![[통신공학] FFT using MATLAB-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0001.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0002.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0003.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0004.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0005.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0006.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0007.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0008.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0009.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0010.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0011.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0012.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0013.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0014.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0015.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0016.gif)
![[통신공학] FFT using MATLAB-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/489/488746-0017.gif)
분야
hwp1.Introduction
1) Purpose of the Experiment(실험목적)
2) Theory(이론)
ⅰ. Fourier Series
ⅱ. Fourier Transform
ⅲ. DFT : Discrete Fourier Transform
ⅳ. DTFT : Discrete Time Fourier Transform
ⅴ. FFT : Fast Fourier Transform
ⅵ. Nyquist sampling Theory
ⅶ. MATLAB에서 DFT와 FFT의 비교
2. Data & Analysis(결과)
실습예제 3.26
실습예제 3.27
3. Discuss(토의)
4. Reference(참고문헌)
- 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
-- MATLAB 실습과 함께 배우는 아날로그 및 디지털 통신이론, 김명진, 생능출판사
