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s = 1/ts;
ws = 2*pi*fs;
T = 1;
x = (abs(t)< T/2) + (abs(t)==T/2)*0.5;
figure(31);
subplot;
plot(t,x);
rangex = max(x) - min(x);
axis([min(t), max(t), min(x)-rangex/4, max(x) + rangex/4]);
xlabel('t');
ylabel('f(t)')
이를 이용한 진폭 및 위상 스펙트럼
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s = 1/ts;
ws = 2*pi*fs;
T = 1;
x = (abs(t)< T/2) + (abs(t)==T/2)*0.5;
figure(31);
subplot;
plot(t,x);
rangex = max(x) - min(x);
axis([min(t), max(t), min(x)-rangex/4, max(x) + rangex/4]);
xlabel(\'t\');
ylabel(\'f(t)\')
이를 이용한 진폭 및 위상 스펙트럼
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<DSB AM>
1. SC AM
1) Baseband Signal <>
①
② (-0.5와 0.5에서 주파수성분이 나타나며, 중심주파수는 0으로 간주한다.)
2) Modulation <>
(여기서 =2 가 된다. 는 1GHz로 잡는다.)
① Matlab Simulation <>
3) Fourier Transform <>
① 의 FT
여기서 = 이다.
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% sin을 곱한 m1(t)의 변조
mo_m2=m2.*cos(2*pi*fc*t); % cos을 곱한 m2(t)의 변조
QPSK=mo_m1+mo_m2;
% noise
snr=20; % snr을 20dB로 지정
tx=awgn(QPSK,snr,'measured'); % white Gaussian noise를 QPSK 신호에 넣어줌 QPSK 방식 송수신단 매트랩 코딩
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코딩을 구성했었다. 이 코딩이 잘못된 것은 아니지만, 아래의 매트랩 파형과 같이 출력신호가 많이 왜곡되어 보기 좋지 않았다. 그래서 위상 부분만 따로 떼어내서 미분한 후 정보신호를 검출한 코딩을 택했다.
▣ 참고 : 수신신호 전체 미분
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MATLAB, HYSYS, MATHCAD 등 범용적인 공학 툴만 사용해보긴 했지만, 코딩이나 컴퓨터언어에 대해서도 기초적인 지식을 가지고 있기 때문에 어떠한 소프트웨어라도 빠르게 익힐 자신이 있습니다.
“스폰지같은 인재”
학부과정에서 학습한 내용이
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MATLAB, C 기반 신호처리 코딩 능력을 꾸준히 키워왔으며, 현재도 알고리즘 개선과 검증에 적극 활용하고 있습니다.
[성격의 장단점]
저는 조용하지만 관찰력이 뛰어난 편이며, 문제의 본질을 끝까지 파고드는 성향을 가지고 있습니다. 실험 중
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matlab등 프로그램 코딩에 관한 기본지식도 갖추고 있습니다. 입사 후, 이러한 다양성을 `마케팅 관리의 차이`로 바꾸기 위해 노력하겠습니다.
`N`o problem(문제없음) : 노력과 적극성 올림픽 금메달선수이기에 어떤 업무도 문제없이 극복하겠습
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