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void CTestDoc::Lowpass3()
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int x, y, p, q, div;
int sum, filter1[3][3]={{1,2,1},{2,4,2},{1,2,1}};
div = 0;
for(q = 0;q <=2;q++)
{
for(p =0;p <= 2;p++) div = div + filter1[q][p];
}
for(y = 1;y <255;y++)
{
for(x =1;x < 255;x++)
{
sum = 0;
for(q = 0;q <=2
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Lowpass filtering에서만 대부분의 값이 나오고 나머지 filtering에서는 값이 거의 없었다. 4번째 결과인 y4[n] 역시 이론대로라면, y3[n]와 똑같이 나와야 하지만, 신호 성분이 워낙 미미해서 제대로 된 결과 값이 안 나온 것이라고 생각된다.
다음은 앞
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해 버릴 수 있게 된다. L과 C를 하나씩 이용하여 구현 가능한 최소한의 2차 필터 기본형은 아래와 같다.
결국 모든 필터의 근본 원리는 이러한 L, C 성분의 조합이라고 할 수 있다. 따라서 Low Pass filter는 이러한 원리에 의해 만들어진다.
캐패시
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정보통신 기술이 각광을 받고 있는 오늘날 마이크로파 기술은 중요한 매체가 되고 있다. 마이크로파란 주파수 1GHz에서 수백 GHz까지의 전자파를 말하는데 특히 PCS 서비스가 1.8GHz 대역을 이용 하고 있으므로 기술이 점점 발달 하고 있는 추세이
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lowpass filtering
5000Hz lowpass filtering
1000Hz lowpass filtering
1000Hz lowpass filtering
3000Hz sine wave를 발생시켰을 때 3000Hz 이상의 주파수(5000Hz)로 lowpass filtering 했을 때와 3000Hz 이하의 주파수(1000Hz)로 lowpass filtering 했을때를 비교해보았다.
5000Hz lowpass filtering을
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Lowpass 필터를 달아줌으로서 하모닉 성분을 제거할 수 있을 것이다. 성능보다는 최종 출력을 얻고자 하였기에 잡음 개선 방법은 크게 고려하지 않았지만 후에 다시 제작을 한다면 이러한 점들을 고려하여 최적화된 DDS/PLL 주파수 합성기를 설계
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