빠른 포니어 트랜스폼(FFT)을 사용하여 신호 대역 비율(SNR)의 개선을 계산하여 신호의 주파수 도메인 표현을 분석합니다. 이 과정은 소음을 줄이기 위해 필터링 또는 처리가 신호 선명도를 향상시키는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

신호에 대한 이해

SNR는 배경 소음에 관계되는 신호 강도의 측정입니다. 그것은 일반적으로 decibels (dB)에서 표현됩니다. 더 높은 SNR는 더 명확하게, 소음에서 더 구별할 수 있는 신호를 나타냅니다.

FFT를 분석 신호로 사용

FFT는 주파수 구성 요소로 시간 신호를 변환합니다. 주파수 스펙트럼을 시험하면 신호의 힘과 다른 주파수의 소음을 확인할 수 있습니다.

SNR 개선

FFT를 사용하여 SNR 개선을 결정하려면 다음 단계를 따르십시오.

  • 원래 신호를 받고 FFT를 컴파일합니다.
  • 신호를 나타내는 피크 주파수 구성 요소를 식별합니다.
  • 신호 없이 주파수 대역에 있는 평균 잡음 힘을 측정하십시오.
  • 필터링 또는 처리 및 가공된 신호의 FFT를 계산합니다.
  • 동일한 주파수 대역의 소음 측정을 반복합니다.
  • SNR를 이전하고 공식을 사용하여 처리 한 후 계산 :

SNR (dB) = 10 * 로그10](신호전력/소음력)]

예제 계산

본래 신호가 100개 단위의 신호 힘 및 10 단위의 소음 힘이 있는 경우에, 처음 SNR는:

SNR = 10 * 로그10](100 / 10) = 10 * 로그10(10) = 10dB]

필터링 후, 소음 전원이 2 단위로 떨어지면 신호가 100 단위로 남아있는 동안 새로운 SNR은 다음과 같습니다.

SNR = 10 * 로그10](100 / 2) ≈ 10 * 로그10](50) ≈ 16.99 dB]