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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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#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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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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autocorrelation function의 우함수 성질을
% 이용하여 앞에서 구한 auto_z를 y축 대칭하여 최종 autocorrelation function auto_z1 을 얻어냄)
figure(12);
subplot(211);
plot(t2,auto_z1); % Z의 autocorrelation function 출력파형
title('z의 autocorrelation function 출력파형 '), xlabel('Time
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autocorrelation function)는 식 (3)와 같이 정의된다.
여기서 <>는 시간에 대한 평균을 나타내며 I(t)와 I(t+τ)는 각각 시간 t, t+τ에서의 산란광의 세기를 나타낸다. 즉 천천히 변화하는 신호의 경우 그 이전상태를 많이 유지할 수 있기 때문에 빨리
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