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확률이 매우 작다는 것을 보아 지진의 수는 Poisson random variable이라고 할 수 있다. 다음의 두 PMF 그래프를 보면 X축이 커지면 거의 0이라는 점에서 비슷한 양상을 보이는데 이론적인 그래프는 곡선의 형태를 그리지만 data에 의존한 실험적 그래
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정사각형(정육각형) 모양으로 좌표를 나타낸다. 그 공간의 한 점에 Point A, B, C가 있다는 것을 가정한다.
카메라로 촬영한 원본 이미지
원본 이미지 좌표
하지만, 위와 같은 방법으로 이미지를 추출할 경우는, COLOR의 수가 무한대에 가까울 정도
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방법을 사용
>> Uniform = rand(100000,1);
>> for i=1:1:100000,
Rayleigh(i) = sqrt(-log(1-Uniform(i)));
end
>> hist(Rayleigh,100) 1. Uniform Random Number 생성
2. Exponential Random Number 만들고 Histogram 출력
3. Gaussian Random Number 생성
4. Rayleigh Random Number 생성
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random variable & Plot the PMF of normal distriution
→ MATLAB 시뮬레이션 결과, (a) PMF(확률질량함수)와 (b) PDF(확률밀도함수)의 그래프 모양은 거의 일치함을 알 수 있었다. 그러나 (a) PMF는 이산확률변수 X의 분포를 함수로 나타낸 것으로 Discrete하며, (b) PDF
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random process X라 하고 X의 평균 power P를 구해보라.
2-2. X의 frequency 성분을 plot해 보아라. 이 때 신호의 크기가 2^14이므로 2^14 point FFT를 이용하여 magnitude를 plot해 본다. (참고: Matlab에서 fft를 수행한 후 fftshift를 해야 low frequency 성분이 plot의 가운
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