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행렬 트랜스를 위한 함수
for (int i=0;i<16;++i){
for (int j=0;j<6;++j){
B[j][i] = A[i][j];
}
}
}
void makeE(double E[6][6]){
for (int i=0;i<6;++i ){ // 단위 행렬 만들기
for (int j = 0; j < 6; ++j ){
if(i==j)
E[j][i]=1;
}
}
}
void multi(double result[6][6], double A[16][6], double B[6][1
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수 있었고 적절한 온도, 크기, 재질 등을 고려하려면 많은 실험이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 서론
- 주제
- 목적
본론
- 단일 Fin
- 실제 Fin
( 적용식, 모델링 설계도면, 물성치, 매트랩 입력, 그래프 )
결론 및 고찰
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구현하기 위한 내용이며, Test part는 LDA Algorithm으로 실제 이미지 얼마만큼의 정확도를 가지고 이미지를 인식하는가를 Test하는 부분이다. 1. Introduction
2. Algorithm
ⅰ) PCA Part
ⅱ) LDA Part
ⅲ) Test Part
3. Analysis
ⅰ) matlab 결과 확인
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소개글의 각 문제를 매트렙으로 풀었습니다.
보드플롯등을 모두 매트랩으로 그리고 M-FILE 소스도 모두 수록하였습니다.
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sumation -3 ~ 3, -8 ~ 8, -50 ~ 50
if n==0, % c0 1/4 더하는 부분
exe = exp(i*n*(pi/2)*t);
znt = (1/4)*exe;
else
cn = (j./(2.*n.*pi)).*((-1).^n)+(1./(2.*n.^2.*pi.^2)).*((-1).^n -1); % cn 부분
exe = exp(i*n*(pi/2)*t); % exe 는 cn뒤 exp 부분
znt = cn * exe;
end
zt = zt + znt;
end
subplot(311), plot(t,xt
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프로그램 코딩 및 결과
2) x= linspace(-1,1,7) 에서 함수
로 주어지는 y 의 data를 이용하여,
a) 6차 polynomial interpolation을 구하라.
b) Cubic spline interpolation을 구하라.
매트랩 프로그램 코딩
출력 결과
3) 문제 2에서 x= -cos(pi*linspace(-1,1,7))일때, 똑같이 시행
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행렬로 변환하여 이를 그림으로 출력하였습니다.
2. 의 Fourier Transform () 및 의 Fourier Transform ()을 계산한 후 를 계산한다. 를 inverse Fourier Transform -> 하는 프로그램 작성
fid = fopen('input_sample.raw', 'rb'); %파일을 불러오는 부분입니다.
x = fread(fid, 655
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법되로 계수를 조정하였다.
MATLAB으로 rise time과 목표치의 10%에 해당하는 값을 입력한 후 공식에 따라 제어기 C(S)를 자동으로 구해주는 프로그래밍을 하자 옆의 그림과 같은 값이 나왔다.
구해진 값을 sysh2에 입력하고, 앞에서 입력한 G(S)를 serie
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MATLAB’이라는 프로그램을 사용하였다. ‘MATLAB’을 이용하여 시간영역 파형을 도시하고, Time-Domain 그래프 및 Frequency-Domain 그래프를 분석해 나가며 Discrete Signal에 대한 분석방법과 Spectrum 해석 능력을 습득할 수 있었다. 또한 sptool을 통해 FFT를
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Window를 사용하게 되는데, ‘MATLAB’의 사용법 미숙으로 인해 구현하는 데에 많은 어려움이 있었다.
전 학기에 수강한 ‘신호 및 시스템’ 과목에서 프로젝트를 할 때 ‘MATLAB’이라는 프로그램을 처음 사용해보았는데 그때의 경험이 이번 프로
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