728x90 반응형 SMALL 단시간 푸리에 변환4 단시간 푸리에 변환 (STFT) 단시간 푸리에 변환 (Short-Time Fourier Transform) 피치 (Pitch)는 높거나 낮은 음조가 무엇을 의미하는지 음조의 주파수에 대한 사람의 인식을 나타낸다. 신호의 푸리에 스펙트럼은 이러한 주파수 내용을 나타낸다. 이는 신호를 시각적으로 검사할 수 있기 때문에 스펙트럼을 작업하기에 직관적인 영역으로 만든다. 실제로, 이산 시간 신호를 사용하여 해당 시간-주파수 변환이 이산 푸리에 변환이 되도록 작업한다. 이는 길이 신호 X를 다음과 같이 N 계수의 복소수 값 주파수 영역 표현으로 매핑한다. 실수 값 입력의 경우 양수 및 음수 주파수 구성 요소는 서로의 복소 공액 (complex conjugates)이므로 고유한 정보 단위를 유지한다. 그러나 스펙트럼은 복소수 벡터이므로 시각화하기가.. 2024. 4. 23. 생체의학 신호 처리의 기본 단계 (2) 특징 추출 방법 : 공동 시간 주파수 영역 이산 웨이블릿 변환 (Discrete Wavelet Transform, DWT) 신호는 직교 함수로 분해 압축 및 노이즈 제거 목적에 매우 중요 연속 웨이블릿 변환 (Continuous Wavelet Transform, CWT) 푸리에 도메인의 음의 주파수가 고려 TF 해상도는 다양 신호 압축 및 확장이 가능해짐 캡처된 비정상 특성 (window 너비 변경) 단시간 푸리에 변환 (Short Time Fourier Transform, STFT) TF 표현은 모든 윈도우 신호에 대해 지역화 (localize) 신호 분할이 가능 (협대역 및 광대역 기준) 고정되지 않은 기능은 window를 사용하여 처리 특징 추출 방법 : 시간 영역 커널 회귀 모델링 (Kernel .. 2023. 10. 10. FFT (Fast Fourier Transform) vs STFT (Short-Time Fourier Transform) FFT (Fast Fourier Transform) FFT는 Fourier Transform을 빠르게 계산하는 알고리즘으로, 신호의 전체 주파수 성분을 추출한다.시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하고 전체 신호의 주파수 성분을 한 번에 분석한다. 그리고 시간에 대한 정보를 상실한다. 주파수 대역의 크기와 위상 정보를 알수 있다. 주기적 신호의 분석, 신호 전체의 스펙트럼을 확인, 주파수 필터 설계, 잡음 분석 등에 사용된다. STFT (Short-Time Fourier Transform) STFT는 시간-주파수 분석 방법으로, 신호를 작은 시간 구간 (윈도우)으로 나눈 뒤 각 구간에 대해 FFT를 적용한다. 시간-주파수 분석 가하다. 시간에 따라 주파수 성분이 어떻게 변화하는지 확인할 수 .. 2023. 10. 2. 시간-주파수 분석 시간-주파수 분석 (Time-frequency analysis) 단시간 푸리에 변환 (STFT)을 통해 시간-주파수 분석을 수행할 수 있다. 신호의 현지 시간과 주파수 내용을 모두 캡처하는 표현을 생성하는 데 사용된다. 푸리에 변환과 유사하게 STFT는 여전히 고정 기저 함수에 의존한다. 그러나 고정 크기 time-shifted window 함수 w(n)를 사용하여 신호 변환을 얻고 다음과 같이 표현할 수 있다. 그러나 STFT는 푸리에 변환에 비해 시간 및 주파수 위치 특성이 더 우수하다. 그러나 시간 및 주파수 분해능의 곱이 일정하기 때문에 (고전적인 하이젠베르크의 불확정성 원리 때문에) 생성된 기능은 시간과 주파수 모두의 즉각적인 위치 파악을 달성할 수 없다. 또한 고정 창 길이와 고정 기저 기능을.. 2022. 4. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
