728x90 반응형 SMALL 신호 처리8 폴리그래프 (Polygraph) (2) 고주파 필터 (High Frequency Filters) "차단" 주파수 이상의 신호를 감쇠하거나 줄이는 데 사용되는 고주파 필터는 증폭기에 설정된 헤르츠 (Hz) 단위로 측정된다. 감소는 급격한 차단이 아니라 필터 설정 이전에 시작되고 기록된 주파수가 증가함에 따라 감쇠가 증가하는 점진적인 차단이다. 상승 시간 상수는 증폭기의 HFF 설정에 의해 제어된다. 이는 구형파 신호 (교정 입력)가 증폭기의 입력 단자에 적용될 때 신호가 최대 편향의 63%까지 상승하는 데 걸리는 시간 (초)이다. 특정 HFF 설정에서 설정된 차단 주파수의 수신 주파수는 제조업체에 따라 지정된 비율만큼 감쇠된다. 더 높은 주파수의 수신 신호는 훨씬 더 극적으로 감쇠된다. 대부분의 경우 이는 HFF 설정의 20~30%이다. 이는 .. 2023. 9. 25. [SciPy] B-spline Signal Processing 신호 처리 도구 상자에는 현재 일부 필터링 기능, 필터 설계 도구의 제한된 집합, 1D 및 2D 데이터에 대한 B-spline 보간 알고리즘이 포함되어 있다. 그리고 SciPy의 신호가 실수 또는 복잡한 숫자의 배열이라는 것을 이해해야 한다. B-spline B-spline은 B-spline 계수와 매듭 점의 관점에서 유한 영역에 대한 연속 함수의 근사이다. 매듭 점이 간격으로 동일하게 이격되어 있으면 1-D 함수에 대한 B-spline 근사는 유한 기저 확장이다. 매듭 간격이 있는 2차원에서 함수 표현은 다음과 같다. 이러한 식에서 βo는 공간 제한 B-spline 기저 함수의 차수 o이다. 동일한 간격의 매듭 점과 동일한 간격의 데이터 점이 필요하므로 샘플 값 yn에서.. 2023. 7. 31. 푸리에 변환 (Fourier Transform) 푸리에 변환 (Fourier Transform) 신호 및 이미지 처리에 사용되는 모든 변환 중에서 푸리에 변환 (FT)은 아마도 가장 일반적으로 사용되는 변환일 것이다. 신호는 여러 다양한 영역에서 표현될 수 있으며, 그 중에서 시간이 아마도 가장 직관적인 영역일 것이다. 시간 신호는 "언제" 사건이 발생하는지에 대한 질문에 답할 수 있는 반면, FT 도메인은 "얼마나 자주"로 시작하는 질문을 처리한다. 예를 들어, 여러분이 한 커뮤니티에서 설문지를 작성하여 구성원들의 쇼핑 습관을 연구한다고 가정한다면 "여러분은 보통 어떤 요일에 쇼핑을 가십니까?" 또는 "어떤 시간에 절대 쇼핑을 가지 않으세요?"와 같은 질문을 할 때 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 정보는 사람들의 쇼핑 습관의 "시간" 요소를 이해하.. 2023. 7. 31. [Signal] 신호 처리, 변환 및 추출 PROCESSING AND TRANSFORMATION OF SIGNALS 신호 분석의 목적에 따라 여러 가지 방법으로 신호를 분석하거나 처리할 수 있다. 각 처리 기법은 신호의 특정 특성을 추출하고 강조하려고 시도한다. 예를 들어, 특정 연도 동안 추운 날의 수를 보기 위해 온도 신호가 추운 날씨를 식별하는 임계값 아래로 떨어지는 날의 수를 쉽게 셀 수 있다. 임계값은 신호의 일부 특성을 강조하기 위해 신호를 조작할 수 있는 여러 가지 다른 처리 기법 및 변환의 한 예일 뿐이다. 일부 변환은 시간 영역에서 신호를 표현하고 평가하는 반면, 다른 변환은 주파수 영역이 중요한 다른 "영역"에 초점을 맞추고 있다. 신호에서 특정 유용한 정보를 강조하는 데 있어 주파수 영역의 성능을 확인하려면 특정 기계에서 고장.. 2023. 7. 31. [SciPy] 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter) 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter) 영 위상 필터 (Zero-Phase Filter)는 신호 처리에서 사용되는 필터 중 하나이다. 이 필터는 신호를 두 번 처리하여 위상 지연을 제거하는 방법으로 작동한다. 영 위상 필터는 전체적인 신호의 위상을 유지하면서 주파수 응답을 변형시키는 필터이다. 이 필터는 주로 신호 처리에서 사용되며, 신호의 위상이 중요한 경우에 사용된다. Scipy에서의 기능은 선형 디지털 필터를 앞으로 한 번, 뒤로 한 번 총 두 번 적용한다. 결합된 필터는 위상이 0이고 필터 차수가 원본의 두 배이다. 이 기능는 2차 섹션에서 숫자 문제가 적기 때문에 대부분의 필터링 작업에서 sosflitflit (output='filter'를 사용한 필터 설계) 필터링 기능이 flitf.. 2023. 7. 10. [Signal Processing] 이동 평균 필터 (Moving average filter) 이동 평균 필터 (Moving average filter) 이동 평균 필터는 2 이상의 연속된 데이터 (입력 값)에서 인접한 n개 데이터의 평균을 구하여 순차적으로 계산해내는 평균화 방법을 말한다. 예제 import numpy as np # 이동평균 필터의 크기 window_size = 5 # 원본 데이터 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 이동평균 필터링 filtered_data = np.convolve(data, np.ones(window_size) / window_size, mode='same') # 필터링된 데이터 출력 print(filtered_data) [3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] import numpy as np import.. 2023. 7. 6. 신호 처리 신호 처리 (signal processing) 신호는 특정 매체에서 전파될 수 있는 측정 가능한 양을 나타내는 하나 이상의 독립 변수의 수학적 함수이다. 신호는 시간, 신호의 주기성 (periodicity), 확실성 (certainty)의 특성 및 인과성 (causality)과 같은 다양한 매개변수를 기반으로 여러 방식으로 분류될 수 있다. 신호는 그림과 같이 연속 시간 신호, 이산 시간 신호 또는 디지털 신호로 분류할 수 있다. 연속 시간 신호 (continuous time signal)는 시간과 진폭이 연속적인 아날로그 신호 (analog signal)라고도 한다. 따라서 시간은 실제 값에 속하는 독립 변수이다. 이산 시간 신호 (discrete time signal)는 이산 시간 간격으로 샘플링된 .. 2022. 4. 26. 신호 처리 (Signal Processing) 신호 처리 (Signal Processing) 신호 처리 (信號處理)는 신호 연산이나 신호 분석을 다루는 전기 공학, 응용수학의 분야를 말한다. 간단히 말하여 신호를 여러 목적에 따라 가공하는 일이나 그 기술을 가리킨다. 신호는 아날로그 또는 디지털 신호로 표현되며, 음향, 전자기파, 영상 또는 센서 출력값 등 다양한 측정값을 표현할 수 있다. 아날로그 신호 처리 이산 시간 신호 처리 디지털 신호 처리 신호 처리 분야 통계학적 신호 처리 오디오 신호 처리 회화 신호 처리 영상 처리 배열 처리 시간 주파수 신호 처리 필터링 진동성 신호 처리 데이터 마이닝 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8B%A0%ED%98%B8_%EC%B2%98%EB%A6%AC 신호 처리 - 위키백과, 우리 .. 2022. 3. 14. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
