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y Domain
Y2 = fft(d2, FS2);
Ya2 = abs(Y2);
Yb2 = Ya2.^2;
Yc2 = Yb2.^0.5;
figure(2), subplot(311), plot(t, d2, 'r')
xlabel('Time(s)','fontsize',12)
ylabel('Amplitude', 'fontsize',12)
title('Data2 of Time Domain', 'fontsize', 14), grid
subplot(312), plot(f, Yc2, 'm')
xlabel('Frequency(Hz)','fontsize'
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Domain 그래프 및 Frequency-Domain 그래프를 분석해 나가며 Discrete Signal에 대한 분석방법과 Spectrum 해석 능력을 습득할 수 있었다. 또한 sptool을 통해 FFT를 하지 않고도 Filtering 특성을 확인해 볼 수 있었다.
이번 프로젝트는 이론상으로만 알고 있던 Fi
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Domain과 Frequency-Domain의 그래프 작성
(4) 이론과 시뮬레이션의 비교
2. Fourier Transform
(1) Matlab을 이용하여 주기가 없는 구형파 펄스 생성
(2) Matlab을 이용하여 Fourier Transform 프로그램 작성
(3) Matlab을 이용하여 Time-Domain과 Frequency-Domain의 그래프 작성
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Transform을 이용하여 Time-Domain을 Frequency-Domain으로 변환되어 명확한 정보(Frequency)를 얻어 노이즈를 제거하는 원리를 통해 분석시간을 대폭 감소시켜 기존 IR방식의 단점을 개선한 분석법이다. 가장 대표적으로 쓰이고 있다. 1] Object
2] Theory
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domain, frequency domain에서의 그래프를 그렸다. time domain에서 보면 noisy 신호에 noise신호와 original 신호가 합해져있는 것을 알 수 있고 frequency domain에서 보면 original 신호는 전 주파수에 걸쳐 분포하고 있고 noise 신호는 입력에서 주었듯이 440Hz에만
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Domain Analysis)로 성별에 따른 성별에 따른 맥박변이도의 차이를 실험해본 결과 모든 연령대에 있어서 성별에 따른 차이는 관찰 되지 않았고, 周波數領域分枝(Frequency Domain Analysis)로 성별에 따른 맥박변이도의 차이를 실험해본 결과 Standard scale,
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