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17.8 :  DTFT II의 속성

이산 시간 신호 처리를 연구할 때, 이산 시간 푸리에 변환(DTFT)의 속성을 이해하는 것은 주파수 영역에서 신호를 분석하고 조작하는 데 매우 중요합니다. 주파수 미분, 합성곱, 축적, Parseval 관계 등 여러 속성은 신호 분석에 강력한 도구를 제공합니다.

주파수 미분 속성은 DTFT 쌍을 고려하고 양쪽을 ω에 대해 미분하여 설명합니다. j(허수 단위)로 곱하면 오른쪽은 nx[n]의 푸리에 변환으로 변환됩니다. 수학적으로, X(e^jω)가 x[n]의 DTFT라면 j(d/dω(X(e^jω))는 nx[n]의 DTFT입니다. 이 속성은 신호 스펙트럼의 기울기와 관련된 주파수 특성을 찾는 데 유용합니다.

DTFT 쌍에 이산 시간 합성곱을 적용할 때 또 다른 중요한 속성을 관찰합니다. 오른쪽에서 합산 ​​순서를 변경하고 시간 이동 속성을 적용하면 시간 합성곱 속성에 도달합니다. 이는 시간 영역에서 두 신호의 합성곱이 주파수 영역에서 DTFT의 곱과 일치한다는 것을 나타냅니다. 반대로 시간 영역에서 두 신호를 곱하면 주파수 영역에서 DTFT의 주기적 합성곱이 발생하며 역수로 스케일링됩니다.

축적 속성은 시간에 따른 이산 시간 신호를 합산하는 데 초점을 맞춥니다. 이 축적 신호의 이산 시간 푸리에 변환(DTFT)은 원래 신호의 DTFT와 관련이 있지만 지수 스케일링 인자에 의해 수정됩니다. 또한 주파수 영역에서 2π 간격으로 주기적 구성 요소를 도입하는 델타 함수를 포함하는 항이 있습니다. 이 속성은 시간 영역에서의 축적이 주파수 표현에 어떻게 영향을 미쳐 주기적 특징을 유발하는지 강조합니다.

퍼시발의 관계는 시간 영역에서 신호의 에너지를 주파수 영역에서의 표현과 연결하는 핵심 결과입니다. 구체적으로, 시간 영역에서 제곱 크기의 합인 신호 x[n]의 총 에너지는 DTFT의 제곱 크기의 적분과 같습니다. 이 관계는 두 영역에서 신호 전력과 에너지를 분석하는 데 기본이 됩니다.

이러한 속성은 이산 시간 시스템을 분석, 설계 및 이해하는 능력을 전체적으로 향상시켜 디지털 신호 처리에 없어서는 안 될 요소입니다.

Tags

DTFTDiscrete Time Fourier TransformSignal ProcessingFrequency DifferentiationConvolutionAccumulation PropertyParseval s RelationTime shifting PropertyEnergy AnalysisFrequency DomainDiscrete time SystemsPeriodic ConvolutionSignal Spectrum

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