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목차
1. 실험일자
2. 실험제목
3. 실험목적
4. 실험결과
5. 결과고찰본문내용
실험목적
Ensemble, Boxcar, moving- window averaging을 이용한 Digital Filtering과 Fourier Transform을 이용한 Digital Filtering을 적용하여 신호 대 잡음 비 값을 향상시킨다.
실험결과
Data의 수가 늘어날 수록 S/N Ratio가 증가한다. 그 이유는 종합적 평균법을 이용하면 S/N이 수집된 data 수의 제곱근에 비례하여 증가하기 때문이다.
Point 수가 증가함에 따라 S/N Ratio가 증가했다. 그 이유는 Boxcar average에서 S/N Ratio는 파형의 각 시간창에서 적분기가 신호를 얻는데 걸리는 시간의 제곱근에 비례하기 때문이다. 즉, 단위시간 평균이 증가되기 때문에 S/N Ratio가 증가한다. 또한 point 개수가 증가할수록 그래프의 모양이 단순해진 것을 알 수 있다.
point의 수가 증가하면서 5~10 points에서는 S/N Ratio 가 증가했지만 10~15 points에서는 감소했다. 이동점의 개수가 많아지면 평균값이 앞의 points와 달라지게 되고, 스펙트럼의 비틀림이 심해지기 때문에 스펙트럼 모양이 이전 모양과 많이 달라지기 때문이다.
처음에 sine wave의 개수를 5개로 설정하면 그래프가 연두색으로 그려진다. 이때는 (4,1), (20,0.1), (30,0.05), (35,0.02), (40,0.01) 순으로 대입해준다. 이 그래프에 Fourier 변환을 적용하면 x축이 주파수인 영역의 그래프를 얻을 수 있다(FFT data).참고자료
· 없음태그
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자료후기
Ai 리뷰디지털 필터링 기술과 푸리에 변환을 활용하여 신호 대 잡음 비를 개선하는 실험 내용을 자세히 기술하고 있으며, 각 기술의 장단점을 분석하여 실험 목적 달성을 위한 최적의 방법을 제시하고 있다.
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