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function C=c_damping(d_theta_1,d_theta_2,d_theta_3,d_theta_4);
syms theta_1 theta_2 theta_3 theta_4
m_1=1;
m_2=2;
m_3=3;
m_4=4;
L1=1;
L2=1;
L3=1;
L4=1;
jaco_g1=[0, 0, 0, 0; 0,0,0,0; 0,0,0,0]
jaco_g2_11=-(0.5*L2*cos(theta_2))*sin(theta_1);
jaco_g2_12=-(0.5*L2*sin(theta_2))*cos(t
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전송되는 신호는 시간영역에서 심볼주기 길이의 구형파 윈도우를 Ⅰ. 서론 - OFDM 기본이론
Ⅱ. 본론 - Matlab 을 이용한 OFDM
1. OFDM signal and spectrum : Matlab code
2. OFDM signal and spectrum : Execute
3. Simulink : In progress(OFDM with 64QAM)
Ⅲ. 결론
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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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or k=-19:1:19;
y=y+5*sinc(1/2*k)*cos(pi/2*k*t);
end
x(t<0)=0;
x(t>0)=1;
x1=10*(t+1>=0);
x2=-10*(t-1>=0);
x=x1+x2;
figure
plot(t,y,'r');
hold on
plot(t,x);
title('푸리에급수 N=19');
grid on
5.N=79 일 때
t=-2:0.01:2;
y=0;
for k=-79:1:79;
y=y+5*sinc(1/2*k)*cos(pi/2*k*t);
end
x(t<0)=0;
x(
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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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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 (1~16bits)
3) 각 nbits 양자
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공학컴퓨터 프로그래밍 과제
- MATLAB 연습문제 4장, 5장, 6장 -
담당교수 : 교수님
제 출 일 :
소 속 : 화학공학과,
이 름 :
○ 4. 2
1. 프로그래밍
2, 실행 결과
제대로 프로그래밍이 되었는지 확인하기 위해 초기값을 대입하여 실행해 보았습니다.
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---Purpose
---Amplitude Modulation
---Frequency Modulation
---Amplitude demodulation
---conclusion
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MATLAB을 이용하여 그래프로 나타내면 아래 그림과 같다.
위의 그래프로 미루어볼 때, 사용자가 전화를 시도할 확률 p가 커질수록 전화를 이용하는 사용자의 수가 증가한다. 만약 RAM개수를 일정하게 유지한다면, RAM의 개수에 비해 전화 사용자
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법의 예를 들어보면 총 100개의 DFT신호가 있을경우 그중 10개를 골라낸후 10개의 신호를 단순히 연결함으로써 제외된 신호들의 예상치를 적용하게 되는 것이다. 변환시간의 문제로 인해 실제적으로는 거의 대부분 FFT를 사용하고 있는데 이것은
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