信号処理 – 門前の小僧

窓関数の周波数帯域幅と時間長の関係

はじめに

窓関数の時間長と周波数帯域幅の間には反比例の関係がある。周波数領域に於ける重みが狭い範囲に集中する（つまり分解能が高い）につれて時間領域に於ける長さは大きくなる。本記事は Brick-wall, Gaussian, Hann のタイプの窓関数について時間長と周波数帯域幅が反比例の関係にあることを示し、所与の周波数範囲に重みの 95 % 以上が集中するために必要な時間長を数値的に示す。

スペクトラム反転

はじめに

信号処理に於けるスペクトラム反転 (spectrum inversion) という操作についてのメモ

Noble Identity

はじめに

レート変換に於いて Noble Identity と呼ばれるよく知られたブロック図の等価変換がある。これについて考えたことをメモしておく。

ADC のノイズが占める下位ビットの幅を求める方法

はじめに

ADC のノイズにより、下位の数ビットはノイズが占めているときがある。先日、ADCの有効ビット数を求める必要に迫られたので、自分なりに理解したことをメモしておく。本書では、Noise Spectral Density (NSD) が dBFS の単位でデータ・シート等から入手できる場合に、指定した帯域に含まれるノイズの総量が占める下位のビット数を計算する方法を示す。

dBFS の意味

はじめに

先日、 dBFS という単位を使う必要に迫られたので、調べて自分なりに理解したことをメモしておく。