스펙트럼 해석에서 주파수가 가까운 두 성분을 별개의 것으로 구별할 수 있는 정밀도. DFT에서는 빈의 간격 Δf = fs/N이 기준이며, 이는 관측 시간 T = N/fs의 역수 1/T과 같다. 예를 들어 fs = 48 kHz, N = 1024이면 약 46.9 Hz이다. 실제로 구별할 수 있는지는 창 함수의 메인 로브 폭에도 달려 있다. 제로 패딩은 빈의 간격을 촘촘하게 하여 스펙트럼을 보간할 뿐이며, 구별하는 능력은 관측 시간으로 결정된 그대로이다. AD 변환기의 분해능(비트 수)과는 다른 의미이다.
일본어 명칭: 周波数分解能
주파수 분해능(Frequency Resolution)은(는) 디지털 신호 처리의 기초 등 1개 분야의 연습 문제 1개에 나와요.
분야: 디지털 신호 처리의 기초
정답: A. 스펙트럼이 촘촘한 간격으로 보간되지만, 주파수가 가까운 두 사인파를 구별하는 능력은 변하지 않는다
제로 패딩을 하면 빈의 간격이 fs/1024로 촘촘해지고, 256점일 때의 스펙트럼 사이를 보간한 값을 얻을 수 있습니다. 그러나 새로운 정보가 더해진 것은 아니므로, 두 주파수를 구별하는 능력(주파수 분해능)은 실제로 관측한 256샘플의 길이로 결정되며 약 fs/256 그대로입니다. 구별하는 능력을 실제로 높이려면 더 긴 시간의 데이터를 얻어야 합니다. 제로 패딩은 피크의 위치를 읽기 쉽게 하거나, FFT를 위해 점수를 2의 거듭제곱으로 맞추는 데 사용됩니다.
그러나 새로운 정보가 더해진 것은 아니므로, 두 주파수를 구별하는 능력(주파수 분해능)은 실제로 관측한 256샘플의 길이로 결정되며 약 fs/256 그대로입니다.
256점 신호 뒤에 0을 768개 덧붙여(제로 패딩) 1024점 DFT를 계산했다. 256점 그대로 DFT…고속 푸리에 변환(FFT) 군지연(Group Delay) 데시메이션(Decimation) 선형 위상(Linear Phase) 스펙트럼 누설(Spectral Leakage) 이동 평균 필터(Moving Average Filter) 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform) 임펄스 응답(Impulse Response) 차분 방정식(Difference Equation) 창 함수(Window Function)