peak2peak

최댓값과 최솟값의 차이

구문

y = peak2peak(x)

y = peak2peak(x,dim)

설명

y = peak2peak(x)는 x의 최댓값과 최솟값의 차이를 반환합니다.

y = peak2peak(x,dim)은 차원 dim을 따라 x의 최댓값과 최솟값의 차이를 계산합니다.

예제

정현파의 피크 간 차이

1kHz로 샘플링된 100Hz 정현파의 최댓값과 최솟값의 차이를 계산합니다.

t = 0:0.001:1-0.001;
x = cos(2*pi*100*t);

y = peak2peak(x)

y = 
2

복소수 지수의 피크 간 차이

주파수가 $$\pi /4$$ rad/sample인 복소수 지수를 생성합니다. 피크 간 차이를 구합니다.

n = 0:99;
x = exp(1j*pi/4*n);

y = peak2peak(x)

y = 
0.0000e+00 + 1.1034e-15i

2차원 행렬의 피크 간 차이

각 열이 1kHz로 샘플링되고 진폭이 서로 다른 100Hz 정현파인 행렬을 생성합니다. 진폭은 열 인덱스와 같습니다.

열의 최댓값과 최솟값의 차이를 계산합니다.

t = 0:0.001:1-0.001;
x = cos(2*pi*100*t)'*(1:4);

y = peak2peak(x)

y = 1×4

     2     4     6     8

지정된 차원에 대한 2차원 행렬의 피크 간 차이

각 행이 1kHz로 샘플링되고 진폭이 서로 다른 100Hz 정현파인 행렬을 생성합니다. 진폭은 행 인덱스와 같습니다.

dim 인수를 사용하여 차원을 2로 지정하여 행의 최댓값과 최솟값의 차이를 계산합니다.

t = 0:0.001:1-0.001;
x = (1:4)'*cos(2*pi*100*t);

y = peak2peak(x,2)

y = 4×1

     2
     4
     6
     8

입력 인수

x — 입력 배열

벡터 | 행렬 | N차원 배열

입력 신호로, 벡터, 행렬 또는 N차원 배열로 지정됩니다. 복소수 입력값인 경우 peak2peak는 복소수 크기의 최댓값과 최솟값을 식별합니다. 그런 다음 peak2peak는 최대 절댓값을 가진 복소수에서 최소 절댓값을 가진 복소수를 뺍니다.

예: sin(2*pi*(0:255)/4)는 정현파를 행 벡터로 지정합니다.

예: sin(2*pi*[0.1;0.3]*(0:39))'는 2채널 정현파를 지정합니다.

데이터형: double | single
복소수 지원 여부: 예

dim — 연산을 수행할 차원

양의 정수 스칼라

연산을 수행할 차원으로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. 기본적으로 peak2peak는 크기가 1보다 큰 x의 첫 번째 배열 차원을 따라 동작합니다. 예를 들어, x가 행 벡터나 열 벡터이면 y는 실수 값 스칼라입니다. x가 N×M 행렬(N>1임)이면 y는 x의 열의 최댓값과 최솟값의 차이를 포함하는 1×M 행 벡터입니다.

데이터형: double | single

출력 인수

y — 최댓값과 최솟값의 차이

스칼라 | 벡터 | 행렬 | N차원 배열

최댓값과 최솟값의 차이로, 실수 값 스칼라, 벡터, 행렬 또는 N차원 배열로 반환됩니다.

참고 문헌

[1] IEEE^® Standard on Transitions, Pulses, and Related Waveforms, IEEE Standard 181, 2003.

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

peak2peak 함수는 tall형 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2012a에 개발됨

참고 항목

min | max | peak2rms | rms | rssq