Signal processing은 신호에서 정보를 분석, 수정 및 추출하는 것을 포함합니다. NumPy와 SciPy와 같은 Python 라이브러리를 사용하여이 분야에서 많은 일반적인 작업을 단순화합니다. 이 문서는 이러한 도구로 신호를 처리하기위한 실용적인 기술을 소개합니다.

필터링 신호

필터링은 소음을 제거하거나 신호의 특정 부분을 추출하는 데 사용됩니다. SciPy 라이브러리는 ]과 같은 기능을 제공하여 필터 및 를 적용 할 수 있습니다. 일반적인 필터는 Butterworth 필터이며, 매끄러운 주파수 응답을 제공합니다.

예를 들어, 원하는 컷오프 주파수를 가진 필터를 설계하고 신호 데이터에 적용할 수 있습니다. 이 프로세스는 더 많은 분석을위한 청소 신호에 도움이됩니다.

4er 변환

네이어 트랜스폼은 주파수 구성 요소로 타임-도메인 신호를 변환합니다. NumPy의 기능은 이 변환을 효율적으로 수행합니다. 주파수 스펙트럼을 분석하면 지배적 주파수와 소음을 식별할 수 있습니다.

스펙트럼을 시각화하려면 FFT를 계산하고 주파수에 대한 규모를 그릴 수 있습니다. 이 기술은 스펙트럼 분석 및 필터링 설계의 기본입니다.

샘플링 신호

샘플링은 신호의 샘플링 속도를 조정, 증가 또는 감소. SciPy의 기능은 데이터 포인트를 교환하여이 작업을 수행한다. 샘플링은 다른 시스템에 일치하는 신호를 위해 유용하거나 데이터 크기를 줄입니다.

샘플링 프로세스가 신호 무결성을 유지하고 적절한 매개 변수를 선택하고 필요한 경우 필터링하여 별칭을 방지합니다.

의논하기

  • 설계 및 필터를 깨끗한 신호에 적용.
  • 4개의 Transform을 사용하여 spectral 분석.
  • 시스템 요구 사항에 맞게 재 샘플 신호.