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0.5) (Ts = 0.25)
2) Frequency domain
tau=1;
X(4001)=0;
freq = -2:0.001:2;
n=1;
for f=-2:0.001:2,
X(n)=0;
for t=-10 :1 :10,
X(n)=X(n)+exp(-abs(t)/tau)*exp(-j*2*pi*f*t);
end
X(n)=abs(X(n));
n=n+1;
end
plot (freq,X)
xlabel(\'frequency\');
ylabel(\'X(f)\');
fs=2일때 fs=1일때
fs=2일때 fs=4일때
-> Sam
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furier series 처럼 나타날지 그것은 알 수가 없다. 만약 측정범위를 4배, 5배로 넓혔다면 일정한 패턴을 추측하여, 적절한 곡선적합법을 선택 할 수 있을 것이다.
선형 보간법의 경우 무조건 차수만 높인다고 곡선적합(curve fitting)이 더욱 더 높은
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Furier, Laplace Transform 까지도 구현 할 수 있으나 거기까지는 우리의 능력이 부족하여 주어진 시간에 완성하지 못했다. 이 점에 대해서는 대단히 아쉬움과 욕심이 남는 부분이지만 내 스스로 처음 접하게 된 MATLAB으로 이런 프로그램을 설계했다
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