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DFT와 FFT(DIF방식)을 살펴보면 같은 실험인데도 약간의 오차범위의 결과가 나타났지만, 오차율이 미약하기 때문에 프로세서에는 큰 영향이 없다고 생각한다. 또한 DFT와 FFT의 차이를 보면 앞서 실험한 DFT에서는 위와 같은 결과를 얻기위해서는
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1) DFT(discrete fourier transform)
DFT(Discrete Fourier Transform-이산(불연속) 퓨리에 변환)
: 연속적인 신호를 시간에 따라 sampling을 한 형태의 신호로 생각하여 퓨리에 변환식을 그대로 계산한다.
단일 주파수는 하나의 정현파로 이뤄져 있기 대문에 시
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퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)이다.
자료출처 : http://vision.inchon.ac.kr/binary_p13.html
3. MATLAB을 이용한 신호분석
7. 실험 2의 정현파를 Fourier Transform 한결과와 실험 5의 구형파를 Fourier Transform한 결과를
그래프로 나타내고 서로 다른 점을 분석하
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DFT
tau=1;
t = -10 : 1 : 10;
x=exp(-abs(t)/tau);
X(21)=0;
n=0;
for k=1:1:21,
for n=1:1:21,
X(k) = X(k)+x(n)*exp(-j*2*pi/20*k*(n-1));
end
X(k)=abs(X(k));
n=n+1;
end
k=1:1:21;
stem (k,X)
xlabel('k');
ylabel('X(k)');
1) Ts=1
(time) (frequency)
2) Ts = 2
(time) (frequency) 1. τ를 변화시키면서 (a)
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s:0.1;
f1=20;
f2=100;
f3=200;
X=cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t)
+cos(2*pi*f3*t);
X_fft=fft(X,512);
t_fft=0:1/511:1;
plot(t_fft,abs(X_fft));
☆ mfile
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clear all
fs=1000;
Ts=1/fs;
t=0:Ts:0.1;
f1=20;
f2=100;
f3=200;
X=square(2*pi*f1*t)
+square(2*pi*f2*t)
+square(2*pi*f3*t
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