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DSP Hardware멀티미디어신호처리 2024. 10. 17. 16:02
DSP연산은 오래 걸리는 곱하기, 나누기 많이 함그래서 전용 하드웨러를 사용하는 경우가 많음두가지 타입이 있음 ASIC (Application Specific IC, Customized Chip)- 하드웨어부터 하나하나 설계.. 비용이 많이 듦- 그런데 한 번 설계가 끝나면 공장에서 찍어내면 됨, 단가 낮음 DSP Chip (ADSP, TI TMS320 ....)- 범용 목적임.. 기본 칩을 사와서 코딩하면 됨 (하드웨어 칩에 맞게끔 코드 수정은 필요)- 드는 수고가 코딩 2/3, 코드 수정 1/3 .. 개발 기간이 훨씬 짧음- 근데 칩 자체가 많이 비쌈
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Digital Filter멀티미디어신호처리 2024. 10. 17. 15:31
입력 시그널 스펙트럼에서 원하는 부분의 주파수 대역 추출 Ideal filters1. LPF (Low Pass Filter)2. HPF (High Pass Filter)3. BPF (Band Pass Filter)4. BSP (Band Stop Filter) 이 네개가 이상적인 필터..이러한 필터를 현실에서는 만들 수가 없어서 이상적이라 함직각으로 떨어지도록 날리는 필터는 만들 수가 없음.. 근접해서 유사하게 만들 뿐* 패스 밴드에서 스톱 밴드로 이어지는 구간이 존재.. == 트랜지션 밴드트랜지션 밴드가 작으면 작을 수록 아이딜 필터에 가까워서 성능이 좋음근데 아이딜 필터에 가까워질수록 구현 비용이 비쌈How to design filter?- FIR (Finite Impulse Response)장점: 스..
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Fourier Transform / DTFT, FFT 등..멀티미디어신호처리 2024. 10. 17. 14:58
DTFT (Discrete Time Fourier Transform)x[n]이라는 디스크리트 타임 시그널이 있을 때 X(Ω) = 시그마 ..(-∞~∞) x[n]e^(-jnΩ) 이때 Frequency spectrum은 |X(Ω)|절댓값 씌워서 magnitude 근데 DTFT는 문제가 있음X 오메가는 아날로그 함수임 => 디지털 컴퓨터로 정확하게 계산 불가능=> Approximation 해야 함 (DFT) DFTDiscrete Fourier Transform수식에서 Ω 부분이 n으로 이산화 되어 있음n개의 값으로 주파수 계산 가능 원래 스펙트럼은 연속으로 나오는 게 맞음 => DTFT가 맞음디지털로 정확히 표현 못하니까 N-Point로 근사하는 거N은 256, 512, 1024 ....DFT는 에러가 있을 ..
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Frequency-Domain Spectrum Analysis멀티미디어신호처리 2024. 10. 16. 22:32
여성인지 남성인지 구분하고 싶을 때> 타임 도메인에서는 알기 힘듦=> 프리퀀시 도메인 필요 예시1DTMF 텔레폰 1209 Hz1336 Hz1477 Hz1633 Hz697 Hz123A770 Hz456B852 Hz789C941 Hz*0#D 두개의 주파수 성분의 톤 시그널이 더해져서 나옴예) 1 누르면 697짜리랑 1209짜리그 파형이 기지국으로 전달되어 프리퀀시 도메인 스펙트럼 분석.. 성분 두 개 예시2부부젤라 노이즈축구 중계를 할 때 오디오에 부부젤라 소리 섞이면 시끄러움어느정도 제거해야 함235Hz 단일 주파수 성분을 날리면 됨 특정 주파수만 날리는 필터: notch 필터시그널 표현 방식1. Time-domain waveform2. Frequency-domain waveform 프리퀀시 도메인 분석 시..
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Analog to Digital Conversion (Sampling, Quantization)멀티미디어신호처리 2024. 10. 16. 22:04
ADC에는 두 단계가 존재1. Sampling2. Quantization and Digitization=> Digital binary sequence .. called PCM Code * PCM == Pulse Code Modulation 샘플링아날로그 신호를 일정 시간 간격마다 샘플링, 간격 == Sampling Period역수는 Sampling Rate 퀀타이재이션(양자화)컴퓨터가 표현 가능한 값 중 하나로 샘플링된 값을 트렁케이트4비트 컴퓨터라 하면 표현 가능한 수는 16개샘플링된 값을 표현하기엔 부족함.. 애초에 컴퓨터는 모든 숫자를 100% 정확히 표현 불가실제 샘플값을 완벽히 표현하려면 이론적으로 무한 비트 필요* 샘플값과 양자화된 값의 차이 == Quantization error 디지타이재이..
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Advantage / Weak point of DSP멀티미디어신호처리 2024. 10. 16. 21:34
장점1. 높은 품질의 시그널 프로세싱이 가능2. 프로그래밍 가능한 디지털 시스템 설정 가능3. 멀티미디어 데이터 처리 가능4. 싸게 디지털 IC 칩 사용 가능5. 좋은 보안 1. 높은 품질의 시그널 프로세싱이 가능잡음에 강함온도같은 환경적 영향에 민감하지 않음 아날로그가 잡음에 약한 이유1. 노이즈2. Signal Attenuation (감쇠)두가지 문제는 시그널 전송 시에는 언제나 있음근데 노이즈가 끼고 신호가 약해져서 증폭(앰플리파이어)을 시키려니 노이즈까지 증폭됨아날로그는 진폭에 데이터가 담긴다는 구조 자체가 문제 디지털도 시그널 어테뉴에이션 문제는 생김=> 리피터 사용* 리피터 역할- 1, 0 디시전- 깨끗한 펄스 재생성해서 보내기 2. 프로그래밍 가능한 디지털 시스템 설정 가능DSP칩 소프트웨어..
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아날로그와 디지털의 속성멀티미디어신호처리 2024. 10. 16. 21:21
Analog Signal == Continuous-time signalDigital Signal == Discrete-time signal 아날로그 신호를 일정 시간 간격으로 샘플링한 것 => 디지털 시그널011 010 110 .... => 디지털 바이너리네트워크로 전송할 때는 0 1 1 ,, 디지털 펄스 DSP 알고리즘은 10진수로 처리하고 나갈 때 바이너리로 변환시킴 왜 아날로그로 처리를 안하냐x(t) = A * sin(2πft + θ)A = amplitudef = frequency in Hzθ = phase....정보가 진폭(amplitude)에 담김잡음이 섞이면 파형이 우둘투둘....필터를 달아도 완화 정도본질적으로 잡음에 약함 => 시그널 퀄리티가 떨어짐 Amplitude진폭은 시그널의 세기SP..