[디지털 신호 처리 (DSP)] 신호처리 창함수를 사용한 스펙트로그램 제작 기법
- 최초 등록일
- 2003.12.04
- 최종 저작일
- 2003.12
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소개글
신호 및 시스템과 디지털 신호 처리(DSP)에 해당하는 내용입니다.
컬러풀한 컬럼 형식으로 제작된 논문입니다.
이산 신호 처리 푸리에를 사용하고 다양한 창함수를 설계하여 스펙트로그램을 그리고 음성 신호 주파수 분석 툴을 제작하는 기법에 대해 다루고 있습니다. matlab을 언어로 사용하여 프로그램 및 시뮬레이션 결과를 첨부하고 있습니다. 다양한 실험 결과, 그래프, 사진 자료(자작) 및 코딩 소스(자작)도 포함하고 있습니다.
워드로 올리므로 편집도 가능하겠습니다.
목차
1. Abstract
2. Theoretical background
3. Project Solutions
(1) 주어진 wav(윈도우 PCM) 파일을 Matlab의 wavread 함수로 불러들인다.
(2) 25ms 프레임의 hamming 윈도우로 10ms frame shifting으로 음성 신호의 스펙트로그램을 작성한다.
(3) 15ms 프레임과 35ms 프레임 윈도우로 스펙트로그램 작성을 반복
(4) frame length의 effect
4. Conclusions
Appendix
본문내용
1. Abstract
본 프로젝트는 Time-Varying Signal의 Fourier Transform을 확인하고 시간에 따라 주파수 특성이 변하는 것을 확인하는 것입니다.
대표적인 예로 음성신호가 system의 input으로 입력되었을 때, 시간에 따라 달라지는 스펙트럼 특성을 보기 위해 spectrogram을 작성하고 imagesc로 출력합니다. 그러나 전체 시간에 대해 변하는 신호에 대한 Fourier transform은 명확한 스펙트럼 출력에 제약이 될 수 있습니다. 따라서 short time analysis와 스펙트로그램의 도입이 필요하게 됩니다.
스펙트로그램 작성에 해밍 창함수를 이용하여 시간에 대한 주파수 변화 툴을 시각적으로 도시하고 프레임 창의 길이 변화에 따라 어떤 영향을 미치게 되는지 조사합니다. 이를 통해 주어진 음성 파형에 대해, 음성 신호 처리에서 중요한 기재로 사용되는 스펙트로그램 분석을 수행하고자 합니다.
Matlab은…
디지털 신호 처리는 공학 부문에서 매우 중요한 분야를 차지하고 있으며 그중요성이 더욱 증대되고 있다. 신호 처리는 내용에 수학적인 면이 많이 포함되어 손으로 계산하기에 어려운 점이 많으며 복잡한 시스템에서는 더욱 손으로 계산하기가 어렵기 때문에 이해하기가 어렵다. 따라서 전용 해석 패키지를 사용하여 쉽게 해를 구하여 보는 것이 문제를 완전히 이해하는데 도움이 되고 있다.
오늘날 컴퓨터 기술이 혁명적으로 발전하고 있고, 새로운 기술들은 디지털 신호 처리(DSP)의 학습적 활용에 효과적으로 사용되고 있다. 미국의 The MathWorks 사에 의해 개발된 MATLAB 소프트웨어는 신호처리분야에서 대표적인 수치 계산 방법으로 사용되어 왔으며, 알고리즘 개발에 있어서도 기본도구로 사용되어 왔다. 또한 여러 가지 경우를 쉽게 테스트할 수 있는 편리한 도구들을 제공하기 때문에 다양한 학습툴과 프로젝트 언어로 활용되고 있다.
참고 자료
-National Instruments, "Labview Analysis VI Reference Manual", pp.3-1∼3-4, National Instruments, Austin Texas, 1996.
-Leon Cohen, "Time-Frequency Analysis", pp.93∼112, Prentice Hall, N. J., 1995.
-Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, "Discrete-Time Signal Processing", pp.695∼721, Prentice Hall, 1989.
-MATLAB을 이용한 디지털 신호 처리, 전주환/박부견/권욱현/Vinay K.Ingle, John G.Proakis, 시그마 프레스, 1998