ⅵ. Nyquist sampling Theory
- 한정된 대역의 주파수를 갖는 함수의 경우, 적절한 샘플링 간격을 취하면 샘플링 과정에서 아무런 정보의 유실없이 완전하게 재생될 수 있다
- 샘플링 주파수 fs는 신호의 최대 주파수 성분의 2배 이상이 되어야 한다.
즉, 이어야 한다.
- 여기서 는 샘플링 주파수(단위시간당 추출 샘플수)이며, 는 원래 신호에 포함된 주파수 중 가장 높은 주파수 이다.
- 이는 주파수 성분에서 중첩 현상을 피하기 위함이다. 만약 위의 조건을 만족하지 않는다면 중첩현상이 발생하여 원래 신호의 정상적 복원이 불가능하게 되어진다.
- 를 Nyquist Frequeuncy 라고 한다. 이는 sampling된 신호로부터 원래의 신호를 정상적으로 복원하기 위한 최소 표본 주파수를 나타낸다.
- 실제로 샘플링 주파수는 4-5배 이상을 기준으로 하고 있다.
- Nyquist Sampling 의 기본 공식은 다음과 같다
참고문헌
4. Reference(참고문헌)
-- MATLAB 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론, 김명진, 생능출판사
통신공학설계LAB7 : FM using Lab-volt- Content -1.Introduction 1) Purpose of the Experiment2) Theory2.Meterials& Methods 3. Data & Analysis 4. Discussion(토론) 5. Conclusion (결론) 6. Reference (참고서적) 1.Introduction 1) Purpose of the Experiment-MATLAB를 이용하여 FM 변조에 대하여 알아본다.2) Theory1. FM : Frequency Modulation진폭변조와 달리 진폭은 변하지 않고 필요에 따라 주파수만을 변화시키는 방법 음성의 전기신호와 텔레비전의 영상을 무선으로 송, 수신하는 경우에 사용 변조한 파의
matlab 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론 - 김명진www.wikipedia.org/목 차1. 소개 및 방법(Introduction & Method) 실험목적이론변조(Modulation)변조의 방식변조의 종류DSB-SC Modulation : (Double Side Band with Suppressed Carrier)DSB-SC Demodulationprove 보정필요한 이유prove 종류1. 수동(Passive) 프로브2. 능동(Active) 프로브3. 차동(Differencial) 프로브4. 전류(Current) 프로브5. 고전압(High-Voltage) 프로브6. 측정에 의한 프로브 구분- 고임피던스 프로브- 저임피던스
통신공학때 배운 이론의 이해를 좀더 쉽게 할 수 있었으며, 통신 장비의 내부 회로도가 전자회로로 이루어져 있기 때문에 이와 관련된 여러 과목을 많이 알아두어야 하겠다.참고문헌signal and system - Alan V. Oppenheim (한산 출판사)matlab 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론 - 김명진목 차1. 소개 및 방법(Introduction & Method) 실험목적2. 결과 및 고찰(Result & Reference)실험결과Quadrature Detector실험 이론1) Phase Shifter(이상기)/Limiter실험 구성실험
Matlab으로 방향을 전환하려는 추세인 것만 봐도 그 강력한 능력을 알 수 있을 것입니다.2. Matlab은 무엇인가?원래 Matlab은 Cleve Moler에 의해 Fortran으로 작성되었으나, 현재는 미국의 MathWorks사에 의해 C++로 작성되었습니다.Matlab 코딩 체계는 우리에게 친숙한 수학적인 기호와 간단한 C문법으로 행해지는데, 전형적인 이용 범위는 다음과 같습니다.수학과 관련된 계산알고리즘 개발상황 모델링과 data분석여러 가지 과학과 공학적인 그래픽적 표현GUI(Graphi
공학프로그래밍Homework #01:Design a user-defined convolution function using MATLABmain function close all;clear all;clcprofile on;load data;load filterCoeff;X=data; Y=filterCoeff; %편의상 변수바꿈.%input 값들 표시 figure;plot(abs(fftshift(fft(data)))); %주파수측 data 그래프title(Original); xlabel(FrequencyMhz); ylabel(Magnitude);figure;plot(X) %시간측 data 그래프title(Used Data); xlabel(Samples); ylabel(Magnitude);figure;plot(abs(fftshift(fft(Y)))); %주파수측 filterCoeff 그래프, lowpass filter 표시.title(Used filter C
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