DFT2 DFT를 이용한 Signal Fourier Analysis (windowing / spectral sampling의 영향) 일반적으로, 컴퓨터를 통해 신호를 분석하는데 DFT를 사용합니다. DFT는 DTFT의 주파수 영역 샘플로 filtering, spectral anlysis에 유용한데 왜 그런지 알아보겠습니다. 그리고 시간 영역에서의 windowing과 주파수 영역에서의 sampling이 DFT 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보도록 하겠습니다. DFT와 DTFT 간 관계 CTFT와 DTFT의 관계식이 위와 같을 때, 시퀀스 $x[n]$과 유한한 길이의 window $w[n]$ 간 곱은 $v[n]$으로 정의됩니다. $v[n]$의 DTFT는 아래와 같습니다. $V[k]=V(e^{j\omega})|_{\omega=2\pi k / N}$ 식을 통해, DTFT를 fundamental frequency $\omega_0=2\p.. 2024. 6. 11. DFT (Discrete Fourier Transform) 바로 알기 이산 푸리에 변환 (DFT)의 정의와 특성, 그리고 중요한 개념인 circular convolution에 대해 알아보고 예제를 통해 개념을 정리해봅시다. DFT를 쓰는 이유DFS (Discrete Fouirer Series)는 신호가 주기적인 성질을 가진다고 가정하고, 이를 이산 시간 신호의 주파수 영역 표현으로 변환합니다. 주파수 축에서는 이산적인 값으로 나오지만, 만약 신호가 주기적이지 않을 경우에는 정확한 표현이 어려울 수 있다는 문제가 있습니다. 반면, DTFT(Discrete-Time Fourier Transform)는 주기성과 무관하게 모든 시간 영역 신호를 주파수 영역으로 변환할 수 있습니다. 하지만, DTFT 결과는 주파수 축에서 연속적인 값으로 나오기 때문에, 이산적인 정보만을 처리할 .. 2024. 6. 9. 이전 1 다음
