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pdf에서 양쪽 끝이 많이 변하는 모습을 살펴볼 수 있으며 샘플을 많이 생성하게 되면 원래의 그래프와 더 흡사한 형태가 나온다는 것을 확인할 수 있다.
3. gaussian
(1) pdf/cdf
x = -4:0.05:8
y = gausspdf(2,1.5,x)
z = gausscdf(2,1.5,x)
subplot(1,2,1)
plot (x, y)
subplot
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성공적인 결과를 얻었다. (1) Description of the method with your code.
(a) matlab code for histograms.
(b) matlab code for scattergrams.
(2) Two histogram figures for 1000 and 5000 samples.
(3) Two scattergrams for 1000 and 5000 pairs of Gaussian random variables.
(4) Your comments on the
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PDF with lambda=100 and m=1000
→ MATLAB 시뮬레이션 결과, 그래프 파형을 통해 sample mean = 0.009756임을 확인할 수 있다.
또한, sample variance는 을 확인할 수 있다.
2. Relationship of exponential and Gaussian distributions:
(a) Generate 1,000 samples whose PDF is normal (Gaussian) distr
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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
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hist(R,40)
%hist(Theta,40)
1. Additive Sinewave = 0일때
( Gaussian 1) (Gaussian 2)
( Envelop ) ( Phase )
=> =0일 때 Envelope 는 Rayleigh pdf가 되고 Phase는 Uniform하다는 것을 알 수 있다.
2. Additive Sinewave = 3일때
( Gaussian 1) (Gaussian 2)
( Envelop ) ( Phase )
3. Additive Sinewave = 5일때
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