FIR필터설계 프로젝트 (window, optimal)

소개글

window method(blackman, hanning, hamming)
optimal method(직접계산 설계)
위 두가지방식으로 matlab과 DSPLAB을 이용하여 필터를 설계 및 분석한 프로젝트
보고서, 발표자료, 메트랩코드, 시물레이션결과 포함

목차

없음

본문내용

7) Discuss about the result.
처음에 ‘동해물과 백두산이~’라는 음성신호를 짧게 녹음하여 분석해보았다. 우리가 녹음한 신호는 5000Hz안에서 대부분의 신호가 존재하였다. 그래서 fpass(5000Hz), fstop(5100Hz)인 lowpass 필터를 설계해보기로 하였다. 먼저 n값을 변화시키며 window function에 대해 분석해본 결과 이전에 했던 실험 결과와 동일하였고 optimal function에서도 같은 분석결과를 얻을 수 있었다. 그리고 ripple in passband값과 attenuation in stopband값은 window type마다 차이가 있었고 optimal에서도 passband와 stopband의 ripple이 같은 관계로 나타났다. 이 관계는 passband ripple과 stopband ripple은 서로 한 값이 작으면 한 값은 클 수밖에 없는 trade-off이다. 이러한 점들은 음성신호를 filtering할 때 설계하고자 하는 filter가 어떤 부분에 초점을 맞추는지에 따라 trade-off부분을 조정하여야 했다. 그래서 우리는 filter를 설계할 때 음성신호가 존재하지 않는 부분에 생성된 noise보다 음성신호부분에 초점을 맞추고 그에 알맞은 ripple값들을 계산하여 filter를 설계하였다. 결과적으로 우리가 녹음한 신호에 잡음이 더해진 경우에는 window function을 이용하여 filter를 설계 할 경우에는 blackman이 가장 적합하였다. 그리고 optimal function을 이용하여 설계한 경우도 ripple값에는 차이가 있었지만 전체적인 trade-off는 유사하였다.

참고 자료

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프로젝트1/
프로젝트1/dspcoef.txt
프로젝트1/DSPLAB.bmp
프로젝트1/DSPLAB2.bmp
프로젝트1/DSP실험PPT(최종)[1].pptx
프로젝트1/DSP실험보고서_9조 고문구 황일철.hwp
프로젝트1/filtering(blackman).wav
프로젝트1/filtering(hamming).wav
프로젝트1/filtering(hanning).wav
프로젝트1/filtering(optimal).wav
프로젝트1/FIR_Filter_2011fall.pdf
프로젝트1/optimal/
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프로젝트1/optimal/N=100/Thumbs.db
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프로젝트1/optimal/N=500/1.bmp
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프로젝트1/optimal/Noise(FFT).bmp
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프로젝트1/optimal/ripple/1.bmp
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프로젝트1/optimal/Thumbs.db
프로젝트1/optimal.m
프로젝트1/optimalprocess.m
프로젝트1/voice.wav
프로젝트1/window/
프로젝트1/window/123.bmp
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프로젝트1/window/Hamming 2.bmp
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프로젝트1/window/Hanning 2.bmp
프로젝트1/window/Hanning 3.bmp
프로젝트1/window.m

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