728x90 반응형 SMALL square wave2 [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. Signal Processing : Temporal / Spectral Space (2) Direct current (DC) 직류는 일정하게 유지되는 신호이다 (따라서 시간이 지나도 변하지 않음). PSD는 f=0에 완전히 집중되어 있다. fig, ax = plt.subplots(1,3,figsize=(12,4)); # Direct current(DC) x = [1 for x in t] f = [0] X = [1] fp,Xp = periodogram(x,fs=sr,detrend=False) ax[0].axis([0,1,0,1.1]) ax[0].plot(t,x) ax[1].axis([-1,sr/2,10**-2,2]) ax[1].stem(f,X,use_line_collection=True) ax[1].set_yscale('log') ax[2].axis([-1,sr/2,10**-2,2]) ax[2.. 2022. 4. 5. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
