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방법을 사용
>> Uniform = rand(100000,1);
>> for i=1:1:100000,
Rayleigh(i) = sqrt(-log(1-Uniform(i)));
end
>> hist(Rayleigh,100) 1. Uniform Random Number 생성
2. Exponential Random Number 만들고 Histogram 출력
3. Gaussian Random Number 생성
4. Rayleigh Random Number 생성
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것 또한 확인 할 수 있습니다.
이번 실습을 통해서 현재 통신시스템에서 채널로 가장 많이 사용 하는 모델인 AWGN을 구현 해보면서 각 환경에 맞는 평균과 분산 값을 조절하여서 통신시스템을 모델링 할 수 있다는 점을 알 수 있었습니다.
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생성할수록 pdf에서 양쪽 끝이 많이 변하는 모습을 살펴볼 수 있으며 샘플을 많이 생성하게 되면 원래의 그래프와 더 흡사한 형태가 나온다는 것을 확인할 수 있다. 1. Uniform
(1) pdf/cdf
(2) pdf/cdf 랜덤 샘플 20000개
(3) 분석
2. exponential
(1) pd
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이론적 기반과 발전 과정
2.3 국내외 AI 신뢰성 평가 방법론 및 인증 체계
2.4 AI 거버넌스 프레임워크와 영향평가 제도
2.5 기업의 AI 윤리 경영시스템 구축 사례
2.6 생성형 AI 시대의 새로운 윤리적 과제와 대응 방안
3. 결론
3.1
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이론
1) 교안
2) PLC
3) MCU
4) Embedded Controller
2. 본론
가. 실험장치
나. 실험방법
다. 실험 시 유의 사항
3. 결론
가. 실험결과
1) LED의 깜박이는 주기를 좀 더 느리게, 또는 좀 더 빠르게 바꿔본다.
2) 0번 LED부터 7번 LED까지 순서대로 켜지
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