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성공적인 결과를 얻었다. (1) Description of the method with your code.
(a) matlab code for histograms.
(b) matlab code for scattergrams.
(2) Two histogram figures for 1000 and 5000 samples.
(3) Two scattergrams for 1000 and 5000 pairs of Gaussian random variables.
(4) Your comments on the
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및 Frequency 성분 분석>
2-1. 이 신호에서 0.5초에서 2.5초까지 2초 동안의 신호 (총 8192*2 = 2^14 크기의 vector)를 추출하여 random process X라 하고 X의 평균 power P를 구해보라.
2-2. X의 frequency 성분을 plot해 보아라. 이 때 신호의 크기가 2^14이므로 2^14 po
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확률은
넓은 광장에 수많은 모래를 아무렇게나 던졌을 때,
정밀한 세계지도가 만들어질 확률보다 적다."
랜덤프로세스의 한계를 말한다고 볼 수 있겠다.
하지만 진화론적으로 그것을 가능하게 할 수 있다는걸 그는 모른다.
광장에 아무렇게
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Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MATLAB 객체 지향 프로그래밍 언어, 박전수 역, 아진, 2008. 1. <신호의 취득과 저장>
2. <신호의 Power 및 Frequency 성분 분석>
3. <신호 + 잡음 분석>
4.
< 참고
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Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MATLAB 객체 지향 프로그래밍 언어, 박전수 역, 아진, 2008. 1. Simulate the experiment of a coin toss with P(head) = p as follows:
2. Plot the following PMF of the binomial random variable X using MATL
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