DSP실험 보고서 총 집합 - Matlab 소스들

소개

DSP실험에서 MATLAB을 이용한 실험입니다. 소스와 실험 결과들이 나와있습니다,.

목차

signal extraction 소스 및 결과
DFT/FFT 소스 및 결과
Digital Filter 응답실험 소스 및 결과
DTFT/주파수 응답에 관한 실험의 소스와 결과
샘플링과 에일리어싱에 관한 실험의 소스 및 결과

DSP실험의 MATLAB을 이용한 실험의 소스와 결과를 적었습니다.

결과 보고서...

본문내용

1. 실험 결과
실험 1) 주어진 (벌+빗소리)에서 벌소리와 빗소리를 filtering에 의해 분리하고자 한다.
소리를 분리하기 위해 ButterworthLPF, HPF를 설계한다.(차수는 적절히 선택할 것)
clear all
[y,Fs,bits]=wavread(`벌+빗소리.wav);
len=length(y);

yy=[1:512];
for k=1:6
bias = floor((k-1)*len/6);
for m=1:512
yy(m) = y(m*2+bias);
end
Y = abs(fft(yy,512));
f = Fs*(0:255)/512;
subplot(4,2,k); plot(f,Y(1:256));
end
cf= 3300 / (Fs/2);
[b,a] = butter(17,cf);
subplot(4,2,7); plot(f,abs(freqz(b,a,256)));
z=filter(b,a,yy(m));
figure;

fy = filter(b,a,y);
tfY = abs(fft(fy,len*2));
ff = Fs*(0:len-1)/(len*2);
plot(ff,tfY(1:len));

sound(fy,Fs);
2. 실험 결과 분석
- 이제까지 dsp시간에 배웠던 모든 filter를 복습하는 실험이었다. LPF, HPF, BPF, BRF를 사용해서 실제로 음원을 filtering 해보았다.
실험 1과 2번의 경우는 주파수 스펙트럼에서 보는 것처럼 주파수가 섞여있다. 어느 한쪽이 어느 소리인지를 정확히 알 수가 없었다. 특히 2번의 천둥+사라의 경우는 실험 1의 벌+빗소리보다 더 많이 비슷한 주파수대에 소리가 모여 있어서 깔끔하게 걸러내지는 못했다. 또한 cutoff frequency 의 설정도 쉽지 않았다. 특히 실험 2번의 경우 BPF, BRF의 설계를 하는 것이었는데, LPF나 HPF보다 더 어려웠다.
실험 3번은 주파수 스펙트럼에서 볼 수 있는 것과 같이, 두 음원의 주파수대가 상이하다. 그래서 filtering하기 위한 기준 주파수를 정하기 쉬웠다.

참고자료

· DSP실험