이 200 ms인 구형파 설계
3) “바람과 햇님”이라는 음성녹음
4. 구현 및 검증
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filter의 일종인 Gaussian filter는 일종의 Low pass filter라 할 수 있다. 이 filter의 form은 다음과 같이 주어진다. 여기서 ,는 상수. Discrete인 경우에는 다음과 같은 code로 7tab filter를 만들 수 있다.
Matlab의 ‘conv’ function을 이용하여 signal Y를 위의 gaussi
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filter
→ Y*G를 Z라는 random process라 정의할 때 Z의 FFT를 plot한 결과, 가우시안 필터는 저역통과필터이고 이는 차단주파수 이후로 파워를 차단한다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 약 3000Hz부근에서 cutoff되는 것을 확인할 수 있다. 이는 가우시안 필터가
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