728x90 반응형 SMALL fft3 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. [Signal] 스펙트럼 분해 (Spectral decomposition) 스펙트럼 분해 (Spectral decomposition) 스펙트럼 분해는 모든 신호가 서로 다른 주파수를 갖는 정현파의 합으로 표현될 수 있다는 아이디어이다. 그리고 가장 중요한 수학적 아이디어는 신호를 가져와 스펙트럼을 생성하는 이산 푸리에 변환 (discrete Fourier transform, DFT)이다. 스펙트럼은 신호를 생성하기 위해 합산되는 정현파 세트이다. 그 다음으로, 가장 중요한 알고리즘은 DFT를 계산하는 효율적인 방법인 고속 푸리에 변환 (Fast Fourier transform, FFT)이다. 예를 들어, 그림은 바이올린 녹음 스펙트럼을 보여준다. x축은 신호를 구성하는 주파수 범위이다. y축은 각 주파수 성분의 강도 또는 진폭 (amplitude)을 나타낸다. 가장 낮은 주파.. 2022. 11. 4. [HeartPy] 알고리즘 (2) 피크 검출 (Peak detection) 피크 감지 단계는 적응형 피크 감지 임계값을 사용하여 PPG 복합체의 진폭 변화와 형태 변화를 수용한 다음, 여러 단계의 이상값 감지 및 제거를 시도한다. 심박을 식별하기 위해 이동 평균은 각 데이터 포인트의 양쪽에서 0.75초의 창을 사용하여 계산된다. 신호의 처음 0.75초와 마지막 0.75초는 신호의 평균으로 채워지며 이 섹션에 대해서는 이동 평균이 생성되지 않는다. 관심 영역 (ROI)은 신호 진폭이 피크를 감지하는 표준 방법인 이동 평균보다 큰 두 교차 지점 사이에 표시된다. R-피크는 각 ROI의 최대값에 표시된다. 피크 추출 과정을 보여주는 그림. 이동 평균은 교차 임계값 (II)으로 사용된다. 후보 피크는 교차점 사이의 최대값에 표시된다 (III)... 2022. 8. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
