MATLAB을 이용한 convolution의 이해

소개글

Matlab을 이용한 convolution에 대한 이해입니다.
예제는 물론 소스코드 도 들어있고 그 소스코드에 대한 설명까지 자세히 설명되어있습니다.

목차

1. 개요
2. 실습결과 및 분석
3. 소스코드

본문내용

1. 개요

Convolution의 개념을 매트랩으로 옮기고 응용한다.

2. 실습결과 및 분석

실습 시작 전 이론

1. 임펄스 응답
임의의 시스템이 갖는 고유한 성질을 알고자 할 때 주로 사용하는 방법은 시스템에 임펄스 입력 을 넣어 나오는 출력 h[n]의 형태로 파악하는 것이다. 다음 그림과 같이 임의의 이산시스템 T{ } 이 임펄스 신호를 입력신호로 가지면 출력이산신호 h[n]=T{} 을 얻을 수 있는데 이때 출력된 이산신호 h[n]을 임펄스 응답(impulse response)이라고 한다. 이 임펄스 응답은 하나의 이산신호인 임펄스 신호 입력으로 가질때의 출력신호 형태를 나타내기 때문에 이산시스템 T{ } 의 고유한 성질을 반영하게 되어 임펄스 응답 시스템(impulse response system) 이라고도 부른다.

<중 략>

clear;
n = 0:200; //시간축 범위를 0~200으로 설정
x1 = myfun_dt_sinusoid( n, 1, 0.01, 0);
x2 = myfun_dt_sinusoid( n, 0.2, 0.03, 0);
x3 = myfun_dt_sinusoid( n, 0.2, 0.05, 0);
x4 = myfun_dt_sinusoid( n, 0.2, 0.07, 0);
x5 = myfun_dt_sinusoid( n, 0.2, 0.09, 0);
// 진폭과 주파수가 다른 정현파 5가지를 생성
x = x1 + x2 + x3 + x4 + x5; // 5가지 정현파를 하나로 합성
h1 = moving_average_system (myfun_dt_impulse(n), 10);
// 시스템에 impulse함수를 N=10으로 하여 입력
h2 = moving_average_system (myfun_dt_impulse(n), 30);
// 시스템에 impulse함수를 N=30으로 하여 입력
h3 = moving_average_system (myfun_dt_impulse(n), 60);
// 시스템에 impulse함수를 N=60으로 하여 입력
[n1, y1] = myfun_dt_conv( n, x, n, h1 );
// impulse response를 이용해 만든 h1과 x를 컨볼루션

참고 자료

없음