|
Random Process Simulation with MATLAB (PSD, auto-correlation)
목차
1. 문제
2. 관련이론
3. 설계방법
4. 설계결과 with MATLAB code
1. 문제
랜덤 프로세스 시뮬레이션은 통신 시스템, 신호 처리 및 통계학 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다.
|
|
|
PSD클수록 많은 power가 제거되는 것을 의미한다. 즉, 필터링의 효과는 노이즈를 제거한다. 즉 노이즈 power를 제거하는 기능을 한다.
< 참고문헌 >
- Probability, Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MATLAB 객체
|
|
|
with lambda=10'); xlabel('Y'); ylabel('PDF of Y');
grid on
Problem 2. (b) MATLAB CODE
Plot the Problem 2. (b) : Plot the PDF with normal(Gaussian) Distribution N(10,25)
< 참고문헌 >
- Probability, Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MAT
|
|
|
MATLAB CODE
< 참고문헌 >
- Probability, Random Variables and Random Signal Processing, P.Z. Peebles Jr.,
McGraw-Hill, 4th ed, 2001.
- MATLAB 객체 지향 프로그래밍 언어, 박전수 역, 아진, 2008. 1. Simulate the experiment of a coin toss with P(head) = p as follows:
2. Plot the following
|
|
|
random process라 정의할 때 Z의 FFT를 plot해 보라.
4-3. Z의 autocorrelation을 구한 후 이를 FFT해 서 Z의 PSD를 구해 보라.
4-4. Z의 PSD에서 원래 신호 X의 PSD를 뺀 차이를 구해보라. 이것이 Gaussian filtering 후 noise spectrum이다. Y의 noise power와 Z의 noise power
|
|
메뉴펼치기
