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--- 음향:measurement:hammerstein [2025/12/30] – 정승환
+++ 음향:measurement:hammerstein [2025/12/30] (현재) – 정승환
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 ==== MLS 신호 ====
-MLS(Maximum Length Sequence) 신호는 음향 측정에서 임펄스 응답을 추출하기 위해 사용되는 의사랜덤 바이너리 노이즈 신호입니다. 2**n - 1 길이의 반복 순열로 구성되어 전 대역 평탄한 주파수 스펙트럼을 가지며, 화이트 노이즈 대비 우수한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)을 제공합니다.
+MLS(Maximum Length Sequence) 신호는 음향 측정에서 임펄스 응답을 추출하기 위해 사용되는 의사랜덤 바이너리 노이즈 신호입니다. 2<sup>n</sup> - 1 길이의 반복 순열로 구성되어 전 대역 평탄한 주파수 스펙트럼을 가지며, 화이트 노이즈 대비 우수한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)을 제공합니다.
 === 특징 ===
-* **반복성**: 설정된 주기로 반복 재생되어 상호상관(cross-correlation)이나 FHT(Fast Hadamard Transform)로 임펄스 응답을 빠르게 계산합니다.
+  * **반복성**: 설정된 주기로 반복 재생되어 상호상관(cross-correlation)이나 FHT(Fast Hadamard Transform)로 임펄스 응답을 빠르게 계산합니다.
-* **SNR 우위**: 평균화 없이도 9~10dB 높은 SNR로 저소음 환경에서 2초 이내 실시간 측정이 가능합니다.
+  * **SNR 우위**: 평균화 없이도 9~10dB 높은 SNR로 저소음 환경에서 2초 이내 실시간 측정이 가능합니다.
-* **크레스트 팩터**: 낮은 평균 전력으로 고피크를 처리해 스피커 과부하를 방지합니다.
+  * **크레스트 팩터**: 낮은 평균 전력으로 고피크를 처리해 스피커 과부하를 방지합니다.
 === 음향 측정 적용 ===
-- 스피커 주파수 응답, 룸 음향(RT60, STI), Hammerstein-Wiener 모델 식별에 표준 신호로 활용됩니다.
+  - 스피커 주파수 응답, 룸 음향(RT60, STI), Hammerstein-Wiener 모델 식별에 표준 신호로 활용됩니다.
-- 실제 임펄스 자극의 위험을 피하고, 노이즈 내성으로 실내/야외 측정에 적합합니다.
+  - 실제 임펄스 자극의 위험을 피하고, 노이즈 내성으로 실내/야외 측정에 적합합니다.
-- CLIO, Smaart 등 소프트웨어에서 MLS를 내부 생성해 ISO 3382 표준 측정을 지원합니다.
+  - CLIO, Smaart 등 소프트웨어에서 MLS를 내부 생성해 ISO 3382 표준 측정을 지원합니다.
 === 장단점 ===
-|항목|내용|
+^항목^내용^
-|---|----|
 |장점|빠른 측정, 높은 SNR, 반복성으로 안정적 결과|
 |단점|비선형 왜곡 시 정확도 저하, 동기화 필요|
 Hammerstein 모델에서 MLS는 다양한 레벨 컨볼루션으로 스피커 비선형성을 분석합니다.
 =====Frequency Response 측정의 한계와 Hammerstein 모델=====
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 <imgcaption image6 center|Waves REDD17 전달 함수>{{20251229-145606.png}}</imgcaption>
+<imgcaption image7 center|Waves Scheps73 주파수 반응 >{{20251230-133500.png}}</imgcaption>
+<imgcaption image8 center|Waves Scheps73 최대 게인 주파수 반응>{{20251230-133512.png}}</imgcaption>
+<imgcaption image9 center|Waves Scheps73 최대 게인 전달 함수>{{20251230-133525.png}}</imgcaption>
 ======참조======

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