728x90 반응형 SMALL smoothing2 [Digital Filter Design] 평활화 (Smoothing) 평활화 (Smoothing) 평활화는 신호에서 단기적 변동을 제거하여 장기적 추세를 드러내려는 연산이다. 예를 들어, 주식 가격의 일일 변화를 플로팅하면 노이즈가 많아 보일 것이다. 평활화 연산자를 사용하면 가격이 시간이 지남에 따라 전반적으로 상승하는지 하락하는지 더 쉽게 확인할 수 있다. 일반적인 평활화 알고리즘은 이동 평균 (moving average)이다. 이동 평균은 특정 n 값에 대해 이 n 개 값 의 평균을 계산한다. 평활화 연산은 사운드 신호에도 적용된다. 예를 들어, 440Hz의 사각파 (square wave)의 고조파는 천천히 떨어지므로 많은 고주파 (high-frequency) 성분이 포함된다. signal = thinkdsp.SquareSignal(freq=440)wave = si.. 2024. 8. 11. Filter 사용 Antialiasing 유비쿼터스에는 측정 장치 내에서 아날로그에서 디지털로의 변환에 앞서 하드웨어 "앤티 앨리어싱" 필터가 있다. 오늘날 데이터 처리는 디지털 영역에서 거의 예외 없이 이루어지며, 이를 위해서는 신호를 디지털 표현으로 변환하기 위해 개별 시점에서 샘플링해야 한다. 샘플링 지점의 값만 샘플링 프로세스에 의해 유지되므로 디지털 표현이 모호하다. 동일한 숫자 집합이 다른 원시 신호를 반영할 수도 있다. 원시 신호가 특정 조건을 준수하면 모호성이 사라진다. 그 중 가장 잘 알려진 것은 샘플링 정리이다. 원래 신호의 스펙트럼에 나이퀴스트 주파수 (샘플링 속도의 절반) 이상의 전력이 포함되어 있지 않으면 다음으로부터 완벽하게 재구성될 수 있다. 샘플. 앤티앨리어싱 필터는 나이퀴스트 조건을 적용하는.. 2022. 4. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
