[지능기계] 계측공학 ADC_FFT
- 최초 등록일
- 2004.06.16
- 최종 저작일
- 2004.06
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소개글
계측공학 텀 프로젝트 리포트
목차
1. General System으로부터 Data를 Sensing Device로부터 신호를 Acquisition
2. Sensing Data로부터 Digital Signal로 변환 (ADC의 원리와 목적을 밝혀라.)
3. FFT(Fast Fourier Transform)를 구현한다. (FFT의 원리와 목적을 밝혀라.)
4. Spectrum
5. 자기 상관 계수, 상호 상관 계수, Coil rate, Phase Margin, Magnitude Margin
본문내용
The basic idea behind all fast algorithms computing the discrete Fourier transform(DFT), commonly called the fast Fourier transform(FFT) algorithms , is to decompose successively the N-point DFT computation into computations of smaller size DFTs and to take advantage of the periodicity and symmetry of the complex number . Such decompositions, if properly carried out, con result in a significant savings in the computational complexity. There are various versions of the FFT algorithms. We review here the main concepts behind the two most baic FFT algorithms.
FFT는 DFT의 계산은 물론이고 스펙트럼분석이나 상관계수계산 그리고 켑스터럼(cepstrum)계산에 응용할 수 있다.
상관의 개념은 통계학에서 주로 사용하는 것으로 두 양의 관계의 정도를 표시해 준다. 상관함수에는 상호 상관함수(Cross correlation)와 자기 상관함수(Auto correlation)의 두 가지 형태가 있다.
참고 자료
matlab.metric.or.kr