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Sampling Freq. 의 1/2에 해 1. 서론
1) A/D conversion 의 의미와 단계별 과정
2) Mathematical model for an A/D, D/A converter
2. 본론
1) Sampling
2) Quantization
3) Encoding
3. 실습 - Matlab
1) Voice Signal 의 Recoding, Writing, plotting
2) Voice Signal 의 Quantization bits 변환 (1
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1000,fs=1000
2. 실험 분석 및 고찰
2)번 실험의 결과를 관찰해보면 스팩트럼에서 sampling rate가 500과 700에서는 원래의 주파수 200이 나왔지만 250과 300에서는 원래주파수보다 낮은 50과 100이 나왔다. 이것은 나이퀴스트 표본화정리를 통해 설명될 수
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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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매트랩에 대해 조사,이해
15%
06/04
메신져
20:00
매트랩 문법에 대해 정보를 공유하고, 어떠한 알고리즘을 사용할 것인가에 대한 논의
각자 소스를 구현해보기
25%
06/07
충 906
17:00
매트랩을 얼마나 이해했는지 비교해보고, 각자의 구현방법을 통해
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N*Ts*Fs=1
신호를 샘플링할 때
샘플링시간을 Ts로 잡는다면 주파수 영역에서의 주기 Fs=1/Ts가 된다.
N*Fs=1/Ts를 만족하는 N을 잡으면 DFT를 할 수 있다.
zero인 구간을 샘플링하여 변환하면 더 빽빽하게oversampling이 일어난다.
Matlab에는 vertor의 양
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의 샘플링데이타의 차이가 있었다. 이에 좀더 일반성을 갖는 결과를 확인 하기 위하여 Matlab/Simlink 시뮬레이션의 샘플링 타임을 100ms과 10ms으로 변화시켜 시뮬레이션 결과 그래프와 확인해 보았다. 샘플링이 변화된 Matlab/Simlink 시뮬레이션과 하
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MATLAB과 같은 데이터 분석 툴의 활용법을 익혀, 기존 데이터를 다시 시각화하고 새로운 측정 방식을 시뮬레이션했습니다. 또한, 다음 실험에서는 기존의 측정 빈도보다 두 배 이상 높여 데이터를 수집하고, 각 환경 변수의 변화를 면밀히 기록
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