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Code Detail

plot_power_two_side

Signal Processing + Visualization 중심의 Octave 학습 예제

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

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코드를 복사해 Octave에서 바로 실행할 수 있습니다.

카테고리

Submission Archive

submission

코드 길이

17

lines

작성자

-

날짜 정보 없음

패키지

none

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함수 시그니처

function plot_power_two_side(x, fs, line_color, T_name, x_label, y_label)

전체 코드

17 lines

function plot_power_two_side(x, fs, line_color, T_name, x_label, y_label)
       % plot_power_two_side(x축 데이터, y축 데이터, 플롯 선 색, 제목, x축 이름, y축 이름)

  N = length(x);
  x_fft = fft(x);
  x_fft_shift = fftshift(x_fft);
  power = abs(x_fft_shift).^2 / N;

  f = linspace(-fs/2, fs/2, N); % t: (1*N)

  plot(f, power, line_color, "linewidth", 1);
  set(gca, 'FontSize', 12);
  title(T_name); xlabel(x_label); ylabel(y_label);
  grid on;

end

코드 해설

목적

  • Signal Processing + Visualization 중심의 Octave 학습 예제

입력

  • 파라미터: x
  • 파라미터: fs
  • 파라미터: line_color
  • 파라미터: T_name
  • 파라미터: x_label
  • 파라미터: y_label

출력

  • 그래프/figure 출력

실행 흐름

  1. 핵심 연산
  2. 시각화

핵심 함수

  • abs
  • fft
  • fftshift
  • length
  • linspace
  • plot
  • set
  • title

실습 과제

  • 샘플링 주파수나 입력 주파수를 바꿔 스펙트럼 변화를 비교해보세요.
  • 축 범위와 라벨을 바꿔 그래프 해석성이 어떻게 달라지는지 확인해보세요.
  • 핵심 함수 abs의 인자를 한 가지 바꿔 결과 변화를 기록해보세요.

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.

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