안녕하세요. 에일리어싱이 발생한 주파수의 차수를 찾는게 궁금해서요 ㅎㅎ 원래 주파수를 18khz를 ADC를 했을때 샘플링 주파수를 32khz를 설정하면 원래 주파수 기준으로 2배를 할경우 36khz가 되고 샘플부족으로 발생한 에일리어징 주파수는 36-32=4khz가 되는건지 어떤 식으로 구해야하는건지 궁금합니다
안녕하세요. 강의 듣는중에 궁금한점이 생겨서 질문드립니다. x_c(t) : 연속신호 x[n] : 이산신호 x(nTs) : 연속신호를 nTs로 샘플링한 것 -> x[n] = x(nTs) 로 이해하고 있었는데요, 여기서 6:40초 쯤에 x_c(t)를 x[n]으로 바꿔주는것을 볼 수 있는데 여기서 이것이 가능한 이유가 시그마 -inf ~ inf 안에 넣어줌으로써 가능한 것인가요?
항상 영상 잘 보고 있습니다~~ CTFT와 DTFT의 관계를 알아보기 위해서 y(t) = x(t) * p(t) 이 수식을 CTFT 하기도 하고 DTFT하기도 하잖아요?? 그런데 마지막 nyquist 정리로 이어지는 부분에서 Xd(Ts*f) 를 그림으로 그리셨을 때, 여러 Xc(f)들이 주기적으로 나타난다는 것 까지는 이해했습니다. 여기서 샘플링 주파수가 원래 신호의 주파수의 두배 보다 클 때는 Xc(f)들 사이의 간격이 넓어져서 서로 겹치는 부분이 없게 되니 신호가 손상되지 않고 다시 원복시킬 수가 있는건지요? 그러면 반대로 샘플링 주파수가 2*fb보다 작아진다면 Xc(f)들 사이의 간격이 좁아져서 서로 겹치게 되고 신호가 손상되어 aliasing이 발생하는건가요? 그리고 영상을 봐도 왜 샘플링 주파수가 원래 신호의 주파수의 '2배' 보다 커야하는지에 대해 잘 모르겠어서요~~ 그냥 경험적으로 발견하게 된건가요? 이게 엄밀히 증명이 된 건가요? 두서 없이 질문해서 죄송합니다.. 주말 잘 보내세요~!
아 진짜 교수님보다 더 잘 가르치셔요 공업 수학, 제어공학, 디지털 제어는 진짜 참고 많이 했습니다...감사드립니다 진짜루ㅜㅜ
저번학기 공부들을 복습하면서 봤는데, 머리속이 깔끔하게 정리가 된 기분입니다. 감사합니다!
안녕하세요.
에일리어싱이 발생한 주파수의 차수를 찾는게 궁금해서요 ㅎㅎ
원래 주파수를 18khz를 ADC를 했을때 샘플링 주파수를 32khz를 설정하면
원래 주파수 기준으로 2배를 할경우 36khz가 되고 샘플부족으로 발생한 에일리어징 주파수는 36-32=4khz가 되는건지 어떤 식으로 구해야하는건지 궁금합니다
오래전 영상이지만 힘든 공부에 많은 도움이 됩니다.
다름이 아니라 13분 36초에 Pc(t)를 푸리에 변환을 했는데 공식에 넣고 그 이후 수학적 풀이는 이해가 갑니다만
주기함수를 어떻게 푸리에 변환한건가요? 주기를 무한대로 넓혀서 비주기함수로 봤다고 생각하면 될까요?
주기함수가 fourier series로 나타낼수 있잖아요? 그 fourier series를 transform했다고 생각하시면 될 것 같습니다
영상 너무 감사합니다!
교재로도 관련 내용을 읽어보고 싶은데
디지털신호처리 교재추천 부탁드려도 될까요?
저는 홍릉 출판사의 "Hello 신호처리" 를 추천합니다.
@@AngeloYeo 감사합니다!
학교도서관에 바로 찾으러 달려가야겠어요.
추천해주셔서 감사합니다!
잘 보았습니다. 나이퀴스트 샘플율 보다 훨 적은 랜덤샘플 만으로 원신호 복원이 가능하다는 Compressed Sensing(압축센싱)에 대해서도 한번 강의 부탁드립니다~
혹시 나이퀴스트 섀년 표본화 정리가 전기전자쪽 어느 학과에서 배우는지 구체적으로 알 수 있을까요? 학교마다 찾아봤는데 교과과정에 이 이론을 배운다고 나와있는 학교를 못봤습니다.
신호및시스템 과목에 포함되어있습니다
@@AngeloYeo 감사합니다 선생님
안녕하세요. 강의 듣는중에 궁금한점이 생겨서 질문드립니다.
x_c(t) : 연속신호
x[n] : 이산신호
x(nTs) : 연속신호를 nTs로 샘플링한 것 -> x[n] = x(nTs)
로 이해하고 있었는데요,
여기서 6:40초 쯤에 x_c(t)를 x[n]으로 바꿔주는것을 볼 수 있는데
여기서 이것이 가능한 이유가 시그마 -inf ~ inf 안에 넣어줌으로써 가능한 것인가요?
안녕하세요. 네 그런 셈입니다. pulse train의 amplitude로 x[n]을 사용해주면 연속 신호를 pulse train으로 sampling 해준 것과 같은 결과를 얻기 때문입니다.
@@AngeloYeo 감사합니다. 강의 덕분에 많은 도움이 됩니다!
주파수가 8인 정현파를 fs가8만큼 샘플링한다면 일직선으로 복원이 되나요?
@@튜브우-f3n 위상에따라 바뀌겠지만 0 위상이면 아마 그렇겠지요?
@@AngeloYeo 아 헛소리했네요 죄송합니다 ㅎㅎ…
@@튜브우-f3n 아니에요 ~ 상당히 맞게 말씀하셨어요 ~
@@AngeloYeo 헉! 그런가요 감사합니다!
정말 잘 보고 공부하고 있습니다.
감사합니다.
한가지 아쉬운 점은 제가 공부하는 것에서 여쭤보고 싶은것이 많은데 그걸 여쭤보는게 너무 어렵네요...
항상 영상 잘 보고 있습니다~~ CTFT와 DTFT의 관계를 알아보기 위해서 y(t) = x(t) * p(t) 이 수식을 CTFT 하기도 하고 DTFT하기도 하잖아요?? 그런데 마지막 nyquist 정리로 이어지는 부분에서 Xd(Ts*f) 를 그림으로 그리셨을 때, 여러 Xc(f)들이 주기적으로 나타난다는 것 까지는 이해했습니다.
여기서 샘플링 주파수가 원래 신호의 주파수의 두배 보다 클 때는 Xc(f)들 사이의 간격이 넓어져서 서로 겹치는 부분이 없게 되니 신호가 손상되지 않고 다시 원복시킬 수가 있는건지요? 그러면 반대로 샘플링 주파수가 2*fb보다 작아진다면 Xc(f)들 사이의 간격이 좁아져서 서로 겹치게 되고 신호가 손상되어 aliasing이 발생하는건가요?
그리고 영상을 봐도 왜 샘플링 주파수가 원래 신호의 주파수의 '2배' 보다 커야하는지에 대해 잘 모르겠어서요~~ 그냥 경험적으로 발견하게 된건가요? 이게 엄밀히 증명이 된 건가요?
두서 없이 질문해서 죄송합니다.. 주말 잘 보내세요~!
말씀하신대로 샘플링 주파수가 2*fb보다 작아지면 aliasing이 발생하기 때문에 샘플링 주파수가 원래 신호의 주파수보다 2배 커져야 합니다. 잘 이해하신 것 같은데, 어떤 부분에 대해 답변이 더 필요할까요?
@@AngeloYeo 제가 이해한게 맞나 해서 여쭤본건데 감사합니다 ㅎㅎ 편히 쉬세요~~
여기서 p(t)가 impulse train 이 맞나요?
넵 맞습니다 영상에서 설명이 부족했나보네요 ㅠ ㅎ
@@AngeloYeo 아닙니다 ㅎㅎ 공부하는데 너무 도움되요 ㅎㅎ 오펜하임 책으로 공부중인데 DSP관련 강의 더 올려주시면 넘 사랑해오ㅛ ㅎㅎㅎ
감사합니다..
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ하나도 모르겠네 아랍어인 줄
띠로리... ㅇㅁㅇ
계속하다보면 하나씩은 가능
그게 계속하다보면 똑똑해지는거죠