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function root= fixedpoint(func,xr,es,maxit)
if nargin<5, maxit=50;end
if nargin<4, es=0.001;end
iter=0;
while(1)
xrold=xr;
xr=func(xr)+xr; <<<
iter=iter+1;
if xr~=0, ea = abs((xr-xrold)/xr)*100; end
if ea<=es | iter>=maxit, break, end
end
disp
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매트랩에 대해 많이 배울 수 있었다. 처음에는 익숙하지 않은 프로그램을 배우기 위한 욕심으로 시작했지만 시간이 많이 들었다. 비록 완벽하게 해내지는 못했지만 매트랩을 새로 배웠다는 것에 의의를 두고 싶다.
사실 이론 공부를 할 때는
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신호에서 괄호 안의 값을 구하기 위해 Matlab 내부 함수 hilbert, angle, unwrap를 사용하였고, 미분기를 통과하는 과정은 diff 함수를 써서 구현했다.
noise와 ripple이 생김을 확인 할 수 있는데, 표본화 간격을 조절함으로써 이를 줄일 수 있다.
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1.5000
1.4844
0.0179
1.051
8
1.4688
1.4844
1.4766
-0.0034
0.528
9
1.4766
1.4844
1.4805
0.0073
0.263
10
1.4766
1.4805
1.4785
0.0019
0.135
11
1.4766
1.4785
1.4775
-0.0007
0.068
False-position of Bracketing method
function y = han3(x);
y = x^2 - 0.2333*x - 1.8391221;
end
>>falsi('han3', 0, 2, 0.0
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법에서 =1이면 이 방법은 Gauss-Seidel method와 같다. 만일 0≤〈1이라면 그 결과는 현재와 직전에 계산된 값들의 가중 평균을 취한 것이 되어 수렴하지 않는 시스템을 수렴하도록 만들거나, 진동하는 시스템에 감쇠를 부여하여 수렴을 촉진시킬 목
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CAD 프로그램 보다 결과 확인에 있어서 조금 더 까다로울수 있지만, 사용자에겐 보다 유익하다고 할수 있을 것이다.
●검토해 주셔서 감사합니다.
출처 :
http://web.mit.edu/10.001/Web/Course_Notes/NLAE/node6.html
http://uranus.eng.auth.gr/lessons/1/5.html
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0.2018
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비고 및 고찰
1)과 2)를 비교해본 결과, 결과 값이 차이가 2배 이상 차이가 나는 것을 볼 수 있었다. RK법은 간격이 좁을수록 참값에 근사한 값을 보였고 간격이 클수록 정확도가 떨어짐을 알 수 있었다.
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2 0.4 0 -0.15 0 -0.03
0 0.25 -0.11 0 0.11]
수신 여파기 출력은 다음과 같은 식으로 나타난다. (t_i = I * T_b 로 표본화 됨) 위 식에서 은 i 번째 비트의 복호화에서 다른 모든 전송된 비트의 잔여영향을 나타낸다. 표본화 전후에 존재하는 펄스로 인한 이
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정수이므로 K=4차로 하였다. 그런데 K=4일때 을 보면 4.187일때보다 작아졌으므로 실제 은 더 작아졌고 1-은 더욱 커져서 1에 가까워진 것이다. 그리고 아까와 같은 이유로 는 역시 작아졌다.
3)를 늘일 경우
가 커지면 stopband가 시작되는 주파수에
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법과 비슷하여 쉽게 설치할 수 있었다. 하지만 공간필터를 설치할 때에는 레이저와 공간필터의 높이가 제대로 맞지 않아 높이를 맞추는데 오랜 시간이 걸렸다. 실험 장치를 다 설치한 후 스크린과 레이저의 거리를 이용해 프레넬 회절과 프라
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