설계보고서 - MATLAB을 이용한 음성신호 analysis 및 잡음제거
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작성일 20-06-30 00:24본문
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○ 음성 및 음향의 디지털 신호 취득
○ 음성 및 음향신호의 주파수 특징을 analysis
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2. 이 론
정도로 널리 사용.
Time& Frequency-Domain
설계목적
설계목적 ○ 음성 및 음향의 디지털 신호 취득 ○ 음성 및 음향신호의 주파수 특징을 분석 ○ 디지털 필터를 이용한 소음의 특성별 신호처리 결과 분석 ○ 디지털 필터를 이용한 소음제거의 한계 및 소음제거 방법 제안 2. 이 론 ○ 필터링의 목적 1) 신호 해석 : 관측된 신호로부터 성질을 해석 2) 신호의 잡음 제거 : 불필요한 잡음을 제거하고, 원래 신호를 복원
○ 필터사양
필터를 구현하고서 그것을 변화하여 다른 형태의 필터로 구현하는
설명
filter관련 최신 기술의 90%는 BPF에 몰려있다고 해도 과언이 아닐
○ 디지털 필터를 이용한 소음의 特性(특성)별 신호처리 결과 analysis
1) FIR(Finite Impluse Response) → Non-recursive
○ 디지털 필터를 이용한 소음제거의 한계 및 소음제거 방법 제안
2) 신호의 잡음 제거 : 불필요한 잡음을 제거하고, 원래 신호를 복원
져있고, 이것을 국한 시켜주는 것이 결국 BPF의 역할.
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대역통과필터(BPF) : 시스템마다 사용해야 할 주파수가 정확히 정해
순서
2) 변환 : Time-Domain, Frequency-Domain,
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1) 주파수 선택 특성(特性)에 따라 저역통과필터(LPF), 고역통과필터(HPF), 대역통과필터(BPF), 대역저지필터(BSF) 등으로 구분한다. 저역통과필터(LPF) : 모든 필터의 기본형으로서, 우선 LPF 형태의
1) 신호 해석 : 관측된 신호로부터 성질을 해석
고역통과필터(HPF) : LPF와 정반대라서 왠지 자주 쓰일 것도 같지만,
필터의 종류
경우가 많음.
설계보고서,MATLAB,음성신호 분석,잡음제거
실제로는 매우 제한되는 용도로 사용되는 필터.
IIR(Infinite Impluse Response) → Recursive
○ 필터링의 목적
다.