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matlab 프로그램에서 이 dividing 된 음성 신호를 frequency domain으로 바꾼 후, ‘실’자의 spectrum을 분석 할 수 있었습니다. 저희 조가 사용한 코드는 Google에서 쉽게 찾을 수 있었는데, 이런 음성신호를 가지고 matlab이라는 프로그램을 사용해서 조원
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);
bar(f(i),V_USB(i)); grid
axis([min(f(i)), max(f(i)), min(V_USB(i)), max(V_USB(i))])
xlabel('Frequency [Hz]')
ylabel('V_U_S_B(f)') 1. 실험 제목
2. 실험 목적
3. 실험 개요
4. 실험 내용
5. 실험 과제
6. 매틀랩 소스: 위 실험과제들의 소스(주석 달려있슴)
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과제 수행 일정 1-(1) 결과 그래프
1-(2) Convolution Program
1-(2) 결과그래프
1-(3) auto-Correlation Program
문제 1-(3)의 결과 그래프
문제 2-(1)의 결과 그래프
2-(3) 결과 그래프
3-(1) cross-Correlation Program
3-(2) 결과에 대하여 수신한 r(t)는 m1(t)와 m2(t)
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과제 : ode solver를 모두 사용해서 ode problem을 풀어보고
걸리는 시간과 정확성을 비교하라.
Example 1.7
<exam7.m>
function [ dx ] = exam7( t,x )
ep=1;
dx(1,1)=x(2);
dx(2,1)=-x(1)+ep*(1-(x(1))^2)*x(2);
end
<exam7_run.m>
t_f=500;
x0=[1 0];
fprintf('ode113\n');
tic;
[
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과제 : ode solver를 모두 사용해서 ode problem을 풀어보고
걸리는 시간과 정확성을 비교하라.
Example 1.7
<exam7.m>
function [ dx ] = exam7( t,x )
ep=1;
dx(1,1)=x(2);
dx(2,1)=-x(1)+ep*(1-(x(1))^2)*x(2);
end
<exam7_run.m>
t_f=500;
x0=[1 0];
fprintf('ode113\n');
tic;
[
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