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표본화 과정에서 중요한
부분을 차지하게 된다. 표본화의 긍극적인 목적은 아날로그 원 신호를 표본화된 디지털 시스템
으로부터 복원을 하기 위한 목적이기 때문이다.
▣ 시간 영역에서의 표본화 정리
시간 영역에서의 표본화 정리는 표본
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정리(Sampling Theorem)
원 신호가 대역제한되어 있다고 가정하면,
- `원 신호 대역폭의 2배 이상으로 표본화하면 원 신호를 완전히 재생할 수 있다는 정리`
●A/D 변환기(AD 컨버터) 구성
-샘플링(Sampling) : Digitizer,Sampler
- 시간축 방향에서 일정 간격
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시간의 문제로 인해 실제적으로는 거의 대부분 FFT를 사용하고 있는데 이것은 확률적인 문제이므로 N값이 커질수록 더 원본에 가까운 신호가 나오게 된다.
4)번 실험의 경우 높은 주파수의 정현파(fc=200Hz)에 낮은 주파수의 정현파(20Hz)를 곱하
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정리
- 중요 확률 개론
· 사건 A 발생 확률 P(A), 사건 B 발생 확률 P(B)일 경우
사건 A가 일어나지 않을 확률 : 1-P(A)
0 P(A) 1
사건 A와 B기 상화 배타적일 경우 : -P(A∩B)=0, P(A∪B)=P(A)+P(B)
P(A┃B) : 사건 B가 발생란 조건하에 사건 A 발생 확률
두 사
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시간의 신호를 얻기 위해서는 일정주기로 연속 신호를 추출하는 표본화라는 조작이 이용되어진다. 이 경우 얻어지는 이산적인 시간의 신호가 원래의 연속신호와는 어떠한 관계가 있는지가 중요하다.
2) 샘플링 정리 (샤논의 표본화 정리)
얼
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