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032449,...
0.020271 0.0087999 6.6254e-018];
RCF_OUT1 = filter(coeff,1,in1);
RCF_OUT2 = filter(coeff,1,in2);
RCF_OUT3 = filter(coeff,1,in3);
eyediagram(RCF_OUT1,16,32);
xlabel('sample');
set(gca,'XTick',-16:8:16);
set(gca,'XTickLabel',{'0','8','16','24','32'});
title('ideal channel');
eyediagram(R
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이용해서 포락선함수 구현.
m2=abs(e);
plot(t,m2);
xlabel('second[t]');
ylabel('m2(t)');
-신호가 복원이 안된다. 신호의 값이 -로 내려갈 때 위상 반전이 일어나서 -값이 곱해지는 결과가 나타나므로 m(t)신호에서 -값들은 +로 출력된다.
7.AM변조에서 포락선
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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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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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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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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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이용한 시뮬레이션 은 그래픽으로 표현하는 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.htm
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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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value')==1 %단순지지보
subplot(3,2,5)
set(gca,'color','w')
title('보 그림','fontweight','bold','fontsize',11)
axis([-L/5,L+L/5,-h*5,h*5])
line([0,L],[h/2,h/2])%보
line([0,L],[-h/2,-h/2])
line([0,0],[-h/2,h/2])
line([L,L],[-h/2,h/2])
line([a,a],[h/2,4*h])%화살표
line([a,a-L/50],[h/2,2*h])
line([a,a+
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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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