MATLAB 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론 (생능/김명진) MATLAB 실습 프로그램

소개글

MATLAB 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론 (생능/김명진) MATLAB 실습 프로그램에 대한 보고서 자료입니다.

목차

[제3장_프로그램]
[제4장_프로그램]
[제5장프로그램]
[제6장프로그램(추가)]
[제7장프로그램(추가)]
[제8장프로그램]
[제9장프로그램]
[제10장프로그램]
[제11장프로그램]


파일 105, 폴더 9
406KB


data_acquisition.pdf………………………………………………………3p
제6장_실습.pdf………………………………………………………………19p
제7장_실습.pdf………………………………………………………………16p

본문내용

제6장_실습.pdf




제6장 확률변수와 랜덤 프로세스


6.1 확률변수 실습
　여러 가지 확률분포 특성을 가진 난수(random number)를 발생시킨다. 이 실습에서는 다음과 같은 Matlab 내장 함수를 사용한다. 각 함수에 대한 상세한 사용법을 help를 통하여 익히도록 한다.

　i) rand
　　균일 분포의 난수를 발생시킨다. RAND(N)은 N ´N 행렬의 난수를 발생시키는데 행렬의 각 원소는 0과 1 사이에서 균일 분포된 난수이다. RAND(M, N)은 크기 M ´N 행렬의 난수를 발생시킨다.

　ii) randn
　　평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 분포의 난수를 발생시킨다. 이 함수의 사용법은 rand와 같다.

　iii) hist
　　Histogram을 계산하는 함수이다. HIST(Y, M)은 벡터 Y의 원소들을 M 등분하여 각 구간에
몇 개의 원소가 있는지 계산한다. 따라서 Y의 분포특성을 살펴 보는데 이용된다. 만일 M이 주어지지 않으면 10등분하여 histogram을 구한다.

　또한 내장 함수와 별도로 교재에서 제공하는 다음 함수를 실습에 이용한다.

　i) UNIFORM_NOISE.m
　　Uniform noise를 발생시키는데 사용하는데, 사용 방법은 다음과 같다.
　　uniform_noise (a, b, N)
　　이 함수는 (a, b) 사이에서 균일한 분포를 갖는 난수 N 개를 발생시킨다.

　ii) GAUSSIAN_NOISE.m
　　Gaussian noise를 발생시키는데 사용하는데, 사용 방법은 다음과 같다.
　　gaussian_noise (mean,variance,N,seed)
　　여기서 mean은 평균이고, variance는 분산이며, N은 발생시킬 샘플의 수이다. Seed은 넣지 않아도 되는데, seed를 넘겨 주면 randn 함수에서 사용하며 새로운 seed 값이 return된다.





▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒



제7장_실습.pdf




제7장 펄스 변조와 펄스부호 변조

이 실습에서는 다음에 주어진 QUANTIZATION.m 함수를 이용한다.

양자화 실습에서 사용할 Matlab 응용함수(quantization.m)



function [x_q] = quantization(x,n,scaling)
% QUANTIZATION(x, n) quantizes the analog input sequence x using an
% n bit uniform quantizer.
% Quantization points are set to the centroids.
% Number of quantization levels is M = 2^n.
% Dynamic range of the quantizer is restricted to the interval [-1, 1].
% Scaling 파라미터를 생략하거나 \'yes\'로 하면 입력을 normalize한 후에 양자화한다.
% Scaling 파라미터를 \'no\'로 하면 입력을 normalize하지 않는다.
%
% Non-uniform quantization을 원하는 경우
% Input sequence를 MU_LAW m-function을 사용하여 먼저 compress한다.
% Example
% [x_comp, K] = MU_LAW(x,255); % K is Max value
% x_q = QUANTIZATION(x_comp,8, \'no\'); % already normalized in MU_LAW
%
if (nargin == 2)
normalization = \'yes\';
elseif (nargin == 3)
normalization = scaling;
end
M = 2^n; % Number of quantization levels
%---------------------------------------------------------------------------
% Normalization
% Overload distortion을 방지하기 위하여 신호의 크기가 1 이하가 되도록
정규화한다.
%---------------------------------------------------------------------------
if strcmp(normalization, \'yes\')
K = max( abs(max(x)), abs(min(x)) );
x_norm = x/K;
elseif strcmp(normalization, \'no\')
K = 1;
x_norm = x;
else
error(\'Incorrect scaling parameter!!\');
end
%---------------------------------------------------------------------------
% Uniform quantizer
%---------------------------------------------------------------------------

키워드

통신이론,   김명진,   아날로그및디지털,   생능출판사,   MATLAB,   솔루션,   연습문제,   풀이,   해답,   통신이론/김명진