• 제목/요약/키워드: 해밍 윈도우

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Shifted Window를 이용한 음성신호의 분석에 관한 연구 (On a Study of Analysis Using Shifted Window in the Speech Signal)

  • 강은영;민소연;배명진
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.131-134
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    • 2000
  • 음성신호처리에서 스펙트럼 분석은 매우 중요하다. 하지만 스펙트럼 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에러지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡된다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 창함수 사용에 의해 생기는 누설에너지를 최소화하기 위한 새로운 창함수를 제안하고자 한다. 그 형태는 전체 창함수크기의 반을 방형창으로 나머지 반을 해밍창으로 하고 창의 처음 부분은 $\pm$20표본에서 영점을 찾아주는 것이다. 이 창함수의 특징은 신호분석에 있어서 왜곡은 크지만 그 형태에 있어서 가장 이상적인 방형창함수의 장점과 side lobe가 작아 비교적 왜곡이 적은 해밍창함수의 장점을 취한 것이라 하겠다. 실제 음성 신호에의 적용에 있어서 방형창과 해밍창의 적용비는 신호의 종류 및 용도에 따라 달리할 수 있다. 제안한 창함수는 해밍창함수 보다는 좁은 main lobe 특성으로 음성신호의 단구간 스펙트럼 분석시 음성의 빠른 변화특성을 적절히 보여줄 수 있고 방형창보다는 side lobe의 영향을 줄일 수 있다.

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디지털 FIR 필터와 Deep Learning을 이용한 ECG 신호 예측 및 경과시간 (Predicton and Elapsed time of ECG Signal Using Digital FIR Filter and Deep Learning)

  • 윤의중
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권4호
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    • pp.563-568
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    • 2023
  • 심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에 포함된 잡음은 Digital FIR 해밍 창함수를 이용한 저역통과 필터를 사용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였고, batch size가 작은 경우가 큰 경우보다 시간이 많이 소요되었다. 또한 GRU 모델의 성능 평가의 결과가 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.

진동 데이터 기반 설비고장예지를 위한 신호처리기법 (A Signal Processing Technique for Predictive Fault Detection based on Vibration Data)

  • 송예원;이홍성;박훈석;김영진;정재윤
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.111-121
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    • 2018
  • 항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.

주파수 도약 신호 탐지에 최적화된 탐지 확률 향상 기법 (Detection Probability Improvement Scheme Optimized for Frequency-Hopping Signal Detection)

  • 이인석;오성준
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제29권10호
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    • pp.783-790
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    • 2018
  • 주파수 도약(frequency hopping) 기법은 대역확산(spread spectrum) 방법 중 하나로, 광대역 상에서 반송파의 주파수가 고정되어 있지 않고, 다양한 주파수 채널로 도약하는 통신방식이다. 이러한 특성으로 인해 뛰어난 항재밍 성능, 낮은 탐지율 등의 장점을 가지고 있어, 군 통신에 자주 사용되고 있으며, 상용 통신에도 종종 사용되고 있다. 바꿔 말하면, 이런 주파수 도약 신호를 잘 탐지해내는 것은 매우 어려우며 중요한 연구분야 중 하나이다. 본 논문에서는 FFT를 이용한 신호 탐지를 할 때, 주파수 도약 신호의 탐지율을 증가시킬 수 있는 기법을 제안한다. 수신한 신호를 FFT를 이용하여 주파수 성분으로 변환시킬 경우, 스펙트럼 누설(spectral leakage)이 발생하여 탐지율이 낮아진다. 이때, 해밍 윈도우(hamming window)를 이용하여 문제를 해결하고 탐지율을 증가시킬 수 있는데, 주파수가 도약하는 환경에서는 윈도우가 오히려 성능 저하를 가져오기도 한다. 제안하는 기법은 주파수 변화에 대응하여 이러한 약점을 해결하였으며, 기존에 비해 최대 13 % 정도의 탐지율 향상을 얻을 수 있다.