dsp플젝

소개

dsp project
Consider the signal
1. Sample the signal with a sampling frequency higher than the Nyquist frequency. Call this Signal A.
2. Sample the signal with a sampling frequency lower than the Nyquist frequency. Call this Signal B.
3. Use subplot to plot Signal A and Signal B together on the same graph.
5. Use the Matlab command fft to obtain the spectra of signals A and B. Use 512 samples in fft. Try the same thing using 512 samples from a signal appended by 256 zeros at the end. Plot the amplitude of these spectra on the same graph. On your plots, scale the frequency axis appropriately so that the correct linear frequencies (i.e. analog frequencies in Hz) can be easily seen (no longer using normalized frequencies – this may take some thought).
6. In Step 5 above, we used a rectangular window along with the fft by default. Generate 512 points Hamming window and Blackman window, and show their properties using wvtool .
7. Now apply those windows to the Signal A. Call them Signals C (after Hamming windowing) and D (after Blackman windowing).
8. Now computer the spectra of Signals C and D, and plot the spectra of A, C, and D on the same graph.
9. Comment on your results.

목차

1. Executive Summary
2. 본론
3. Matlab source code

본문내용

1. Executive Summary
1) 과제의 목적
sampling theorem을 이해하고 함수를 sampling 한 뒤 푸리에 변환을 시켜본다. matlab을 통하여 sampling과 푸리에 변환을 직접 구현해보고 함수의 time domain과 frequency domain에서의 spectrum을 확인해본다.

2) approach
① Nyquist sampling theorem
샘플링(Sampling) 법칙에 의하면 샘플링 주파수 fs 는 신호의 최대주파수 성분의 두 배 이상이 되어야 한다. 이는 fs/2 이상의 주파수 성분에서는 중첩 (Folding) 현상이 발생하여 앨리어싱(Aliasing) 현상이 발생하기 때문이며, 이때 fs/2를 중첩(Folding) 주파수 또는 나이키스트 주파수라 부른다.

② 고속 푸리에 변환(fft)
푸리에변환에 근거하여 근사공식을 이용한 이산푸리에변환(discrete Fourier transform)을 계산할 때 연산횟수를 줄일 수 있도록 고안된 알고리즘이다. hm(0≤m≤N－1)이 복소수들의 집합일 때, 수열 {hm}의 이산푸리에변환은 다음과 같다.

참고자료

· 없음