이동통신 시스템 1차 프로젝트

목차

1. 아래 그림을 참고하여 MATLAB을 이용하여 다음의 신호의 그래프를 그리시오.
2. 1번 과정에서 1sec 당 sample 개수를 16, 128, 256으로 설정하여 실험을 반복하라.
3. MATLAB을 이용하여 1번 과정에서 생성한 사각파 신호에 대해 FFT한 결과의 크기를 그래프로 나타내고, FFT한 신호를 다시 IFFT한 결과를 그래프로 나타내어라. FFT 하기 위한 신호의 개수는 다음과 같이 설정하여 반복하라.
4. MATLAB에 정의되어 있는 rand, randn, randint 함수를 사용하여 1, 개의 sample들을 생성하고 파형으로 나타내어라. 이러한 과정을 각각 3번씩 반복하여라.
5. 4번 과정의 각각의 함수에 대하여 sample들의 개수가 개일 경우 히스토그램을 이용하여 각각 그려라. 히스토그램은 신호들의 값을 0.1 단위로 구분 하여 나타내어라.
6. 4번 과정에서 생성한 sample들을 정규화한 확률밀도함수로 표현하라. 정규화 된 확률밀도함수는 4번 과정의 히스토그램에서 각 구간의 sample 개수를 전체 sample 개수( )로 나누면 된다.
7. MATLAB에 정의되어 있는 rand, randn, randint 함수를 seed 값을 설정할 수 있다. seed 값을 2014로 설정하는 경우, 각각의 함수에 대하여 개 의 sample들을 생성하여 그림으로 나타내고, 이들을 각각 3번씩 반복하여라. 4번 과정의 결과와 비교하여 차이점을 설명하여라.

본문내용

※ 수행 결과의 분석
1. Sample 개수의 변화에 따른 현상을 분석하고 그 원인을 기술하시오.
sample의 개수가 많아질수록 출력의 파형이 본래의 신호와 점점 비슷해짐을 알 수 있었는데, 이는 신호 성분의 정보를 더 많이 수집했다고 말 할 수 있고, 따라서 error가 적어진다고 할 수 있다. 이는 sample이 적을 때에는 sample간의 간격이 넓어서 본래의 신호를 잡아내기가 힘들지만, sample이 많을 때에는 각 sample간의 간격이 좁기 때문에 본래의 신호의 모양을 적절히 잡아낼 수가 있는 것이다. 또한, sampling을 적게 할수록 출력이 점점 완만한 사각파를 띄게 되며, 이에 따라 sampling을 적게 하면 할수록 sin함수나 cos함수의 곡선에 가까워질 것이라는 것을 예상 해 볼 수 있다.

2. FFT와 DFT와의 차이점은 무엇인가?
• FFT = Fast Fourier Transform
• DFT = Discrete Fourier Transform
DFT는 연속적인 신호를 시간에 따라 sampling하여 discrete한 신호로 보고 그 신호들을 Fourier Transform 하는 것이며, FFT는 이 sampling한 신호들 중에 필요한 신호만을 골라서 빠르게 고속으로 Fourier Transform하는 것이다. FFT는 DFT를 기본으로 하며, 당연히 FFT가 DFT보다 연산속도가 훨씬 빠른 효율적인 알고리즘이다.

3. AWGN 잡음발생의 주원인은 무엇이며 해당 원인의 특징을 조사해보아라.
AWGN은 Additive White Gaussian Noise의 약어로써, 전 주파수 대역에 걸쳐 나타나는 상호잡음을 뜻한다. Gaussian의 확률변수를 가지며, Additive White Gaussian Noise 라는 이름에서 알 수 있듯이 원래의 신호에 더해지는 것이다. 가장 일반적으로 발생되는 잡음은 열에 의한 손실, 즉 열잡음 이며, 이는 도체 내 electron들의 불규칙 운동으로 발생한다. 이 잡음의 확률 분포는 Gaussian 분포를 띈다.

참고자료

· 없음