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Ch4. 오디오와 주파수
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.
예제1
파일 Cchord.mat를 불러오세요.
y에 포함된 요소의 개수를 나타내는 변수 n을 만드세요. 그런 다음 n을 사용하여 0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 t를 만드세요.
t 가 이제 올바른 개수의 점을 가지지만, 이 t 로 오디오 신호가 샘플링된 시간을 나타내야 합니다. 샘플링 주파수 fs 를 사용하여 벡터를 시간(단위: 초)으로 변환할 수 있습니다.
예제2
t를 fs로 나누고 해당 출력값을 다시 t에 할당하세요. 그런 다음 t에 대해 y를 플로팅하세요.
플롯에서 y는 주기적이지만, 단순한 사인파가 아닙니다. 각기 다른 주파수를 갖는 여러 사인파로 구성되어 있습니다.
푸리에 변환은 신호의 주파수 성분에 대한 정보를 반환합니다. 우세 주파수 위치는 어떠한 음이 코드에 포함되어 있는지를 보여줍니다. fft 함수를 사용하여 벡터의 이산 푸리에 변환을 계산할 수 있습니다. fft(y) fft의 출력값은 복소수입니다. abs함수를 사용하여 크기를 구할 수 있습니다.
예제3
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
y의 이산 푸리에 변환에 대한 절댓값을 포함하는 변수 yfft를 만드세요.
예제 1과 2에서 신호 y에 대한 시간 벡터 t를 계산했습니다. 마찬가지로, FFT 벡터 yfft에 대한 주파수 벡터 f도 계산해야 합니다.
예제4
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
0에서 n-1까지 요소 간격이 1인 벡터 f를 만드세요.
벡터 f에는 이제 n개의 점이 있습니다. 이러한 점을 주파수로 변환하려면 전체 벡터를 샘플링 주파수(fs)와 곱한 후 이를 점의 개수(n)로 나누면 됩니다.
f 에는 0에서 fs 사이의 주파수가 포함됩니다. 우세 주파수는 f의 시작 부분에 있습니다. xlim 함수를 사용하여 관심 영역을 확대할 수 있습니다.
xlim([xmin xmax])
xlim([xmin xmax])
예제5
f를 fs/n와 곱하고 그 출력값을 다시 f에 할당하세요.
x축 제한으로 0~1000을 지정하여 f에 대해 yfft를 플로팅하세요.
소리2
파일이름은 ' '로 string, 문자열 형태로 써줘야 한다.
s에는 waveform의 데이터가 들어가고, Fs에는 Simpling Frequency가 들어간다. Simpling Frequency란 아날로그 소리를 디지털로 바꿀 때 1초의 몇개의 소리를 디지털로 바꾸느냐를 나타낸다.
Ts는 simpling time 으로 Fs 와 역수 관계가 있다.
N은 s의 길이를 나타낸다.
t 시간은 0부터 시작하고, 0을 포함하고 있기 때문에 n에 -1 번째까지 제한했고, 샘플 간격은 Ts이다.
plot(t, s) 은 시간에 따른 소리를 그래프로 그려준다.
soundsc(s,Fs) 여기서 sc는 scale의 약자이며, 소리를 최대로 하여 재생한다.
소리1
wavread() 압축되지 않은 wavefile만 읽을 수 있다.
audioread() wavefile과 mp3 파일을 읽을 수 있다.
C 코드 녹음은 Cchord.mat 파일에 저장되어 있습니다. 이 파일에는 다음과 같은 두 변수가 포함되어 있습니다.
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
y : 녹음된 신호
fs : 샘플링 주파수
이 작업에서는 numel 함수를 사용하여 배열에 포함된 요소의 개수를 반환합니다.