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[dsp실험] [매트랩]FIR필터 결과 보고서

실험8-1: 차단주파수 fc=1㎑인 FIR LPF를 이용하여 주파수 응답 곡선을 그려라.(fs=20㎑, n=10)b=fir1(10, 0.1); % n=10, fc=(fs/2)*x, x=0.1[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);plot(f, abs(h))xlabel('f')ylabel('abs(h)'){실험8-2: 필터 차수를 3, 5, 20, 50, 100, 1000으로 변화시키면서 실험8-1을 반복하라.b=fir1(3, 0.1); % n=3, 5, 20, 50, 100, 1000[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);plot(f, abs(h))xlabel('f')ylabel('abs(h)')1n=3일 때. 2n=5일 때.{{3n=20일 때. 4n=50일 때.{{5n=100일 때. 6n=1000일 때.{{실험8-4: 차단 주파수 fc=0.5㎑인 FIR HPF를 이용하여 주파수 응답곡선을 그려라.(fs=20㎑)1n=10일 때.b=fir1(10, 0.05, 'high');[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);plot(f, abs(h))xlabel('f')ylabel('abs(h)'){2n=100일 때. 3n=1000일 때.{{실험8-5: 1∼9㎑만을 통과시키는 FIR BandPass Filter를 이용하여 주파수 응답곡선을 그려라.(fs=20㎑)1n=10일 때.b=fir1(10, [0.1 0.9]);[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);plot(f, abs(h))xlabel('f')ylabel('abs(h)'){2n=100일 때. 3n=1000일 때.{{실험8-6: 1∼9㎑만을 통과시키는 FIR BandStop Filter를 이용하여 주파수 응답곡선을 그려라.(fs=20㎑)1n=10일 때.b=fir1(10, [0.1 0.9], 'stop');[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);plot(f, abs(h))xlabel('f')ylabel('abs(h)'){2n=100일 때. 3n=1000일 때.{{=> matlab에서 fir1이란 함수를 이용하여 fir 필터의 계수 b를 구할 수 있었다. 함수 b=fir1(n, wn)에서 n은 필터의 차수이고, wn은 차단주파수이다. 여기서 차단주파수는 초기조건에 주어진 값을 그래도 넣는 것이 아니라 비례식{{fs} over {2} : 1 = fc : wn을 이용하여 비례값을 넣어준다. 함수[h, f]=freqz(b, a, data_n, fs)는 b 계수를 가지는 필터의 h는 주파수 전달 특성이고, a는 IIR 필터의 계수, data_n은 data 개수, fs는 샘플링 주파수이다. FIR 필터를 구하는 실험이었으므로 a=1, data_n=1000으로 두었다. 초기 조건에서 fs=20000이고, n은 3, 5, 10, 20, 50, 100, 1000으로 늘려가면서 실험하였다.실험1, 2는 LPF이므로 저주파 성분만 통과시키고, n이 커질수록 LPF가 ideal filter에 가까워지는 것을 확인 할 수 있었다. 실험4는 HPF이므로 b=fir1(n, wn, high')를 이용하여 고주파 성분만 통과시키고 차수가 커질수록 ideal filter에 가까워지는 것을 확인할 수 있었다. 실험5는 b=fir1(n, [wn∼wn])를 이용하여 특정 주파수 부분만 통과시키고 실험6은 실험5와 반대로 특정 주파수 부분을 제외한 나머지 주파수만 통과시키는데 b=fir1(n, [wn∼wn], stop')를 이용한다. 모든 필터의 차수를 높이면 ideal filter에 가까워지는 것을 실험을 통화여 확인할 수 있었다.

공학/기술| 2003.07.03| 5페이지| 1,000원| 조회(2,497)

FIR, LPF, hpf, BPF, BSF

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[초고주파] 주파수에 따른 반사계수 도시

1. yL이 금지구역에 있을 경우 그 해결책.부하임피던스 yL이 금지영역에 있게 되면 yL에 어떠한 서셉턴스값 b1을 더해주어도 yL+jb1은 rotated된 1+jb 원주와 교차할 수 없다. 따라서 이러한 영역은 부하 어드미턴스의 금지된 영역을 구성하게 되어 이러한 영역 내에 있는 부하 임피던스는 이중 stub tuning 회로를 사용하여 정합을 이룰 수 없다.이러한 금지된 영역을 줄이는 간단한 방법은 stub간의 거리 d를 줄이는 방법이다. 그렇다 해도 두 개의 별도의 stub을 실제로 실현할 수 있도록 d는 충분히 커야 한다. 게다가 stub 간격이 0이나 {{λ} over {2}의 근처에 있게 되면, 정합 회로 자체가 주파수의 변화에 매우 민감하게 된다. 실제로 stub의 간격은 보통 {{λ} over {8}나 {{3λ} over {8}로 선택된다. 부하와 첫 번째 stub간 선로의 길이가 tuning 가능하면, 부하 어드미턴스 yL은 언제나 금지된 영역에서 빠져나올 수 있다.2. 매트랩으로 주파수에 따른 반사계수 도시하기.Zo=50;ZL=60-j*80;GL=0.006;BL=0.02;d=0.125*0.15;c=3*10^8;f=[1*10^9:1*10^6:3*10^9];t=tan(2*pi*f*d/c);Zstub=j*Zo*tan(2*pi*f*0.454*0.15/(c));Zload=1./(BL-j*(BL.*(GL.*BL.*(1+t.*t)-(GL.*GL)*(t.*t)).^(1/2)+(GL.*BL))./(GL.*t));

공학/기술| 2003.07.03| 3페이지| 1,000원| 조회(947)

주파수, 매트랩, 금지구역, 해결책

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[dsp실험] [매트랩]FIR필터 결과보고서(wave 파일) 평가A좋아요

실험8-7: wave파일에 대해서 실험8-1, 4, 5, 6을 반복하라.1 LPF(n=100, fc=0.05㎑, fs=20㎑)clear all;[x, fs, q]=wavread('jy.wav'); % wave파일을 읽어옴, q=quantization levelb=fir1(100, 0.05); %wn은 차단주파수 wn=fc/(fs/2)[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000); %frezq=frequency responce를 보는 것, fs는 샘플링주파수y=filter(b, 1, x);subplot(3,1,1), plot(x)xlabel('t'), ylabel('x'), title('original signal')subplot(3,1,2), plot(f, abs(h))xlabel('f'), ylabel('abs(h)'), title('frequency responce')subplot(3,1,3), plot(y)xlabel('t'), ylabel('y'), title('after filtering'){2 HPF(n=100, fc=0.05㎑, fs=20㎑)clear all;[x, fs, q]=wavread('jy.wav');b=fir1(100, 0.05, 'high');[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);y=filter(b, 1, x);subplot(3,1,1), plot(x)xlabel('t'), ylabel('x'), title('original signal')subplot(3,1,2), plot(f, abs(h))xlabel('f'), ylabel('abs(h)'), title('frequency responce')subplot(3,1,3), plot(y)xlabel('t'), ylabel('y'), title('after filtering'){3 Band Pass Filter(n=100, fc=1∼9㎑, fs=20㎑)clear all;[x, fs, q]=wavread('jy.wav');b=fir1(100, [0.1 0.9]);[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);y=filter(b, 1, x);subplot(3,1,1), plot(x)xlabel('t'), ylabel('x'), title('original signal')subplot(3,1,2), plot(f, abs(h))xlabel('f'), ylabel('abs(h)'), title('frequency responce')subplot(3,1,3), plot(y)xlabel('t'), ylabel('y'), title('after filtering'){4 Band Stop Filter(n=100, fc=1∼9㎑, fs=20㎑)clear all;[x, fs, q]=wavread('jy.wav');b=fir1(100, [0.1 0.9], 'stop');[h,f]=freqz(b, 1, 1000, 20000);y=filter(b, 1, x);subplot(3,1,1), plot(x)xlabel('t'), ylabel('x'), title('original signal')subplot(3,1,2), plot(f, abs(h))xlabel('f'), ylabel('abs(h)'), title('frequency responce')subplot(3,1,3), plot(y)xlabel('t'), ylabel('y'), title('after filtering'){=> 실험7은 wave 파일을 읽어와서 filtering하여 변화된 신호 파형을 확인하는 실험이었다.[x, fs, q]=wavread('jy.wav')을 이용하여 wave파일을 읽어오는데 여기서 q=quantizationlevel이다.FIR LPF, HPF, BandPass Filter, BandStop Filter를 차례대로 원 신호에 적용하였다. 함수 y=filter(b, a, x)를 사용하였는데 filter는 convolution해주는 함수이고, b는 FIR계수, a는 IIR계수, x는 입력변수이다.LPF를 통과시키면 저주파 성분만 통과시키기 때문에 변화된 신호 파형에서 고주파 성분은 현저하게 줄어든 것을 확인할 수 있었다. HPF는 LPF와 반대로 고주파 성분을 통과시키되 잡음 성분은 줄어든 것을 확인할 수 있었다.BandPass Filter에서는 필터링된 신호가 원 신호와 거의 비슷하나 잡음성분이 줄어들었고, BandStop Filter에서는 BandPass Filter와 반대로 원 신호와는 다르고, 잡음성분이 많은 신호 파형이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

공학/기술| 2003.07.03| 5페이지| 1,000원| 조회(3,812)

FIR, LPF, hpf, BPF, BSF

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[DSP실험]매트랩으로 필터구현(결과보고서)

LPF는 저주파를 보존하면서 고주파를 약화시키는 디지털 필터이고, 이 필터는 영상을 부드럽게 만들거나 흐리게 만든다.Butterworth filter는 원점에서 Do만큼 거리에 위치한 차단 주파수 궤적을 갖는 n차의 버터워스 저역통과필터의 전달 함수는 다음과 같이 정의된다. Do는 원점으로부터의 거리로서 차단주파수로 알려져 있다. n이 커지면 ideal filter에 가까워진다.Ideal Lowpass Filter와 달리 버터워스 저역 통과필터 전달 함수는 통과된 주파수와 필터된 주파수 사이의 명확한 차단이 구분되는 예리한 불연속성을 가지지 않는다. 완만한 전달 함수를 갖는 필터에 대해서 H(u,v)가 최대값이 일정비율 어떤 부분 아래로 떨어지는 점에 차단 주파수 궤적을 정의하는 것은 통례적이다.

공학/기술| 2003.06.05| 10페이지| 1,000원| 조회(2,918)

DSP, LPF, hpf, 버터워스, Butterworth

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[DSP실험]FIR필터 사전보고서 평가D별로예요

1. 디지털 필터필터는 주파수 선택(seletion)이나 주파수 판별(discrimination)의 특정 작업을 위해 설계된 선형시불변 시스템을 의미하는 포괄적인 이름이다. 따라서 이산시간 선형시불변 시스템은 또한 디지털 필터라고 불린다. 디지털 필터에는 FIR필터와 IIR 필터가 있다.◎FIR 필터: 만약 선형시불변 시스템의 단위 임펄스 응답이 유한이라면, 시스템은 유한 임펄스 응답 필터라고 불린다. 따라서 FIR 필터의 경우,nn2의 범위에서 h(n) = 0 이다. 다음 식은 인과적(causal) FIR 필터를 기술하고 있다.y(n) = sum{m=0 to M}b sub{m}x(n-m)y(n) = sum from{{m} = 0} to {M} b sub{m} x(n-m)더구나,h(0)=b sub{0}, h(1)=b sub{1}, ... , h(M)=b sub{M}인 반면, h(n)의 모든 다른 값들은 0이다. FIR 필터는 비재귀(nonrecursive) 또는 이동 평균(moving average, MA) 필터라고도 불린다.◎IIR 필터: 만약 시스템의 임펄스 응답이 무한이면, 시스템은 무한 임펄스 응답(IIR) 필터라고 불린다. 아래 식은sum from{{k}=0} to {N} a sub{k} y(n-k) = x(n)이전에 계산된 값으로부터 출력 y(n)이 재귀적으로 계산되고 자기 회귀(autoregressive, AR) 필터라고 불리는 재귀 필터를 기술하고 있다. 이러한 필터의 임펄스 응답은 무한이고 따라서 IIR 필터를 표현하고 있다.2. FIR 필터의 특성h(n),0≤ n ≤M - 1을 길이(또는 구간)의 임펄스 응답이라 하자. 그러면 시스템 함수는 다음과 같아진다.H(z)=sum from{{n}=0} to {M-1} h(n)z sup{-m} =z sup {-(M-1)} sum from{{n}=0} to {M-1} h(n) z sup{M-1-n}이 식은 원점z=0에서(M - 1)개의 극점을 갖고, z-평면상의 어느 위치에서(M - 1)개의 영점을 갖는다. 주파수 응답 함수는 다음과 같다.H(e sup{jw}) = sum from{{n}=0} to {M-1} h(n) e sup{-jwn}, π

공학/기술| 2003.06.05| 8페이지| 1,000원| 조회(1,760)

DSP, 필터, FIR, filter, z변환

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