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소개글

미약생체신호, 인체신호전달, 68000의 신호, 디지털신호처리의 압축알고리즘, 컬러TV의 신호전달, 집적회로의 신호전압, 소신호증폭기의 주파수, 통신시스템의 신호해석, 라플라스변환과 신호, 수기신호 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 미약생체신호

Ⅱ. 인체신호전달
1. 신경계와 내분비계
2. 신경계
3. 뉴런
4. 시냅스 전달
5. 신경계
6. 중추신경계
7. 뇌

Ⅲ. 68000의 신호
1. 어드레스 버스(A23～A1)
2. 데이터 버스(D15～D0)
3. 비동기 버스 제어 신호(Aynchronous Bus Control)
1) AS(Adress Stribe)
2) R/W(read/write)
3) UDS(upper data strobe), LDS(lower data strobe)
4) DTACK(Data Transfer Acknowledge)
4. 버스 중재 신호(BR, BG, BGACK)
1) BR(Bus Request)
2) BG(Bus Grant)
3) BGACK(Bus Grant Acknowledge)
5. 프로세서 상태 신호(FC0, FC1, FC2)
6. 시스템 제어 신호(RESET, HALT, BERR, MODE)
1) 외부 리셋(하드웨어 리셋)
2) 내부 리셋(소프트웨어 리셋)
3) HALT
4) BERR(Bus Error)
7. 인터럽트 제어 신호(IPL0, IPL1, IPL2, AVEC)
1) SR(상태 레지스터)과 인터럽트 레벨(IPL2～IPL0)과의 관계
2) 오토 벡터(Auto-vectored) 인터럽트
3) 벡터 인터럽트
8. 동기 버스 제어 신호(E, VPA, VMA)

Ⅳ. 디지털신호처리의 압축알고리즘

Ⅴ. 컬러TV의 신호전달
1. 각국의 컬러 TV 방식
1) NTSC
2) PAL
3) SECAM
2. 현행 TV 방송은 아날로그와 냉전의 소산

Ⅵ. 집적회로의 신호전압

Ⅶ. 소신호증폭기의 주파수
1. 저주파 응답 - BJT 증폭기
2. 저주파 응답 - FET 증폭기

Ⅷ. 통신시스템의 신호해석
1. 개요
2. 신호의 분류
3. Fourier Series
1) Exponential Fourier Series
2) 삼각 Fourier Series
3) 전력 신호에 대한 Parseval 정리
4) Sampling Function(Sinc Function)
4. Fourier Spectrum
1) τ고정, T변화
2) T고정, τ변화
5. Sinfularity Function(특이함수)
1) Unit Step Function(단위계단함수)
2) Impulse Function(임펄스 함수)

Ⅸ. 라플라스변환과 신호
1. 선형시불변시스템의 형태불변신호
2. 라플라스 변환의 정의
3. 라플라스 역변환

Ⅹ. 수기신호

참고문헌

본문내용

tial Fourier Series
=
: 의 크기는 우함수
: 의 위상은 기함수
2) 삼각 Fourier Series
, ,
3) 전력 신호에 대한 Parseval 정리
- 신호 의 평균전력 P
그러나 : 직교 함수 일 때 적분값 1
일 때 적분값 0
따라서 <-- Parseval\'s Theorem
- 의미: 시간영역과 주파수 영역에서의 전력은 같다.
4) Sampling Function(Sinc Function)
- 특징
1. 가 로 감에 따라 함수값은 0에 접근
2. Sampling 함수의 최대값은 1
3. 첫 번째로 함수 값이 0이 되는 점은 에서 이다.
4. Fourier Spectrum
- 함수내에 포함되어 있는 주파수 성분과 크기를 도식적으로 알기 쉽게 하기 위해 Spectrum을 구함.
Ex>
,
1) τ고정, T변화
- First zero crossing 불변
- T가 상승 => spectrum 크기 감소
=> spectrum 사이의 공간이 감소
2) T고정, τ변화
- 주파수 성분 사이의 폭 불변
- τ가 상승 => spectrum 크기 상승
=> spectrum 주파수 폭(first zero crossing)이 감소
주파수 성분 사이폭
스펙트럼 주파수 폭(대역폭)
- 주기적인 구형파 함수의 스펙트럼은 포락선이 sampling 함수모양이며 T와의 변화에 의한 스펙트럼의 변화에 주의
5. Sinfularity Function(특이함수)
1) Unit Step Function(단위계단함수)
2) Impulse Function(임펄스 함수)
- 다음 두 함수의 차이점
왼쪽 함수는 크기만 존재하고 따라서 적분이 불가능하나, 오른쪽 함수는
크기와 밑변이 존재, 적분이 가능하다. 즉, Impulse 함수의 크기는 면적으로 계산한다.
* 의 성질 :
Ⅸ. 라플라스변환과 신호
1. 선형시불변시스템의 형태불변신호
정의 1(형태불변신호): 임펄스응답 를 갖는 연속시간 선형시불변 시스템에 입력 가 인가되었을 때, 출력 가
(1)
와 같이 결정될 때 를 이 시스템의 형태불변신호(eigen signal)라 한다.
일반적인 시스템에 대한 형태불변신호를 찾는 것 ⇒ NOT easy
선형시불변시스템의 경우에는 복소지수함수가 형태불변신호이다.
(증명) 임펄스응답 를 갖는 연속시간 선형시불변시스템에
다음과 같은 복소지수함수가 입력되었을 때,
(2)
출력은
(3)
와 같고, 식(3)의 우변에 있는 적분 결과는 시간 와는 무관하고
복소수 만의 함수이므로 출력은
(4)
로 나타낼 수 있다. ⇒ 복소지수함수는 선형시불변시스템의 형태불변신호
2. 라플라스 변환의 정의
정의 2(라플라스변환): 임의의 연속시간 신호 의 라플라스 변환은 다음과 같다.
(5)
○ 복소지수함수는 임의의 선형시불변시스템의 형태불변신호이므로
입출력의 관계를 다음과 같이 표현 가능
(6)
⇒는 식(4)와 식(5)로부터 임펄스응답 의 라플라스 변환임을 알 수 있다.
○ 라플라스 변환에 사용되는 복소변수는 일반적으로
(7)
와 같으나, 특별히 와 같이 순허수인 갖는 경우 식(5)는
(8)
가 되어, 푸리에 변환과 같다.
⇒ (9)
3. 라플라스 역변환
푸리에 변환: 고유한 역변환이 존재하는 가역변환
□ 라플라스변환의 역변환은 존재하는지, 존재한다면 어떻게 구해지는가?
연속시간신호 의 라플라스 변환 ⇔ 의 푸리에 변환
즉, 수렴영역 내에 존재하는 에 대해서
(21)
식(21)의 푸리에 역변환
(22)
식(22)의 양변에 를 곱해서 정리
(23)
의 변수변환 후 정리
(라플라스 역변환식) (24)
⇒복소평면상의 폐곡 적분
□ 부분분수 전개 후 주어진 라플라스 변환쌍을 이용
Ⅹ. 수기신호
21세기의 가장 큰 특징 중 하나는 지식사회, 정보화 사회라고 한다. 이러한 지식 정보화 사회에서는 지식 만능, 기계 및 물질 중심의 무미건조한 사회가 될 가능성이 많다. 그리고 또래 집단이 모여 정다운 대화를 나누고 건전한 놀이를 함께 즐기기보다는 컴퓨터, 매스 미디어 등을 통한 ‘대리 만족’을 즐기는 사회가 될 수 있다. 또한 일의 진행과정을 중시하기보다는 능력 중심, 성과 중심의 인간 평가가 이루어지게 되어 ‘정서 결핍’의 인간이 많은 사회가 될 가능성이 매우 높다고 할 수 있다.
이러한 인간성 상실의 위험에 이르는 것을 막는 것은 우리의 교육이 나아갈 방향중의 하나라고 할 수 있다. 지식과 물질 만능 그리고 개인주의를 극복하고 품위 있는 인격과 인성을 갖추고 사회성과 공동체 의식을 갖춘 ‘더불어 사는 삶을 중시’하는 새로운 인간상이 필요하다. 즉 지ㆍ덕ㆍ체의 조화로운 인격 발달을 도모하는 인성 교육이 절실히 요구된다고 할 수 있다. 결국, 인간 중심의 교육이 이루어져야 한다는 것이다.
수기 신호(手旗信號)란 본래 항해 중이거나 항구 내에 정박중인 선박끼리, 또는 선박과 육지 사이에서 쓰이는 시각 통신(視覺通信)의 일종으로 가장 간단한 근거리 통신법이다. 수기 신호에는 한국식 수기 신호와 국제 간에 공용되는 세마포어(Semaphore)식 신호가 있다.
한국식 수기 신호는 1924년 조선 소년군 중앙대 도반장이었던 ‘이계환’ 선생님이 창안했고 그 후 몇 차례 수정을 거쳐 오늘날과 같은 수기신호로 발전하게 되었다.
수기 통신은 보통 오른손에 붉은 수기, 왼손에 백색 수기를 들고 정해진 동작에 따라 양팔을 사용하여 신호를 보냈고 수기가 없을 때는 도수(徒手)로 행해지기도 했다. 수기 통신은 해안에서의 파도 소리나 육지 혹은 산림지대에서의 바람 소리로 인해 서로의 의사가 소통되지 않을 때 주로 사용되었다.
참고문헌
노재성 외 1명(2006), 근거리 고속 무선 데이터 통신 시스템의 성능 해석, 한국디지털콘텐츠학회
방건웅(2001), 미약 생체신호와 응용, 한국표준과학연구원
박홍재(2008), 감시정찰용 초소형 센서노드를 위한 디지털 신호처리 알고리즘에 관한 연구, 국민대학교
배동윤(1997), 68000 CPU를 이용한 교육용 System 및 교재 개발, 충남대학교
송한정(2000), 전압제어형 카오스 집적회로의 설계에 관한 연구, 한양대학교
이현철(2004), 수동적 전기특성을 이용한 인체의 신호전달방향 계측법 개발, 원광대학교

키워드

미약생체신호,   인체신호전달,   68000의 신호,   디지털신호처리,   압축알고리즘