예제: 주파수 영역의 필터링
idft 함수를 사용하여 주파수 영역의 데이터를 시간 영역에 매핑합니다.
일반적으로 idft 함수는 필터링 또는 윈도잉을 통해 주파수 영역의 변환된 데이터를 수정한 후 시간 영역 결과를 구하는 데 사용됩니다.
노이즈가 있는 신호
1. 데이터 점 수를 정의합니다.
2. 시간 구간을 정의합니다.
기본 제공 함수 rnd는 0에서 2 사이에 균일하게 분포한 난수를 구합니다.
4. 신호의 절대값을 도표화합니다.
5. dft 함수를 사용하여 신호를 주파수 영역으로 변환한 다음 영역의 절대값을 도표화합니다.
대부분의 가중치는 낮은 신호 주파수에 있습니다.
6. 변환 신호에서 피크 네 개를 찾습니다.
7.
if 함수를 사용하여 가장 높고 낮은 시간 간격에 위치한 두 피크를 제외한 모든 변환 요소를 거부하는 창함수를 정의합니다.
8. 변환에 W1 창함수를 곱합니다.
9. idft 함수를 사용하여 새 함수를 다시 시간 영역으로 변환합니다.
10. 원래 신호와 필터링된 파형을 도표화합니다.
필터링된 신호는 원래 신호의 하부 포락선을 따릅니다.
노이즈가 없는 신호
1. 원래 신호로 구성되지만 임의 노이즈가 없는 새 신호를 정의합니다.
2. 새 신호의 절대값을 도표화합니다.
3. dft 함수를 사용하여 신호를 주파수 영역으로 변환한 다음 영역의 절대값을 도표화합니다.
대부분의 가중치는 낮은 신호 주파수에 있습니다.
4. 변환 신호에서 피크 네 개를 찾습니다.
노이즈가 없는 신호의 피크는 원래 신호와 동일한 주파수에서 발생합니다.
5. if 함수를 사용하여 가장 높고 낮은 시간 간격에 위치한 네 피크를 제외한 모든 변환 요소를 거부하는 새 창함수를 정의합니다.
6. 원래 신호의 변환에 W2 창함수를 곱합니다.
7. idft 함수를 사용하여 새 함수를 다시 시간 영역으로 변환합니다.
8. 새 신호와 필터링된 파형을 도표화합니다.
필터링된 신호는 노이즈가 추가되지 않은 원래 신호를 따릅니다.
