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An introduction to signal processing techniques_결과보고서

"An introduction to signal processing techniques_결과보고서"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2025.02.05 최종저작일 2024.03
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An introduction to signal processing techniques_결과보고서
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    • 🧠 신호 대 잡음 비(S/N Ratio) 개선 방법론 학습

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    소개

    "An introduction to signal processing techniques_결과보고서"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 실험일자
    2. 실험제목
    3. 실험목적
    4. 실험결과
    5. 결과고찰

    본문내용

    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

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Ensemble Averaging (종합적 평균법)
      Ensemble Averaging은 신호 처리에서 노이즈를 감소시키는 효과적인 기법입니다. 동일한 실험을 여러 번 반복하여 얻은 신호들을 평균내면 랜덤 노이즈는 상쇄되고 실제 신호는 강화됩니다. 이 방법은 특히 반복 가능한 신호 측정에서 신호 대 노이즈 비율을 크게 개선할 수 있어 매우 유용합니다. 다만 충분한 반복 측정이 필요하고 계산량이 증가한다는 단점이 있습니다. 의료 영상, 뇌파 분석 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있으며, 신호의 특성을 변형하지 않으면서 노이즈를 제거할 수 있다는 점에서 매우 가치 있는 기법입니다.
    • 2. Boxcar Averaging (소집단 평균법)
      Boxcar Averaging은 연속된 데이터 포인트들의 단순 평균을 구하는 직관적이고 구현이 간단한 필터링 기법입니다. 고정된 크기의 윈도우 내 모든 값에 동일한 가중치를 부여하여 평균을 계산합니다. 계산이 빠르고 이해하기 쉬워 실시간 처리에 적합하지만, 급격한 신호 변화에서 과도한 평활화로 인해 중요한 특징을 손실할 수 있습니다. 또한 윈도우 크기 선택이 결과에 큰 영향을 미치므로 신중한 파라미터 설정이 필요합니다. 간단한 노이즈 제거가 필요한 경우에는 효과적이지만, 정교한 신호 처리가 필요한 경우에는 다른 방법과의 조합을 고려해야 합니다.
    • 3. Moving-Window Averaging (이동 소집단 평균법)
      Moving-Window Averaging은 Boxcar Averaging의 개선된 형태로, 윈도우를 한 칸씩 이동하면서 연속적으로 평균을 계산하는 기법입니다. 이 방법은 신호의 시간적 변화를 더 잘 추적할 수 있으며, 급격한 변화에 더 민감하게 반응합니다. 계산 효율성도 우수하여 대용량 데이터 처리에 적합합니다. 다만 윈도우 크기와 이동 간격의 선택이 결과에 영향을 미치므로 신호의 특성에 맞게 조정해야 합니다. 실시간 신호 모니터링, 시계열 데이터 분석 등에서 매우 유용하며, 신호의 국소적 특성을 보존하면서 노이즈를 제거할 수 있다는 점에서 실용적인 가치가 높습니다.
    • 4. Fourier Transform을 이용한 디지털 필터링
      Fourier Transform을 이용한 필터링은 신호를 주파수 영역으로 변환하여 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하거나 강화하는 고급 기법입니다. 이 방법은 신호의 주파수 특성을 명확히 파악할 수 있고, 매우 정교한 필터 설계가 가능합니다. 저주파 통과, 고주파 통과, 대역 통과 등 다양한 필터링이 가능하여 응용 범위가 넓습니다. 다만 계산 복잡도가 높고, FFT 알고리즘 사용 시에도 상당한 연산량이 필요합니다. 또한 신호의 시간 정보가 손실될 수 있다는 단점이 있습니다. 음성 처리, 이미지 처리, 통신 신호 처리 등 복잡한 신호 처리가 필요한 분야에서 매우 강력하고 효과적인 도구입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      디지털 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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