M & A의 형태 및 방법

형태로 얻는 응답의 경우 일반적인 식에 대입하여 구할 수 있지만 이산적으로 얻어진 데이터의 경우 이산 푸리에 변환이 필요하다. 다음의 이산 푸리에 식을 이용하여 응답 스펙트럼의 크기 및 위상을 구해보라.주기당샘플링수N=11nxn0511223-34554647-68-39-3104분석식 : a k = 1 over N sum n=0 ^N-1 xnexp(-j2 pi kn/N)a k : k번째 스펙트럼 성분N : 한 주기 당 샘플 수xn : n번째 응답응답 스펙트럼의 크기와 위상|a k |= LEFT Re(a k

형태를 얻을 수 있다.앞서의 문제 1-(a)에서 우리는 Node 1, 3, 5, 7을 분석하였고, 분석 후에 얻은 데이터를 통해 멕스웰의 상반정리가 성립하는지 확인토록 하겠다.그림 27 M13, M31의 비교그림 28 M15, M51의 비교그림 29 M57, M75의 비교그림 27에서 그림 29를 보면 보면 알 수 있듯이 약간의 오차는 존재하나, 두 그래프들이 거의 일치하는 것을 볼 수 있다.다만 증명에서처럼 이상적으로 완벽히 일치하는 모습을 보기 힘들었고 특히 주파수가 커지면 커

및 변위 데이터를 얻을 수 있다. 그러나 이렇게 구한 데이터는 시간 도메인의 데이터이므로 고유값을 구하기 위해서는 주파수 도메인으로 변형시킬 필요가 있다. 이는 퓨리에 급수 혹은 변환을 통해 구할 수 있다. 연속적인 함수의 형태로 얻는 응답의 경우 일반적인 식에 대입하여 구할 수 있지만 이산적으로 얻어진 데이터의 경우 이산 푸리에 변환이 필요하다. 다음의 이산 푸리에 식을 이용하여 응답 스펙트럼의 크기 및 위상을 구해보라.분석식 : a

M TIMES cos(P pi over 180 )Im=M TIMES sin(P pi over 180 )이제 위의 식들과 임펄스 테스트 실험 데이터를 매틀랩을 통하여 구현해 보았다. x축을 주파수, y축을 축위치, z축을 Magnitude, Phase, 실수부, 허수부로 하는 3D 그래프와 주파수에 따른 실수부 및 허수부 변화 그래프를 2D로 구현하였다. Node 1MagnitudePhase실수부 3D실수부 2D허수부 3D허수부 2DNode 3MagnitudePhase실수부 3D실수부 2D허수부 3D허수부 2DNode 5MagnitudePhase실수부 3D실수부 2D허수부 3D허수부 2D

및 변위 데이터를 얻을 수 있다. 그러나 이렇게 구한 데이터는 시간 도메인의 데이터이므로 고유값을 구하기 위해서는 주파수 도메인으로 변형시킬 필요가 있다. 이는 퓨리에 급수 혹은 변환을 통해 구할 수 있다. 연속적인 함수의 형태로 얻는 응답의 경우 일반적인 식에 대입하여 구할 수 있지만 이산적으로 얻어진 데이터의 경우 이산 푸리에 변환이 필요하다. 다음의 이산 푸리에 식을 이용하여 응답 스펙트럼의 크기 및 위상을 구해보라.분석식 : a