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#1 Sample Rate의 변화에 따른 Autocorrelation의 변화
- 신호처리 → Autocorrelation을 선택하고 입력신호를 AUX IN으로 하여 Function Generator로 정현파 신호를 입력 받는다. Sampling Frequency를 10 kHz, 20 kHz로 설정했을 때의 각각의 Autocorrelation 결과를 관찰한다.
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r j=1:1:i,
acf(i) = acf(i) + RandomCode(j) * RandomCode(1000-i+j);
end
end
for i=1001:1:1999,
acf(i) = acf(2000-i);
end
n = -999 : 1 : 999;
plot(n,acf)
- plot -
Random Code Autocorrelation function 1) Using (5.6.1)
2) Using a Random Code (using -1,1)
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음의 영향 하
에서 autocorrelation파형을 유지 할 수 있다는 것을 알 수 있었던 실험이었다. 처음 실
험 반사율이 적은 상태에서는 신호가 가까이 가면 입력신호가 커지거나 멀게 가면 입력
신호가 작아졌지만 autocorrelation파형은 그래도 일정하다
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Signal
y[n]
에 Autocorrelation Method를 적용하여 그 값을 얻어낸다. 그리고, 다음과 같은 Autocorrelation Method의 성질을 사용하여 분석 구간이 유성음 구간인지 무성음 구간인지를 판별한다.
해당 구간이 유성음 구간이면 그 구간에는 일정한 주기성이
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M-sequence 와 Gold code의 발생과
correlation을 이용한 성능 비교
( in Matlab )
1. M-sequence generation
결과
2. Gold code generation
결과
3. M-sequence Autocorrelation
결과
4. M-sequence crosscorrelation
결과
5. Gold code Autocorrelation
결과
6. Gold crosscorrelation
결과 1. M-sequen
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