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R2026aDSP System Toolbox™는 스트리밍 시간 영역 신호를 주파수 영역으로 또는 그 반대로 변환하는 여러 System object와 블록을 제공합니다. 고속 푸리에 변환(FFT), 단시간 푸리에 변환, 고분해능 FFT, 웨이블릿 변환 기법과 각각의 역변환 기법을 통해 시간 영역이나 주파수 영역에서 신호를 분석하고 다양한 분야의 응용 모델을 구현할 수 있습니다. 예제는 Analyze a Subband of Input Frequencies Using Zoom FFT 항목을 참조하십시오. 이 주제에 관한 MathWorks® 학습 커리큘럼 모듈은 Fourier Analysis (MathWorks Teaching Resources)를 참조하십시오.
DSP System Toolbox는 Simulink® 환경에서 웨이블릿 시간 산란을 위한 프레임워크를 만드는 Wavelet Scattering 블록도 제공합니다. 다음 블록을 사용하여 실수 값 데이터로부터 분산이 작은 특징을 도출하고 이 특징을 머신러닝 및 딥러닝 응용에 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Wavelet Scattering (Wavelet Toolbox) 항목을 참조하십시오. Wavelet Scattering 블록을 사용하려면 Wavelet Toolbox™가 필요합니다.
객체
dsp.FFT | Discrete Fourier transform |
dsp.IFFT | Inverse discrete Fourier transform (IDFT) |
dsp.ISTFT | Inverse short-time FFT |
dsp.STFT | Short-time FFT |
dsp.ZoomFFT
| High-resolution FFT of a portion of a spectrum |
블록
 | Complex Cepstrum | Compute complex cepstrum of input |
 | FFT | Fast Fourier transform (FFT) of input |
 | IFFT | Inverse fast Fourier transform (IFFT) of input |
 | Inverse Short-Time FFT | Recover time-domain signals by performing inverse short-time fast Fourier transform (FFT) |
 | Magnitude FFT | Compute nonparametric estimate of spectrum using periodogram method |
 | Real Cepstrum | Compute real cepstrum of input |
 | Short-Time FFT | Nonparametric estimate of spectrum using short-time fast Fourier transform (STFT) method |
 | Zoom FFT | High-resolution FFT of a portion of a spectrum |
 | DCT | Discrete cosine transform (DCT) of input |
 | DWT | 입력의 이산 웨이블릿 변환을 계산하거나 신호를 대역폭이 더 작고 샘플 레이트가 더 느린 서브대역으로 분해합니다. |
 | IDCT | Inverse discrete cosine transform (IDCT) of input |
 | IDWT | Inverse discrete wavelet transform (IDWT) of input or reconstruct signals from subbands with smaller bandwidths and slower sample rates |
 | Wavelet Scattering | Simulink에서 웨이블릿 산란 신경망 모델링 (R2022b 이후) |
도움말 항목
- 시간 영역 데이터를 주파수 영역으로 변환하기
이 예제에서는 FFT 블록을 사용하여 시간 영역 데이터를 주파수 영역으로 변환하는 방법을 보여줍니다.
- 주파수 영역 데이터를 시간 영역 데이터로 변환하기
주파수 영역 데이터를 시간 영역 데이터로 변환하고자 할 경우 IFFT 블록을 사용하십시오.
- Linear and Bit-Reversed Output Order
Learn the meaning of linear and bit-reversed data order as used by the FFT and IFFT blocks.
- Analyze a Subband of Input Frequencies Using Zoom FFT
Compute the zoom FFT of a sine wave in Simulink.
- Speech Enhancement with Gain in Frequency Domain
Denoise a signal by applying selective gain on the signal in the frequency domain. Convert the denoised signal back into time domain and play the signal using Audio Device Writer.
- Variable-Size Signal Support DSP System Objects
List of System objects that support variable-sized signals in DSP System Toolbox.
추천 예제
Zoom FFT
Showcases zoom FFT, which is a signal processing technique used to analyze a portion of a spectrum at a high resolution. DSP System Toolbox™ offers this functionality in MATLAB® through the dsp.ZoomFFT System object™, and in Simulink® through the Zoom FFT block in the DSP System Toolbox library.
Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering
Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.
Deploy Wavelet Scattering and TensorFlow Lite Network on a Raspberry Pi Using Simulink
Generate and deploy Raspberry Pi® code to detect air compressor sounds using the Wavelet Scattering Simulink block and a pretrained deep learning network.
Detect Anomalies in ECG Data Using Wavelet Scattering and LSTM Autoencoder in Simulink
Use wavelet scattering and deep learning network to detect anomalies in ECG signals.
교육 관련 자료
푸리에 해석
주파수, 크기, 위상의 개념에 대해 알아보고, 이를 푸리에 급수, 연속 푸리에 변환, 이산 푸리에 변환에 적용합니다.
