728x90 반응형 SMALL Signal Processing/Fourier Transform3 [Fourier Transform] 1차원 푸리에 변환의 특성 (2) Linear Systems Analysis 시스템의 "입력" 자극이 시스템으로부터 "출력" 반응을 일으키는 시스템이 있다고 가정한다면, 주차장과 같은 공터에 있는 카트의 예를 생각한다. 어떤 입력 힘으로 카트를 밀면 카트는 출력 거리를 이동하게 된다. 선형 시스템은 출력이 입력에 선형적으로 의존하는 시스템으로, 즉 출력의 진폭은 입력의 진폭에 선형적으로 비례한다. 원래 힘 또는 힘의 두 배로 카트를 밀면 카트는 원래 거리의 두 배로 이동하게 된다. 선형 시스템은 시스템에 동시에 적용되는 두 개 이상의 입력에 대한 시스템의 반응을 다루는 또 다른 특성을 가지고 있다. 이 특성 (중첩이라고도 함)은 동시 입력에 대한 선형 시스템의 반응이 모든 개별 입력에 대한 시스템의 반응의 합이라고도 한다. 만약, 한 사.. 2023. 7. 31. [Fourier Transform] 1차원 푸리에 변환의 특성 (1) PROPERTIES OF ONE-DIMENSIONAL FOURIER TRANSFORM FT는 광범위한 시간 신호의 FT를 계산할 뿐만 아니라 이 변환의 주요 개념을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 매우 흥미로운 일반적인 특성을 가지고 있다. Signal Shift 이 성질에 따르면, 신호가 시간적으로 이동하면 FT의 크기는 (모든 주파수에 대해) 동일하게 유지된다. 구체적으로, 신호 g(t)와 임의의 시간 이동 t0에 대해 식의 복소 지수의 크기는 1로 평가되므로, FT의 크기는 g(t)의 시간 이동 t0 이동과 독립적이라는 것이 명백하다. 이 관찰은 직관과 일치한다. 예를 들어, 오늘 한 번, 내일 한 번 음악을 들을 수 있고, 그리고 나서 며칠 후에 같은 음악을 들을 수 있다면, 그 음악이 다르게 .. 2023. 7. 31. 푸리에 변환 (Fourier Transform) 푸리에 변환 (Fourier Transform) 신호 및 이미지 처리에 사용되는 모든 변환 중에서 푸리에 변환 (FT)은 아마도 가장 일반적으로 사용되는 변환일 것이다. 신호는 여러 다양한 영역에서 표현될 수 있으며, 그 중에서 시간이 아마도 가장 직관적인 영역일 것이다. 시간 신호는 "언제" 사건이 발생하는지에 대한 질문에 답할 수 있는 반면, FT 도메인은 "얼마나 자주"로 시작하는 질문을 처리한다. 예를 들어, 여러분이 한 커뮤니티에서 설문지를 작성하여 구성원들의 쇼핑 습관을 연구한다고 가정한다면 "여러분은 보통 어떤 요일에 쇼핑을 가십니까?" 또는 "어떤 시간에 절대 쇼핑을 가지 않으세요?"와 같은 질문을 할 때 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 정보는 사람들의 쇼핑 습관의 "시간" 요소를 이해하.. 2023. 7. 31. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
