확률 및 랜덤변수 hw3

소개글

아주대 확률 및 랜덤변수

목차

1. <신호의 취득과 저장>

2. <신호의 Power 및 Frequency 성분 분석>

3. <신호 + 잡음 분석>

4. Filtering

< 참고문헌 >

본문내용

→ random process (X)에 additive white guassian noise (AWGN) N을 더하여 새로운 random process Y (= X+N) 를 만들어 본 결과(MATLAB의 AWGN함수 사용), 노이즈가 첨가되어 전체적으로 음성신호가 분산된 것을 알 수 있다. 음성 신호의 크기가 큰 영역 보다는 크기가 작은 영역에서 노이즈의 영향을 많이 받고 있는 것을 알 수 있다. 또한 노이즈가 모든 주파수 대역에서 골고루 퍼져있는 것을 확인할 수 있다.
또한 노이즈가 첨가된 신호를 soundsc 명령어를 사용하여 fs=8192Hz로 설정하여 재생하여 들은 결과, 원래의 목소리는 충분히 인식할 수 있었다. 다만 노이즈가 첨가되어 노이즈 소리(지직거리는 소리)가 음성신호에 추가되어 원래의 음성신호의 질이 나빠진 것을 확인할 수 있다.
3-2. 신호 Y의 average power PY를 구해보고 실제 PY가 P의 1.1배 정도가 되는지 확인하라.

참고 자료

Probability, Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
MATLAB 객체 지향 프로그래밍 언어, 박전수 역, 아진, 2008.