|
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
|
|
|
을 거쳐 이진 디지털 신호(Binary Digital Signal)로 변환시키는 과정
●A/D 변환 및 D/A 변환 과정의 핵심 이론
ㅇ H. Nyquist의 표본화정리(Sampling Theorem)
원 신호가 대역제한되어 있다고 가정하면,
- `원 신호 대역폭의 2배 이상으로 표본화하면 원 신호
|
|
|
1000,fs=1000
2. 실험 분석 및 고찰
2)번 실험의 결과를 관찰해보면 스팩트럼에서 sampling rate가 500과 700에서는 원래의 주파수 200이 나왔지만 250과 300에서는 원래주파수보다 낮은 50과 100이 나왔다. 이것은 나이퀴스트 표본화정리를 통해 설명될 수
|
|
|
표본화 정리(Sampling theorem)
표본화된 신호로부터 원래의 신호를 왜곡 없이 표현하려면, 신호의 대역제한 주파수를 이라 할때 , Sampling 주파수 와의 관계는 다음을 만족해야 함 (는 Sampling 주기)
나이퀴스트 주파수 (Nyquist Frequency)
표
|
|
|
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
|
|
메뉴펼치기
