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푸리에 변환(Fourier transform)은 한 함수를 인자로 받아 다른 함수로 변환하는 선형 변환이다. 일반적으로 변환된 함수는 원래 함수를 주파수 영역으로 표현한 것이라고 부른다.
❖ 함수 F(t)가 복소수 범위에서 정의되어 있고 르베그 적분
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푸리에 적분(Fourier Integral)
연속(Continuous) 이산(Discrete) 푸리에 급수(Fourier Series)
이산(Discrete) 연속(Continuous) 푸리에 변환(Fourier Transform)
이산(Discrete) 이산(Discrete) 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)
▶각각의 변환에 대해
1)푸리에 변환(Fou
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Fourier Cosine Transform을 이용한다. 또한 적분구간은 으로 택한다.
,
,
이므로
♠Cosine 의 Autocorrelation 과 Spectral density
1)Autocorrelation
2) Power Spectral density
주어진 함수(Cosine의 Autocorrelation 값)가 기함수(sin 함수)이므로 Fourier Sine Transform을 사용하면 된
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Fourier Cosine Transform을 이용한다. 또한 적분구간은 으로 택한다.
,
,
이므로
결과값을 분석할 수가 없었다. 답이 틀렸을 수도 있지만....
<Table 4-1> Auto-correlation of sine wave
Frequency [Hz]
Amplitude [V]
시 간 영 역
주 파 수 영 역
시 간 영 역
주 파 수
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