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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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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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7). 프로그램 작성
3. 결론
1). 결과
2). 결과 분석 및 토의
4. ∙Programming Source
1). C++
2). MATLAB
5. ∙References
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메트랩 신호처리 초기 단계부터 마지막 high pass filter부분까지입니다
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for n=0
for j=1:17
if (j==1)&(n==0)
t(n+1,j)=20;
end
if (j=2)&(n==0)
t(n+1,j)=20;
end
if (j=3)&(n==0)
t(n+1,j)=20;
end
if (j=4)&(n==0)
t(n+1,j)=20;
end
if (j=5)&(n==0)
t(n+1,j)=20;
end
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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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Matlab to solve (a) and (b)
(a)
>> deng=[1 0.5 2.25]
deng =
1.0000 0.5000 2.2500
>> omegan=sqrt(deng(3)/deng(1))
omegan =
1.5000
>> zeta=(deng(2)/deng(1))/(2*omegan)
zeta =
0.1667
>> Ts=4/(zeta*omegan)
Ts =
16
>> Tp=pi/(omegan*sqrt(1-zeta^2))
Tp =
2.1241
>> POS=ex
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프로그램으로 계산하시오.
>> gauss
Ax=B의 형태의 방정식을 가우스소거법으로 풀기
A행렬을 입력하시오: A=[70 1 0;60 -1 1;40 0 -1]
B행렬을 입력하시오: B=[636;518;307]
연산을 시작합니다.
연산을 종료합니다.
ans =
8.59411764705882
34.41176470588233
36.76470588
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