Matlab을 이용한 wave파일의 Sampling Frequency와 Bitrate 변화와 Filtering

소개글

Matlab을 이용해서 fs=32kHz bitrate=16bit의 wave파일을 이용해서
fs와 bitrate의 변화를 주어, 각각의 파형과 spectrum을 분석하는 내용입니다.
이에 따른 matlab 코딩과 그래프도 첨부되어 있습니다.
또한 각각 fs와 bitrate가 변화된 신호를 LPF와 HPF를 통해 Filtering하는 과정도 첨부되어있습니다.

목차

1. OVERVIEW
1) 표본화(Sampling)
2) 양자화(Quantization)
3) Filter

2. Wave파일의 Sampling Frequency 와 Bitrate 변환 (MATLAB 이용)
1) 자기소개.wav 파일 제작
2) wav-file의 Sampling Frequency와 Bitrate 변환(MATLAB 사용)
3) 각 신호의 그래프 비교
4) 각 신호의 Spectrogram 비교
5) 각 신호의 음성 비교

3. FILTERING(8㎑, 16bit wave-file)
1) LPF(Low Pass Filter)
2) HPF(High Pass Filter)
3) Filtering 후 각 신호의 그래프 및 음성 비교
4) Filtering 후 각 신호의 Spectrogram 비교
4) 다른 프로그램을 이용한 신호의 Filtering(Gold Wave S/W 이용)

4. SUMMARY

본문내용

1. OVERVIEW
1) 표본화(Sampling)
󰋮 표본화(Sampling)란 공간적, 시간적으로 연속적인 신호를 이산적인 점으로 바꾸는 작업을 말한다. 이 때, 초당 추출되는 점의 개수가 Sampling Frequency()가 된다.

(1) Nyquist Theorem에 따르면, 가 본래신호의 최대주파수()의 2배 이상이 되어야 신호를 원래대로 복원할 수 있다. 만약, 가 보다 작다면, 표본화한 신호를 본래의 신호로 복원할 때, 신호가 왜곡되는 Aliasing현상(신호의 주파수가 변함)이 발생하게 된다.

2) 양자화(Quantization)
󰋮 양자화(Quantization)란 표본화를 통해 시간적, 공간적, 이산적으로 나누어진 신호의 값(신호의 크기)을 이산적인 값(불연속적인 값)으로 표현하는 작업이다. 즉, 신호의 최대값과 최소값 사이를 정해진 구간으로 나누고, 구간에 맞춰서 신호의 값을 정하는 것이다. 예를 들면, 백색과 흑색의 연속적인 색을 256개의 구간으로 나누고, 0은 백색 255는 흑색으로 대응시켜 각 색의 값을 표현하는 것이다.
󰋮 이 때, 신호를 나누는 구간이 개라고 하면, 이 신호의 Bitrate가 bit로 양자화된 것이라고 한다.

※ Linear PCM(Pulse Code Modulation) - 양자화구간을 일정한 간격으로 나눔
Non-Linear PCM방식 - 양자화 신호의 구간이 일정하지 않음

󰋮 일반적인 음성신호의 경우 16bit, 화상신호의 경우 8bit가 많이 사용된다.
󰋮 신호의 Bitrate를 bit 로 양자화하기 위해서는 신호의 범위에 총 개의 구간을 가져야 한다.

(2)
식(2)의 이 신호 가 양자화 된 출력신호이다.

참고 자료

없음