[실험 #4] PSD(Power Spectrum Density) , [실험 #5] Autocorrelation

소개글

신호처리에서 Power Spectrum Density와 FFT 를 비교한다.
Samlpe Rate의 변화에 따른 Autocorrelation의 변화를 관찰하는 실험

목차

[실험 #4] PSD(Power Spectrum Density)
1. 신호처리에서 Power Spectrum Density를 선택하고 입력선택은 AUX IN으로 설정하여 Function Generator로 정현파와 구형파 신호를 입력한다. PSD 파형을 관찰하고 FFT 결과와 비교하고 분석하라. (단, Sampling Frequency = 10 kHz, Data 수 = 1024, Window Function = Rectangular)
정현파를 입력하였을 때
FFT 파형
PSD 파형
구형파를 입력하였을 때
FFT 파형
PSD 파형
분석

2. 입력선택은 MIC IN으로 설정하여 모음을 입력한다. PSD 파형을 관찰하고 FFT 결과와 비교, 분석하라. (단, Sampling Frequency = 10 kHz, Data 수 = 1024, Window Function = Rectangular)

[실험 #5] Autocorrelation
#1 Samlpe Rate의 변화에 따른 Autocorrelation의 변화
- 신호처리 → Autocorrelation을 선택하고 입력신호를 AUX IN으로 하여 Function Generator로 정현파 신호를 입력받는다. Sampling Frequency를 10 kHz, 20 kHz로 설정 했을 때의 각각의 Autocorrelation 결과를 관찰한다. (단, Data 수 = 1024, Window Function = Rectangular)

‣ Question

본문내용

<분석>
PSD 와 FFT 분석결과 같은 주파수에서 크기의 값을 가졌다. FFT는 주파수에서의 퓨리에 계수값을 나타내며 PSD값은 주파수에서의 퓨리에 계수의 제곱값을 나타낸다. 우선 정현파에서 FFT 그래프는 615.2Hz에서 약 2.7Volt의 값을 가졌고 PSD 그래프는 역시 같은 주파수인 615.2Hz에서 2.7Volt의 제곱인 7.2Volt 값을 나타내었다. 그리고 구형파에선 FFT 그래프는 615.2Hz에서 약 4Volt의 값을 가졌고 PSD 그래프는 역시 같은 주파수인 615.2Hz에서 약4Volt의 제곱인 약15.7Volt 값을 나타내었다. 이를 통하여 FFT는 주파수에서의 퓨리에 계수값을 나타내고 PSD값은 주파수에서의 퓨리에 계수의 제곱값을 나타낸다는 이론과 같은 결과값을 얻었음을 확인 하였다. 그리고 정현파와 구형파의 FFT에서는 고조파(harmonics)가 발생하였는데 그 값은 지난번 실험에서 확인하였던 값과 같은 것을 확인하였다. 그리고 구형파에서 잡음이 발생하는 것을 확인하였다. 하지만 PSD 그래프에서는 특히 정현파의 파형은 그런 고조파와 같은 것이 있긴 있었지만 워낙 작은 값이 있어서 2까지만 눈으로 보이지만 거의 잡음이 없는 것으로 관찰 되었다. 구형파는 고조파가 나타나긴 했지만 FFT와는 다르게 잡음이 전혀 나타나지 않았다.

참고 자료

없음