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main_03_mjy_fixing

Signal Processing + Control & Dynamics 중심의 Octave 학습 예제

ex-recv/03/03_mjy_new/main_03_mjy_fixing.m

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카테고리

Submission Archive

학습 소스 그룹

코드 길이

86

lines

작성자

-

날짜 정보 없음

패키지

io, signal

pkg load 기준

전체 코드

전체 코드를 복사해서 Octave에서 바로 실행할 수 있습니다.

% 주제: 신호 생성, 주파수 변환, 파워 계산을 합니다.
% 작성자 : 문제영
% 작성 날짜 : 20250404
clc;clear all;close all
pkg load io
pkg load signal
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 1. 입력 정보 또는 데이터 준비
fs = 1000;
T = 1;
frequency = [50, 150, 300];  % 포함할 주파수 성분 (Hz)
amplitude = [1, 0.5, 0.8];  % 각 주파수 성분의 진폭
phases = [0, pi/4, pi/2];  % 각 주파수 성분의 위상 (라디안)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 2. 연산 또는 데이터 처리하여 변수에 저장
[x,t] = get_sinusoidal(amplitude,frequency,fs,T,phases); # 1xN

# 
#  파워스펙트럼 계산하고 변수에 저장
N = length(x);
X = fft(x) / N;
Sxx = real(conj(X) .* X);

power_time = calc_power_sum_time(x);

# power_freq = calc_power_sum_freq(x, fs);
power_freq = sum(Sxx);

hanning_win = hanning(length(x))'; # [0 1]
hanning_win = hanning_win * 1.633; # because

xh = x .* hanning_win; # 1xN
Xh = fft(xh) / N;
Shh = real(conj(Xh) .* Xh);

power_time_hann = calc_power_sum_time(xh);

power_freq_hann = sum(Shh);

fprintf("시간 도메인에서 power sum: %f\n", power_time);
fprintf("주파수 도메인에서 power sum: %f\n", power_freq);
fprintf("시간 도메인에서 윈도우 적용 power sum: %f\n", power_time_hann);
fprintf("주파수 도메인에서 윈도우 적용 power sum: %f\n", power_freq_hann);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 3. 준비된 데이터 Visiualization
width = 1300; height = 800;
param_f = {'Position',[200 100 width height]};
param_at = {
  "title", '윈도우 적용 시간 신호 그래프', "xlabel",'Time (s)', "ylabel",'Acceleration'
}; # 1 x N
param_af = {
  "title", '윈도우 적용 시간 신호 그래프', "xlabel",'Time (s)', "ylabel",'Acceleration'
}; # 1 x N
param_p = {"Color", hex2color("#FF00FF")}; # 1 x N
# param_p{:} # N x 1

figure(1, param_f{:})
# plot(t, x, param_p{:})
plot_time(t, x, 'k', '시간 신호 그래프', 'Time (s)', 'Acceleration');

figure(2, param_f{:})
plot_time(t, xh, 'b', '윈도우 적용 시간 신호 그래프', 'Time (s)', 'Acceleration');
plot(t, xh, param_p{:});

figure(3, param_f{:})
set(figure(3),'Position',[200 100 width height])
plot_power_two_side(x, fs, 'k', '오토 파워 스펙트럼 그래프', ...
  'Frequency (Hz)', 'Power');

figure(4, param_f{:})
plot_power_two_side(xh, fs, 'b', '윈도우 적용 오토 파워 스펙트럼 그래프', ...
  'Frequency (Hz)', 'Power');


% hanning 윈도우를 적용하기 전에는 스펙트럼이 퍼지는 현상이 있지만,
% 윈도우를 적용한 후에는 주파수 성분이 뚜렷하게 나타난다.

% 주파수 도메인에서 윈도우 적용하기 전에 누설 현상이 일어나는데 윈도우 적용을 하면 누설이 줄어든다.

% 시간 도메인에서는 윈도우를 적용하면 양 끝이 0으로 수렴된다.

코드 해설

목적

Signal Processing + Control & Dynamics 중심의 Octave 학습 예제

입력

  • 스크립트 상단에서 정의한 파라미터/입력 데이터를 사용합니다.

출력

  • 그래프/figure 출력

실행 흐름

  1. 1. 입력 정보 또는 데이터 준비
  2. 2. 연산 또는 데이터 처리하여 변수에 저장
  3. 3. 준비된 데이터 Visiualization
  4. plot(t, x, param_p{:})

핵심 함수/주제

figurefprintfTimecalc_power_sum_timeconjfftFrequencylength

실습 과제

  • 샘플링 주파수나 입력 주파수를 바꿔 스펙트럼 변화를 비교해보세요.
  • 질량/감쇠/강성 또는 전달함수 계수를 바꿔 응답 변화를 확인해보세요.
  • 축 범위와 라벨을 바꿔 그래프 해석성이 어떻게 달라지는지 확인해보세요.

학습 팁

  • FFT 결과는 샘플링 주파수(fs)와 길이(nn) 설정에 민감하므로 먼저 축 정의를 확인하세요.
  • 그래프 비교 시 축 범위(XLim/YLim)와 단위를 먼저 고정하면 해석 오류를 줄일 수 있습니다.
  • 입력 파일 경로가 현재 작업 디렉터리 기준인지 먼저 확인하세요.

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