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An introduction to signal processing techniques_예비보고서

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최초등록일 2025.02.05 최종젿작일 2024.03
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An introduction to signal processing techniques_예비보고서
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    소개

    "An introduction to signal processing techniques_예비보고서"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 실험일자
    2. 실험제목
    3. 실험목적
    4. 시약 및 기구
    5. 실험방법
    6. 실험원리
    7. 참고문헌

    본내용

    . 실험목적
    Ensemble, Boxcar, moving- window averaging을 이용한 Digital Filtering과 Fourier Transform을 이용한 Digital Filtering을 적용하여 신호 대 잡음 비 값을 향상시킨다.

    시약 및 기구
    PC, python-smooth program

    . 실험방법
    Ⅰ. Digital Filtering by Using Smoothing Techniques
    Python-smooth program을 사용하여 digital filtering을 하는 실험이다. PC를 켜고 window를 실행시킨 후, python-smooth-release-0.31폴더 안의 dist폴더에서 smooth.exe 응용프로그램을 실행시킨다. 화면상의 signal menu를 사용하면 원하는 양(0.1~2)의 노이즈를 포함하고 있는 신호(noisy signal or data)를 만들 수 있다. 이 data의 S/N ratio를 향상시키는 것이 part1 실험의 목적이다. 이를 달성하기 위해 Ensemble averaging, Boxcar averaging, moving-window averaging method를 사용할 수 있다.
    Peak 높이가 각각 1.0인 두 개의 Gaussian peak가 프로그램에서 signal을 이루고 있다. 첫 번째 peak는 70번째 point가 peak 위치이고 FWHM은 10이다. 두 번째 peak는 150번째 point가 peak 위치이고 FWHM은 30이다.
    이 signal에 일정한 크기를 가진 노이즈의 양을 다양하게 변화시켜 첨가시켜서, 깨끗한 data왿 약간 지저분한 data, 매우 지저분한 data를 만들어본다. 이때 노이즈를 포함시키는 방법은 원하는 범위의 노이즈 값을 type한 후 enter 키를 누르면 signal이 해당 노이즈를 포함하게 된다.

    참고자료

    · 기기분석의 이해, 2008, Holler 외 3인, 사이플러스, p111~119, 193~195
    · 기기분석, 1993, 이대문 외4인, 대한교과서, p273~279
    · http://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%8B%AO%ED%98%B8-%EB%8C%8D-%8D-%EC%9E%AI%EC%9D%8C%EB%B9%84 (위키백과)
    · Signal to Noise Ratio (SNR) Enhancement Comparison of Impulse-, Coding- and Novel Linear-Frequency-Chirp-Based Optical Time Domain Reflectometry (OTDR) for Passive Optical Network (PON) Monitoring Based on Unique Combinations of Wavelength Selective Mirrors, Photonics 2014, Christopher M. Bentz.
    · https://www.slideshare.net/heet1992/chapter-5-signaltonoise
    · https://www.zhinst.com/others/en/resources/principles-of-boxcar-averaging
  • Easy Ai 요약

    이 문서는 Ensemble, Boxcar, moving-window averaging 등의 디지털 필터링 기법과 Fourier Transform을 이용한 디지털 필터링 기법을 소개하고 있다. 실험에서는 Python-smooth 프로그램을 활용하여 다양한 방법으로 필터링을 수행하고 그 결과를 비교 분석하였다. 실험 목적은 신호 대 잡음 비를 향상시키는 것이었으며, 다양한 필터링 기법의 장단점과 적용 사례를 자세히 설명하고 있다. 특히 신호 대 잡음 비 개선을 위한 하드웨어적 및 소프트웨어적 방법에 대해 자세히 다루고 있어, 디지털 신호 처리 분야에 유용한 정보를 제공하고 있다. 또한 Fourier Transform을 이용한 디지털 필터링 기법의 원리왿 적용 방법도 상세히 설명하고 있다. 전반적으로 이 문서는 디지털 필터링 기법과 신호 대 잡음 비 향상을 위한 다양한 접근 방식을 종합적으로 다루고 있어, 관련 분야 연구자 및 실험자들에게 유용한 정보왿 지침을 제공할 것으로 판단된다.
  • 자료후기

    Ai 리뷰
    이 문서는 디지털 필터링 기법을 활용하여 신호 대 잡음 비를 향상시키는 실험 보고서로, 다양한 필터링 방법과 이론적 배경을 자세히 설명하고 있다.
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