FFT 알고리즘은 DC 성분에서부터 나이퀴스트 주파수까지 주파수 성분에 관한 해석이며, 주파수 정밀도는 DC 성분에서부터 나이퀴스트 주파수까지의 샘플 수에 의존했다. 하지만 많은 경우, 특정한 주파수 대역에 대한 주파수 정보를 보다 정확하게 분석하고자 하는 상황이 나타난다. 이렇게 특정 주파수 대역에 대해서 확장된 분석을 수행하는 것을 Zoom FFT라 한다. 하지만, 이러한 Zoom FFT를 수행한다 할지라도 FFT 알고리즘이 가지는 특성상 입력 신호가 가지는 정확한 주파수 성분을 얻는다는 것은 불 가능하다. 본 논문에서는 Zoom FFT를 수행하는 방법과 수행했을 때 발생하는 에러에 관해서 다룬다.
근피로 연구는 주로 등척성(isometric)운동에서 수행되었고 등장성(isotonic)운동에서 얻은 근전도 신호는 통제하기 힘든 잡음이 많아 등척성운동에서 사용된 주파수분석기법을 동일하게 적용하였을 때 신뢰할만한 중앙주파수 자료와 근피로 판정용 변수를 구하는데 어려움이 있었다 이에 본 연구에서는 등장성운동에서 측정한 근전도신호의 중앙주파수 검출방법에 따른 근피로 판정 변수들의 차이를 비교해 보고자 하였다 이를 위해 동일한 근전도신호를 가지고 FFT 수행간격과 연속적인 FFT구간의 중첩비율을 다르게 하여 중앙주파수를 검출하고 이들의 선형회귀직선을 구하여 회귀직선상의 변수인 초기중앙주파수, 기울기. 근피로지수를 비교한 결과, 초기중앙주파수의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 조금씩 상승하는 것으로 나타났고, 기울기의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 중첩구간이 적을수록 기울기의 감소경향이 뚜렷하게 나타났다. 근피로지수의 경우는 특정 FFT 수행간격에서 가장 높은 수치를 나타냈다
보통 음향 신호를 분석을 할 때에 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 FFT 변환을 해서 분석을 한다. 이렇게 단순히 FFT를 해서 주파수영역의 신호에서 어떤 특징적인 점을 찾기가 매우 어렵다. 그래서 원 신호를 FFT를 하지 않고 선형 예측 분석이라는 방법을 적용하여 신호에 특징적인 피크 점들을 구하면 쉬운 방법이 된다. 본 논문에서는 이러한 음향의 신호를 분석을 할 때에 선형 예측 분석법을 이용하면 신호에서 특징적인 피크들을 구하기가 용이함을 보이고 신호의 특징 피크 점들을 통계적으로 처리하여 분석을 해보았다.
본 논문은 FFT를 이용한 적외선 화재 열영상의 주파수 스펙트럼 분석에 관한 것으로 영상처리를 통하여 화재 발생 유무를 주파수 영역에서 판별하기 위한 조건을 도출하는 것이 목적이다. 적외선 열영상의 주파수 스펙트럼 분석은 고속 푸리에 변환을 이용하여 수행하였으며, 화재로 추정되는 고명도의 영역을 화재 후보영역으로 결정한 다음, 연속적인 열영상의 해당영역에 대하여 DC 및 AC 주파수 분포를 분석하였다. 분석된 결과를 기반으로 정적인 오검출 요소와 동적특성을 가지는 화재영역을 구분하는 열영상의 화재 판정 기준을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 실용성을 확인하였다.
주파수 스펙트럼 분석은 한정된 대역폭을 갖는 통신 시스템에서 변조 신호, Distortion, 및 잡음 등을 측정케 하여 그 성능 분석을 위하여 매우 중요하다. 이와 같은 주파수 스펙트럼 분석은 Fourier Transform방법에 의존하는바 fourier Transform방법은 Radix-2 DIT DFT인 FFT 알고리즘에 의하여 시간영역 입력신호를 A/D 컨버터에 의해 샘플링한 이산 입력신호에 대하여 수학적 변환 과정을 통하여 주파수 스펙트럼의 분석을 수행한다. 본 연구에서는 디지털 스펙트럼 분석기를 TMS320F2812 DSP를 기본 프로세서로 하며 65MSPS의 성능을 갖는 AD9244 A/D 컨버터를 사용하여 HW를 구성하였으며, FFT 알고리즘을 수행하기 위한 S/W모듈은 C28X 기반 S/W모듈을 사용하였다. 이와 같이 고성능 DSP에 기반을 둔 주파수 스펙트럼 분석기의 구성은 이동통신 무전 중계기 단위로서 실시간으로 주파수 스펙트럼의 분석을 가능하게 하여 각 채널의 서비스 품질 및 서비스 여부를 실시간으로 감시할 수 있는 Server 시스템의 핵심기능을 제공하였다.
본 논문은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 레벨 측정기 설계와 시뮬레이션을 통한 성능분석에 대하여 기술한다. 설계된 레벨미터는 FMCW radar를 이용하여 최대 20m 거리를 측정하며, 거리 계산을 위한 비트신호 분석기법으로 FFT(Fast Fourier Transform)와 Zoom-FFT를 적용하였다. 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 통하여 두가지 기법을 비교 분석한 결과, 측정오류를 최소화하고 측정의 분해능을 향상시키기 위해서는 Zoom-FFT 기법이 보다 적절한 기법임을 확인하였다. 시뮬레이션은 주파수 분해능과 측정거리 분해능의 최적 값을 얻기 위해 다양한 조건에서 분석하였고, 1.024GHz 주파수 조건에서 2.2mm의 측정 분해능을 확인하였다.
본 논문에서는 A/D변환 모듈, 신호처리 모듈, VXI 인터페이스 모듈의 하드웨어를 구성하였고 신호처리 모듈과 VXI 인터페이스 모듈 각각에 연산 및 제어용 소프트웨어를 구현하였다. FFT 분석 디바이스의 실시간 대역폭은 100KHZ라고 말할 수 있다. 샘플링을 200KHz에서 point수 2048의 연산 파라미터 하였을 때 20KHz 입력신호의 정현파, 삼각파 및 구형파에 대한 결과를 Hewlett-Packard 3562A Dynamic Signal Analyzer낱 이용한 FFT 분석결과와 각각 비교하였다 주파수 SPAN을 0-100KHz까지로 하고 출력범위를 -40dBV 에서 30dBV 까지로 하였을 때의 결과로서 매우 정확하게 분석됨을 알 수 있었으며, 입력주파수를 10KHz, 20KHz, 50KHz로 각각 주었을 때의 결과를 비교했을 때 원하는 결과를 얻을 수 있다.
음성 신호는 자음 신호와 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 하지만 같은 음성 신호 내에서도 주파수 대역별로 그 상관관계가 다르게 나타난다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 여러 주파수 대역별 FFT 값으로 부터 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 주파수 대역별로 주성분을 구한 후 이 주성분의 값들이 대역별로 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 어떤 대역의 공분산 행렬의 고유값을 선택해야 더 안정적인 결과를 얻을 수 있을지 분석한다.
편종의 소리합성을 위한 연구의 첫 단계로 FFT 분석을 통하여 그 음색을 분석하였다. 현대 편종 음계의 음고는 서양의 12평균율의 음고와 큰 차이가 없었다. 편종의 음색은 시간의 흐름에 따라 변화한다. 타격시 모든 주파수 대역에 걸쳐 생성된 노이즈들은 단시간에 사라지고, 고유 배음만이 남는다. 그 후 높은 주파수 성분의 배음부터 차례로 소멸되고 여음부에는 두개의 배음만이 남는데, 이 때 남은 배음의 주파수에 의하여 맥놀이 현상인 발견된다. 본 연구에서 사용된 편종은 비교적 최근에 제작된 편종으로 추후 고대 편종의 음색에 관한 연구가 병행된다면 편종 원형의 소리 합성이 가능할 것이다.
CW 도플러 레이더는 도플러 효과를 이용하여 특정한 물체의 상대 속도를 획득할 수 있다. 하지만 두 개 이상의 물체를 탐지하기 위해서는 CW 도플러 레이더에 FFT를 사용하여 주파수 영역에서 분석해야하며, 이러한 경우 주파수 영역에서는 물체의 개수와 속도를 구할 수 있지만 물체의 접근 또는 이탈 정보를 판단하기에는 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 두 개 이상의 물체를 탐지하기 위해 FFT를 사용할 경우 주파수 영역에서 물체의 접근 또는 이탈 정보를 효율적으로 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 주파수 영역에서 실수부와 허수부로 나눈 후 각 주파수들의 진폭을 합한 값이 주파수의 좌측에 있으면 이탈, 우측에 있으면 접근으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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