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법에서 =1이면 이 방법은 Gauss-Seidel method와 같다. 만일 0≤〈1이라면 그 결과는 현재와 직전에 계산된 값들의 가중 평균을 취한 것이 되어 수렴하지 않는 시스템을 수렴하도록 만들거나, 진동하는 시스템에 감쇠를 부여하여 수렴을 촉진시킬 목
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<DSB AM>
1. SC AM
1) Baseband Signal <>
①
② (-0.5와 0.5에서 주파수성분이 나타나며, 중심주파수는 0으로 간주한다.)
2) Modulation <>
(여기서 =2 가 된다. 는 1GHz로 잡는다.)
① Matlab Simulation <>
3) Fourier Transform <>
① 의 FT
여기서 = 이다.
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법과 비슷하여 쉽게 설치할 수 있었다. 하지만 공간필터를 설치할 때에는 레이저와 공간필터의 높이가 제대로 맞지 않아 높이를 맞추는데 오랜 시간이 걸렸다. 실험 장치를 다 설치한 후 스크린과 레이저의 거리를 이용해 프레넬 회절과 프라
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매트랩에 대해 많이 배울 수 있었다. 처음에는 익숙하지 않은 프로그램을 배우기 위한 욕심으로 시작했지만 시간이 많이 들었다. 비록 완벽하게 해내지는 못했지만 매트랩을 새로 배웠다는 것에 의의를 두고 싶다.
사실 이론 공부를 할 때는
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행렬의 역행렬을 나타냄
example
a =
1 1 1
1 2 3
1 3 6
>> inv(a)
ans =
3 -3 1
-3 5 -2
1 -2 1
source
소스없음
7
함수
max
기능
각 열의 가장 큰 원소를 나타냄
example
a =
1 5 7
2 6 3
>> max(a)
ans =
2 6 7
source
소스없음
8
함수
sqrt
기능
각 원소의 root값을 나타냄
ex
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0.2018
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비고 및 고찰
1)과 2)를 비교해본 결과, 결과 값이 차이가 2배 이상 차이가 나는 것을 볼 수 있었다. RK법은 간격이 좁을수록 참값에 근사한 값을 보였고 간격이 클수록 정확도가 떨어짐을 알 수 있었다.
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수는 정수이므로 K=4차로 하였다. 그런데 K=4일때 을 보면 4.187일때보다 작아졌으므로 실제 은 더 작아졌고 1-은 더욱 커져서 1에 가까워진 것이다. 그리고 아까와 같은 이유로 는 역시 작아졌다.
3)를 늘일 경우
가 커지면 stopband가 시작되는 주파
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FFT를 적용할 때에는 분해능과 속도 사이의 적절한 합의점을 찾는 것이 중요하다는 것을 알고, 합의점을 찾아 프로그램을 구현해 보았습니다. 1. Window 함수조사
2. 윈도우 함수 길이 N=512,256,128,64,32,16일 경우
3. 440Hz와 500Hz와의 합성
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법은 훨씬 간단하게 사용되는 거 같아 쉽게 다가갈 수 있는 거 같았다. 그래서 사용하기 더 쉬운거 같고 아직 모르는 부분이 많아 사용법에 더 익숙해져야겠다. 1.실험 제목
2.실험 일시
3.실험 목적
4. sin함수와 cos함수를 MATLAB를 이
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법, Matlab, TI계산기등으로 구할 수 있다. 의 값은
, ,
초기값을 (a) 4.2 와 (b) 4.43을 사용하여 Newton-Raphson법을 사용한 결과는
Initial Condition
초기조건을 4.3으로 했을 때 는 로 접근하는데 9번의 계산 과정이 필요하다.
Initial Condition
초기조건을 4.43
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