|
함수를 이용하여 구간을 구하였다.
두번째 방법으로, exp(sin)함수를 이용하여 구간을 구하였다.
세번째 방법으로, 잘 알려진 chebyshev node 로서 구하였다.
그리고, 각 구간의 특징을 비교하여, 최적의 구간으로서의 결론을 내리고자 하였다.
|
|
|
매트랩 출력파형을 통해 확인할 수 있었다.
Plot the step and ramp response of the designed system (Use Matlab Simulink!)
① 스텝 일 때
< Lead Compensator 회로와 출력 파형 >
< Lag Compensator Pole Zero 10배 일 때 회로와 출력파형 >
< Lag Compensator Pole Zero 4배
|
|
|
Matlab Simulation <>
3) Fourier Transform <>
① 의 FT
여기서 = 이다.
② Matlab Simulation
③ 의 Fourier Transform
그러므로,
+
④ Matlab Simulation
* SC AM 에서는 반송파 주파수에서 크기성분이 나타나지 않았지만, TC AM 에서는 델타함수가 더해지면서 일
|
|
|
Matlab의 기본적인 data 요소는 차원에 제한이 없는 array(배열)로 구성된다. 즉, 기본의 High-level 언어에서는 행렬 연산의 경우, 연산에 대한 해당 함수를 만들어 주어야 했지만 Matlab에서는 기본 피 연산자가 배열이므로 한번에 일괄적으로 계산을
|
|
|
MATLAB의 wavread함수를 이용하여 소리파일을 불러온 뒤, fft함수를 이용하여 음성 신호의 주파수를 분석하고 주파수 대역에 맞게 두 신호를 나눌 수 있는 필터를 fdatool로 구현하였다.
기타 0~1000 Hz
피아노 1.2 ~ 2K Hz
2. 5 시험 및 평가 (시험 및 평가
|
|
|
함수가 우리가 적분해야할 1/(y-x)
f=1./(y-x)
x=x(3:10);
f=f(3:10);
%%x에 따른 f의 그래프를 그린다.
plot(x,f)
ㆍfigure
그럼 위와 같은 그래프가 만들어 진다. 우리는 그래프에서 넓이를 찾아야 하므로
위와 유사한 2차함수로 fitting 해줄 필요가 있다. 2차함
|
|
|
함수에 대입할 항을 계산하자.
t(℃) P(mmHg) T(K)
1 7.6 40 280.75 1 0.00356 1.602
2 15.4 60 288.55 1 0.00346 1.778
3 42.2 200 315.35 1 0.00317 2.301
4 80.1 760 353.25 1 0.00283 2.881
이므로
따라서 계수들은
즉 이다.
이 계산은 MATLAB을 이용하면, 간단히 계산된다.
X=[ 1 0.0035
|
|
|
Matlab알고리즘으로 쉽게 그래프로 표현이 가능하다. t=[0 1 2 3 4 5 7 10 12 15 20 25 30];
v=[0 6.5 8.5 12.3 15.8 19.1 20.3 21.1 22.2 23.1 23.9 24.4 25.1];
uv=v*0.95238
rv=25-uv
remol=rv*0.05/1000
a=remol/0.025
int=(1./a)-(1/a(1));
plot(t,int)
cftool을 이용하여 함수를 Fitting을 하면 다음과
|
|
|
convolution하였기 때문이다. 이차이는 그리 크지 않다. 이는 다음 page에서 MATLAB으로 구현된 spectrum에서 확인할 수 있다.
결과를 보다 확실히 하기 위해 주어진 입력 데이터를 MATLAB “freqz"함수를 이용하여 주파수 성분을 분석하여 보았다.
주어진
|
|
|
함수가 우리가 적분해야할 1/(y-x)
f=1./(y-x)
x=x(3:10);
f=f(3:10);
%%x에 따른 f의 그래프를 그린다.
plot(x,f)
ㆍfigure
그럼 위와 같은 그래프가 만들어 진다. 우리는 그래프에서 넓이를 찾아야 하므로
위와 유사한 2차함수로 fitting 해줄 필요가 있다. 2차함
|
|
메뉴펼치기
