• 파일시티 이벤트
  • LF몰 이벤트
  • 서울좀비 이벤트
  • 탑툰 이벤트
  • 닥터피엘 이벤트
  • 아이템베이 이벤트
  • 아이템매니아 이벤트

[공학]Matlab (매트랩) 을 이용한 FFT 수식 도출 유도

*철*
최초 등록일
2006.12.21
최종 저작일
2006.12
18페이지/ 한컴오피스
가격 1,000원 할인쿠폰받기
다운로드
장바구니

소개글

Matlab (매트랩) 을 이용한 FFT 수식 도출 유도

목차

§ Matlab (매트랩) 을 이용한 FFT 수식 도출 유도
1. Least Square
2. Orthogonality
3. Fourier Series
4. Fourier Transform

본문내용

1. Least Square
 
우리가 어떤 함수를 근사화할 때에는 Least Square(최소자승) 방식을 사용하게 됩니다. 이 방식은 다음과 같은 TSE(total square error) 를 최소화하는 방식입니다.
 
위 수식에서 삿갓 표시가 되어있는 함수가 근사 함수입니다.
Discrete 개념으로 넘어가면 TSE를 다음 수식과 같이 정의할 수 있을 것입니다.
 
다음 수식과 같은 Polynomial 방식도 일종의 Least Square 방식이라고 볼 수 있습니다.
 
 
 계수 c는 최종적으로 결정되어야 할 부분이며 함수 t 의 m 승은 우리가 알고 있는 기준이 되는 함수입니다. 즉, 미정계수 c와 기준 함수를 곱하여서 근사화 함수를 찾고자 하는 것이 Least Square 방식의 목적이라고 볼 수 있을 것입니다. 기준 함수로서 t의 m승을 준 것은 Least Square 방식의 특별한 케이스인 Polynormal 방식인 것입니다. 그렇다면 Discrete 영역에서 기준 함수를 g로 주었을 때에는 다음과 같은 정의가 가능할 것입니다.
 
이 때의 TSE는 다음과 같이 정의됩니다.
 
TSE 를 최소화하는게 목적이므로 다음 수식과 같은 전개가 가능할 것입니다.
 
 
그러므로 다음 수식이 성립됩니다.

Matlab™ 으로 예제를 들어 설명하도록 하겠습니다.
 
우선, 근사화해야 할 함수 f를 정의합니다. 그 후에 기준 함수 G를 정의합니다. 되도록이면 원함수와 비슷한 형태를 주는 것이 유리하겠죠? 그런후에 바로 위의 수식에 의하여 계수를 결정합니다. 계수가 결정되었으므로 근사 함수 f^hat 를 구할 수 있게 됩니다.
 
전체 코드는 다음과 같습니다.

참고 자료

없음
*철*
판매자 유형Bronze개인

주의사항

저작권 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

이런 노하우도 있어요!더보기

최근 본 자료더보기
탑툰 이벤트
[공학]Matlab (매트랩) 을 이용한 FFT 수식 도출 유도
  • 레이어 팝업
  • 프레시홍 - 특가
  • 프레시홍 - 특가
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
AI 챗봇
2024년 07월 27일 토요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
11:00 오전
New

24시간 응대가능한
AI 챗봇이 런칭되었습니다. 닫기