고유진동수에관한실험

목차

1. 제목
2. 실험의 큰 줄기
3. 실험의 의미
4. 실험전 기초지식 다지기
5.실험 시작하기.
6.이번엔 data-1을 통해 사인그래프를 그려보자
7. 이 실험을 통해 난 깨달았다 !

본문내용

1. 제목
외팔보의 고유진동수를 퓨리에 변환에 의해 관찰

2. 실험의 큰 줄기
① 첫 번째 결과를 이용. → 매트랩( or 오리진)으로
Frquency(Hz) 그래프를 그리고 고유진동수를 구한다.
② 두 번째 결과를 이용→ 실험시에 바로 나온 FFT값으로 그래프를 그려 첫 번에 데이터에서 구한 고유진동수를 비교한다.

3. 실험의 의미
외팔보 실험을 통하여 외팔보의 고유 진동수를 구해보고, 각 물체마다 고유한 진동수를 가지는 것을 실제로 확인해보며 퓨리에 변환이 실제 어떻게 사용되는지 확인할 수 있다.

4. 실험전 기초지식 다지기

⊙ FFT
FFT는 Fast Fourier Transform의 약자로 Fourier 변환의 일종이다.
이는 시간이나 공간상에서 얻어진 자료를 주파수 또는 파장의 함수로 변환시켜주는 역할을 한다. 예를들어 노래에서 사람의 목소리만 제거한다거나 사람의 목소리만 취한다거나 하는 것은 이러한 푸리에변환을 이용하는 것이다.

자료가 많은 경우에는 일반 푸리에변환의 경우 N^2에 비례하는 시간이 걸리는데 비해 FFT는 NlogN의 시간이 걸려 많은 시간을 절약하게 해 준다. 다시 말해서, 모든 상황에서 time domain의 값 n개는 frequency domain의 함수 n개의 합으로 나타낼 수 있을 것이라는 가설에서 출발한다. 이것을 data domain에서 일정한 갯수의 데이터에 대하여 적용하는 것이 fast fourier transform 이다.

참고 자료

없음