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신호에서 괄호 안의 값을 구하기 위해 Matlab 내부 함수 hilbert, angle, unwrap를 사용하였고, 미분기를 통과하는 과정은 diff 함수를 써서 구현했다.
noise와 ripple이 생김을 확인 할 수 있는데, 표본화 간격을 조절함으로써 이를 줄일 수 있다.
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이용하여 학습자는 다양한 구성을 지닌 통신 설비를 가상으로 구현 할 수 있고, 이에 따라 주어진 문제와 연계하여 모델의 재구성 및 변화를 시도할 수 있게 할 수 있다.
2-5. 학생의 흥미를 촉발하거나 팀 작업을 가능하게 하는 경우의 예와 그
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가졌다. - 보통은 0.03미만의 값을 가졌다. - 교수님께서 설명하셨듯이 RK-4는 매우 정확성을 가지는 상미분 해법 방식으로 내 눈으로 확인하고 RK-4를 프로그램으로 한번 coding해보는 의미를 가졌다. ● 문 제
● 풀 이
● 고 찰
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이용한 시뮬레이션 은 그래픽으로 표현하는 CAD 프로그램 보다 결과 확인에 있어서 조금 더 까다로울수 있지만, 사용자에겐 보다 유익하다고 할수 있을 것이다.
●검토해 주셔서 감사합니다.
출처 :
http://web.mit.edu/10.001/Web/Course_Notes/NLAE/node6.htm
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function root= fixedpoint(func,xr,es,maxit)
if nargin<5, maxit=50;end
if nargin<4, es=0.001;end
iter=0;
while(1)
xrold=xr;
xr=func(xr)+xr; <<<
iter=iter+1;
if xr~=0, ea = abs((xr-xrold)/xr)*100; end
if ea<=es | iter>=maxit, break, end
end
disp
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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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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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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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감사합니다. ^^ 1. 프로그램에 대한 설명
(1) 프로그램에 사용된 변수들의 이름과 그 역할
(2) 입,출력 데이터의 이름
(3) 프로그램 코드(MATLAB 7.0)
2. 프로그램을 돌린 case 결과
(1) Aspect ratio 의 비교
(2) Sweepback angle 의 비교
3. 결 론
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