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매트랩을 이용한 음성과 영상신호의 변 복조 및 노이즈에 의한 영향 확인 평가A+최고예요

목 차1. 개요2. 과제 선정 배경3. 설계내용3-1 음성신호 AM 변복조시 잡음및 위상변화에 따른 영향3-2 영상신호AM 변복조시 잡음및 위상변화에 따른 영향3-3 Frequency DivisionMultiplexing된 신호의 변복조3-4 Modulation Index변화에 따른Conventional AM 변복조 특성3-5 필터특성이 복조된 신호에미치는 영향3-6 음성신호 복조시 필터변형을통한 특정주파수의 증폭 및 영향4. 분석 및 결론5. 참고문헌1. 개요1) AM 송수신기를 Matlab으로 구현하여 보고 음성신호를 송수신하여 잡음 및 위상의 변화에 따른 영향을 살펴본다.2) Matlab으로 구현한 AM송수신기를 이용하여 영상신호를 송수신하여 보고 잡음 및 위상 변화에 따른 영향을 살펴본다.3) Frequency Division Multiplexing된 복수개의 변조 신호들의 합으로 이루어진 수신신호들 중에 원하는 신호를 선택하여 복원하여 본다.4) Conventiomal DSB AM 송수신기를 구현하여 음성신호를 송수신하여 보고 Modulation Index의 변화에 따른 영향을 살펴본다.5) AM 변복조 과정에서 가정한 이상적인 필터와 현실적인 필터의 특징을 비교 하고 이에 따른 복조된 신호의 차이를 확인한다.6) 음성신호 복조시 필터변형을 통해 특정주파수를 증폭시켜 그 영향을 알아본다.2. 과제선정 배경강의시간에 배운 이론을 응용하여 AM 송수신 과정을 이용하여 프로그래밍으로 구현하기로 함.3. 설계내용3-1.음성신호 AM 변복조시 잡음 및 위상변화에 따른 영향( M-file: DSBAM.m )1) SNR의 변화에따른 송수신특성SNR은 신호대잡음비 (signal to noise ratio)라고 불리며 신호의 품위 레벨의 척도이다 SN비라고 약칭할때가 많다. 신호는 단독으로 전재하지 않고 대개 잡음과 섞여 있다. 그 비율을 나타내는 척도로서 SN비가 쓰인다. 신호전력을 S, 잡음전력을 N이라 할때으로 나타낸다. 단위는 데시벨이다. 이론적으로 수신기나 ('ari.wav');fc = 30000; % carrier frequencyt = linspace(0,1,L2);L = length(m);c = cos(2*pi*fc.*t); % Carrier Signalu = m.*c; % Modulated Signal%%%%%% sound2 %%%%%%%[m2, fs2, bit2]=wavread('world.wav');fc2=140000; % carrier frequencyt2 = linspace(0,1,L2);L2 = length(m2);c2 = cos(2*pi*fc2.*t2); % Carrier Signalu2 = m2.*c2; % Modulated Signal② 수신된 신호의 복조☞ 매우 적은 noise signal이 더해져 변조된 신호와 수신된 신호가 별 차이가 없음을 볼 수 있다.☞ 역시 복조된 신호에서도 SNR이 매우 크기 때문에 Message 신호와 별 차이가 없음을 볼 수 있다.☞ SNR이 1일 때 Noise신호의 파워가 커져서 수신된 신호와 변조된 신호의 차이가 생겼음을 확인할 수 있다.☞ 복조된 신호역시 SNR이 작기 때문에 Message신호와 차이가 있음을 볼 수 있다.☞ SNR이 음수 이므로 Noise의 전력이 신호의 전력보다 크게 되기 때문에 변조된 신호와 수신된 신호의 차이가 상당히 남을 볼 수 있다.☞ 복조된 신호역시 상당한양의 Noise가 포함되었기 때문에 Message신호와 많은 차이가 있음을 볼 수 있다.③ 결론SNR이 클수록 노이즈에 대한 신호의 비율이 커지므로 매우 적은 노이즈의 영향을 받게 되고 SNR이 작을수록 노이즈에 대한 신호의 비율이 작아져 메시지 신호에 많은 영향을 주게 되며, SNR이 음수일 때는 노이즈 전력이 신호 전력보다 크게 되어 원래와 같은 신호를 확인하기 힘들다.2)위상잡음 영향에 따른 송수신 특성DSB-SC AM 신호 u(t)가 이상적인 채널(채널 왜곡과 잡음이 없는 채널)을 통해 전송된다고 하면 이때 수신된 신호는 변조된 신호와 같으므로r(t) = u(t)= A 신호의 복조%Demodulationc3 = cos(2*pi*fc.*t+pi/6); % phase noisec4 = cos(2*pi*fc2.*t2+pi/6);y = r.*c3; % MixingY = fft(y,NFFT); % Fourier Transform of Message signalY = Y/fs; % scalingy2 = r.*c4; %MixingY2 = fft(y2,NFFT); %Fourier Transform of Message signalY2 = Y2/fs; %scaling③결론위상잡음이 커짐에 따라 복조된 신호의 전력이 작아지고 위상잡음이가 되는 순간 완전히 틀어져 소리가 거의 들리지 않게 된다.3-2.영상신호AM 변복조시 잡음 및 위상변화에 따른 영향( M-file : DSBpicture.m )TV 방송에서 영상신호 전송시 영상이미지를 전기적 신호로 바꾸게되는데 이미지를 순차적으로 스캔하는 동안 이미지의 밝기에 비례하는 전기신호를 만드는데 이로써 이차원이 이미지는 일차원의 전기적 신호로 바뀐다. TV카메라에서 스캐닝을 하는데 카메라는 표면이 감광성인 광음극관(photocathode tube)에 이미지의 초점을 광학적으로 맞춘다. 전자빔으로 이미지를 스캔하면서 이미지의 밝기에 비례하는 전류 또는 전압신호를 출력하는데 이 전기적 신호를 비디오신호(video signal)라 한다.이미지를 485줄과 647열을 가진 사각형 배열로 생각하면 프레임당 313633개의 화소(picture elements: pixels)들이 1/30초마다 전송된다.설계에서는 170줄과 170열을 가진 사각형 이미지를 전송하였다.1) SNR 변화에 따른 수신된 영상신호의 변화Message Signal; j2.bmpCarrier Signal:① 영상신호의 변조fc = 8000; % carrier frequencyfs = 1;p=imread('j2.bmp'); % image file loadlen=170;idz=0m=[];for idx=1:lenfor idy=1:lenm(1, i영상을 알아보기 힘들게 왜곡 된 것을 볼 수 있다.순서대로 Message signal, Demodulaged signal without noise, Demodulated signal with noise, Demodulated signal with phase noise세 번째 파형은 많은 잡음이 추가되어 원래 파형과 차이가 많이 남을 볼 수 있다.네 번째 파형에서 위상 잡음으로 인해 심하게 왜곡되어 원래 파형의 모습을 찾아보기 힘들다.3-3.Frequency Division Multiplexing된 신호의 변복조(M-file : DSBAM.m)FDM(주파수 분할 다중화)에서 메시지 신호는 주파수 상에서 분리된다. 전송기에서 M개의 신호를 주파수 분할다중화한다. 송신기의 필터는 메시지 신호의 대역폭을 W로 제한되도록 하기위한 것이고 각각의 신호는 서로 다른 반송파에 의해 변조되므로 M개의 변조기가 필요하다. 그다음은 M개의 변조기로부터 나온 신호가 합해져서 채널을 통해 전송되며, SSB 및 VSB 변조를 위해서 변조기 출력은 변조된 신호를 합하기 전에 필터를 거치게 된다.FDM 시스템의 수신기에서는 보통 대역통과 여파기의 병렬 뱅크(parallel bank)를 통과 하여 신호가 분리된다. 여기서 각 필터는 그에 해당하는 반송파 주파수에 맞추어져 있으며 충분히 넓은 대역폭을 가지고 있으므로 원하는 신호를 통과할 수 있다. 각각의 대역통과 필터 출력은 복조되며, 각기 복조된 신호는 메시지 신호를 통과시키고, 주파수가 두 배가 되는 성분을 제거하는 저역통과 필터에 인가된다.설계에서는 두 개의 신호를 각각 30000Hz와 140000Hz의 주파수를 갖는 반송파로 변조하여 송신 하였다.Message signal(1): ari.wavCarrier signal(1):Message signal(2): world.wavCarrier signal(2):① 두 개의 음성신호의 변조%%%%%% sound1 %%%%%%%[m, fs, bit]=wavread('ari.wav');fc = 성하였다.☞ 가운데 carrier signal(1)과 (2)의 주파수가 다른 것을 확인할 수 있다.☞ 각각 크기가 다른 반송파 주파수로 인하여 메시지신호의 스펙트럼이 각각의 반송파 주파수 선상에 위치함을 알 수 있다.☞ 두 개의 변조된 신호를 합하여 하나의 신호를 만들었다. 각각 다른 반송파 주파수로 인하여 메시지 신호가 서로 영향을 주지 않고 합해졌음을 알 수 있다.②수신된 신호의 복조%Demodulationc = cos(2*pi*fc.*t);c2 = cos(2*pi*fc2.*t2);y = r.*c; % MixingY = fft(y,NFFT); % Fourier Transform of Message signalY = Y/fs; % scaling%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Lowpass FilterH = zeros(size(f));f_cutoff = 2600;cutoff = find(abs(f) >= fs/2 - f_cutoff);H(cutoff) = 2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%DEM = H.*Y; %spectrum of the filter outputdem = real(ifft(DEM))*fs; %filter outputy2 = r.*c2; %MixingY2 = fft(y2,NFFT); %Fourier Transform of Message signalY2 = Y2/fs; %scalingDEM2 = H.*Y2; %spectrum of the filter outputdem2 = real(ifft(DEM2))*fs; %filter output원하는 메시지 신호의 복원을 위하여 변조시 곱해졌던 반송파 주파수와 같은 주파수로 복조한다.☞ 각각 다른 주파수로 복조된 신호의 스펙트럼이 다른 것을 볼 수 있고 Low Pass Filter 를 통과시키면 각각의 메시지신호와 같은 스펙트럼이 나오는 것을 볼 수 있다.☞ 각각의 반송파주파수로 복조하여 원래의 신호(t)

공학/기술| 2009.04.24| 28페이지| 20,000원| 조회(1,884)

MatLab, 영상, 변조, 음성, 매트랩, AM, 노이즈, 복조, 변복조

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매트랩을 이용한 IIR, FIR 필터설계

매트랩을 이용한 필터설계1.필터의 스펙①IIR 필터차수=6ellip 함수를 사용하여 필터 계수를 설정하였으며 필터의 리플 역시 지정해 주었다.주어진 스펙에 가장 가까운 형태가 나오도록 차수를 결정하였다.②FIR 필터차수=70fir1 함수를 사용하여 필터 계수를 설정하였다. 주어진 스펙에 가장 가까운 형태가 나오도록 결정하였다.2. 매트랩으로 구현한 IIR 필터 및 FIR필터의 코드====================================================================m-file: DSPprjectIIR.m%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DSP 기말 프로젝트 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% (02강좌) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 담당 교수님 : 원치선 교수님 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 학 번 : 20312492 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 제출자 : 김승용 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcclear allclose all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% IIR 필터의 설계 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%N=6; % 필터의 차수Rp=0.0089; % Passband ripple=0.001을 dB스케일로 변환한 값Rs=40; % Stopband ripple=0.01을 dB스케일로 변환한 값wn=[0.1 0.25]; % cutoff frequency[B,A] = ellip(N,Rp,Rs,wn,'bandpass') % ellip 함수로 IIR필터 계수 결정[H,w]=freqz(B,A)figure(1)plot(w/pi,abs(H))title('필터의 크기 응답')xlabel('주파수')ylabel('|H(e^jw)|')grid onfigure(2)zplane(B,A);title('Pole/Zero diagram)')figure(3)plot(w/pi,angle(H))title('필터의 위상특성')xlabel('주파수')ylabel('angle of H(e^jw)')grid on%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 양자화 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figure(4)bl=8; % bit_length=8bitm=1;tempb=abs(B);while fix(tempb)>0tempb=abs(B)/(2^m);m=m+1;endbeq=fix(tempb*2^bl); % 양자화한 필터계수 Bbeq=sign(B).*beq.*2^((m-1)-bl);tempa=abs(A);while fix(tempa)>0tempa=abs(A)/(2^m);m=m+1;endaeq=fix(tempa*2^bl); % 양자화한 필터계수 Aaeq=sign(A).*aeq.*2^(m-bl-1);[H1,w1]=freqz(beq,aeq);plot(w1/pi,abs(H1))title('양자화한 필터의 크기 응답')xlabel('주파수')ylabel('|H(e^jw)|')grid on--------------------------------------------------------------------m-file: DSPprjectFIR.m%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% FIR 필터의 설계 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcclear allclose allN=70;% 필터의 차수n=([0:N]-(N-1)/2);w=1/N*[-N/2:N/2];wc=[0.05,0.25];% cutoff frequencyB=fir1(N,wc);% fir1필터로 필터 계수 결정[H,w]=freqz(B,1);figure(1)plot(w/pi,abs(H))title('필터의 크기 응답')xlabel('주파수')ylabel('|H(e^jw)|')grid onfigure(2)zplane(B,1);title('Pole/Zero diagram)')figure(3)plot(w/pi,angle(H))title('필터의 위상특성')xlabel('주파수')ylabel('angle of H(e^jw)')grid on%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 양자화 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figure(4)bl=8; % bit_length=8bitm=1;d1=abs(B)while fix(d1)>0d1=abs(B)/(2^m);m=m+1;endbeq=fix(d1*2^bl);beq=sign(B).*beq.*2^(m-bl-1); % 양자화한 필터계수 B[H1,w1]=freqz(beq);plot(w1/pi,abs(H1))title('양자화한 필터의 크기 응답')xlabel('주파수')ylabel('|H(e^jw)|')grid on====================================================================3. IIR필터와 FIR필터의 크기 응답 비교①IIR 필터=> 필터의 차수=6Passband 영역의 스펙은 맞추어졌으나 Stopband 영역의 성질이 약간 좋지 않다각 영역에서의 리플은 거의 없으며 주어진 조건을 만족하였다.②FIR 필터=> 필터의 차수=70Passband 영역의 스펙은 맞추어졌으나 Transition영역이 늘어져 Stopband 영역의 성 질이 약간 좋지 않게 되었다각 영역에서의 리플은 거의 없으며 주어진 조건을 만족하였다.4. IIR필터와 FIR필터의 위상특성 비교①IIR필터=>비선형을 띠고 있다.②FIR필터=>위상이 선형을 띠고 있다. 결론적으로,FIR필터는 선형이고 IIR 필터의 위상은 비선형이므로 FIR 필터의 위상이 왜곡에 강건하다5. 각 필터의 8비트 양자화 후 비교① IIR 필터=>양자화 후 본래의 성능을 잃었다.②FIR필터=>양자화 후 리플이 늘어났으나 주어진 스펙을 만족하고 양자화 전과 크기 응답 특성이 같다. 따라서 양자화 한 후에도 필터의 고유 성능을 유지하고 있다.6. 두 필터의 성능 비교표요구 조건IIR 필터FIR 필터사용함수-ellip()fir1()필터의 차수최소화670Stopband ripple0.01 이하약 0 (만족)약 0 (만족)Passpand ripple0.001 이하약 0 (만족)약 0 (만족)f10.05Hz약 0Hz (오차 0.05Hz)약 0.08Hz (오차 0.03Hz)f20.1Hz약 0.1Hz (만족)약 0.1Hz (만족)f30.25Hz약 0.2Hz (오차 0.05Hz)약 0.25Hz (만족)f40.3Hz약 0.3Hz (만족)

공학/기술| 2007.12.23| 8페이지| 20,000원| 조회(4,140)

필터, FIR, 매트랩, 양자화, IIR

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매트랩을 이용여 이미지를 불러오고 그 이미지를 제작한 고주파, 저주파 필터링 시킨 이미지와의 비교

디지털 신호 처리매트랩을 이용한 이미지 필터링☞ 설계개요- 필터의 주파수응답 분석을 통해 필터의 주파수 특성을 확인한다.- 통신 시스템 등에 적용되는 실제 디지털 필터의 사례를 이해한다.- 디지털화된 신호를 주파수영역에서 분석할 수 있도록 z-변환하는 과정을 이해한다.1. Image 파일m-file: projectimage.mimage file: smaple.jpg① 칼라 영상을 입력 받아 흑백 영상으로 변환< R,G,B 각 체널로 축출한 이미지>=> R,G,B 각 체널의 신호를 합한후 3으로 나누었다.② 저주파 통과 필터와 고주파 통과 필터를 각각 1차원 FIR 필터로 설계 및 필터의 특성☞ 이미지 파일에는 DC성분을 포함한 그 주위의 저주파성분이 대부분이기 때문에 필터의Passband를 좁게 하면 대다수의 성분이 걸러져서 검은 화면만 보이게 된다. 따라서 필터의 Passband를 넓혀서 어느정도의 윤곽선이 보여 고주파통과 특성이 보이도록 설계하였다.③ ②의 각 필터를 이용하여 원 영상을 통과시킨 후 원 영상과 비교=> 저주파 통과 필터를 통과시킨 이미지 비교☞저주파 통과 필터를 통과한 이미지는 부드러워지는 특성을 갖는다.

공학/기술| 2007.12.23| 9페이지| 20,000원| 조회(1,545)

이미지, 고주파, 필터, 매트랩, 저주파

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verilog로 구현한 혈압측정기

Verilog로 구현한 혈압측정기순서혈압기의 구성 혈압측정의 원리 혈압측정기의 작동원리 시뮬레이션 Verilog코드 분석혈압 측정기의 구성압력을 측정하는 압력계공기를 불어넣어 팔뚝 상단에 압력을 가하는 가압대혈압 측정의 원리가압대의 압력이 동맥의 혈압보다 높으면 혈액의 흐름이 차단된다.가압대의 압력을 서서히 빼주면 혈액이 좁아진 혈관을 빠져나가면서 '쉬익~'하는 소리가난다가압대에서 공기를 더 빼주면 혈관내에 혈액이 자유롭게 흐르면서 소리가 더 이상 들리지 않는다최고혈압(수축기)최저혈압(이완기)전원설계한 혈압 측정기의 구동원리press_out 0= 300mmHg300press_out 300mmHg= 0Sensor_on 0= 1sel가압대에서 압력이 빠질때 소리센서를 통해 bp_in으로 신호가 들어온다. 이때 bp_in신호의 상승엣지때의 press_out값을 blood_high로 출력 Bp_in신호의 하강엣지때의 press_out값을 blood_low로 출력 각각 blood_high값은 최고혈압으로 blood_low값은 최저혈압으로 출력bp_in120 100시뮬레이션(1)press_out: 가압대에 신호를 주어 압력을 높였다가 내려준다.sel: press_out이 300이 되었을때 다시 압력을 내려주도록 제어한다.sensor_on: sel의 입력을 받아 압력이300mmHg일때 소리센서를 ON한다.bp_in: 압력이 풀릴때 수축기와 이완기에서 의 소리변화의 신호bp_in2: bp_in신호를 shift regester를 통해 한클럭 지연시킨 신호blood_low: 최저 혈압치를 출력blood_high: 최고 혈압치를 출력시뮬레이션(2)300mmHg에서 압력을 차례로 풀어준다tb_pressureBp_shiftPressure(1)Pressure(2){nameOfApplication=Show}

공학/기술| 2007.12.23| 11페이지| 20,000원| 조회(1,744)

설계, verilog, 디지털 논리, HDL

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