음성 bits sampling 주파수 변환

소개글

음성파일의 Bits & Sampling Freq. 변환, matlab code 포함

목차

1. Quantization & Sampling theorem
2. 음성녹음 & Matlab 작업
3. 결과
4. Matlab Code

본문내용

1. Quantization & Sampling theorem

디지털을 다시 아날로그로 변환시키는 과정을 복원이라고 부른다.
이 복원의 가장 좋은 예로 오디오CD를 들을 수 가 있다. 오디오 CD안에는 디지털로 저장되어 있는 데이터는 CD플레이어를 통해서 우리가 들을 수 있는 연속(아날로그) 파형으로 복원된다.
아날로그를 디지털으로 변환할려면Quantization & Sampling theory을 고려해야한다.
Quantization 는 진폭 값의 디지털화라 칭할 수 있으며 Sampling 은 시간축의 디지털화라고 말할 수 있다.

1) 양자화(Quantization)
양자화는 간단히 말해 입력신호를 진폭 영역으로의 이산적인 값으로 변환하는 조작이다.
아날로그 신호를 디지털 신호로 바꾸는 과정을 간단하게 A/D 변환 (Analog/ Digital) 이라고 부르는데, 이러한 A/D 변환 과정의 핵심은 연속적인 신호를 일정한 시간단위로 쪼개고 각 시간 단위에서의 신호의 크기 또한 정해진 단계만큼 계단화 시키는 것이다.
이때, 표본화란 연속적인 신호를 시간영역(일반적으로 x축)으로의 이산적인 신호로 sampling하는 과정을 말하며 이에 대해 양자화란 신호의 연속적인 값(일반적으로 y축)들을 discrete하게 단계화 하는 과정을 말한다. 따라서 이 단계화를 위해 필연적으로 다양한 근사방법이 요구된다.

위의 그래프에서 파란색 곡선은 본래의 아날로그 신호를 나타내고 빨간색 곡선은 3비트 양자화를 거쳐 만들어진 단계화된 신호를 나타낸다. 양자화를 거쳐 만들어낸 곡선은 본래의 신호와 비교해보았을 때 양자화 단계의 세분화 정도에 따라 이렇게 본래의 신호와 상당히 달라지기도 한다. 이의 해결 방법은 양자화에 사용되는 bit의 수를 늘리는 것 등이 있을 수 있다.

2) Sampling (표본화) = sampling frequency(fs )
샘플들로부터 원래의 연속시간신호를 복원하기 위한 충분한 정보를 얻기 위해서 얼마나 자주 샘플을 취하는지에 대해서 의문을 가져볼 필요가 있다.

쉐논 샘플링 정리
fmax 보다 높지 않은 주파수를 가지는 연속신호 x(t)는 만약 2fmax
보다 높은 샘플링을 fs = 1/Ts로 샘플을 취했다면 x[n] = x(nTs)에
의한 샘플들로부터 정확하게 복원될 수 있다.

참고 자료

없음