지수함수는 Eigenfunction이다
이전에 Eigenvalue H(s)와 Eigenfunction est과 관련한 이야기를 했었다.

이때 선형성을 만족한다는 점에서 아래의 선형결합 형태 역시 구할 수 있다고 이야기했다.

여기서 이야기를 더 진행시켜보자.
저 입력 신호 ∑ 쪽을 푸리에 급수 형태로 나타내는 것도 가능해보인다.
그럼 출력을 연속 y(t), 이산 y[n] 로 구할 수 있다.

위의 무한 개수의 정현파의 조합으로 이루어진 x(t)와 x[n]에서 정현파 하나를 찝어내본다고 하자.
연속시간에서는 Eigenfunction을 est에서 s=jw한 ejwt을,
이산시간에서는 Eigenfunction을 zn에서 z=ejw한 ejwn을 LTI 시스템에 넣어보면 다음과 같다.

우리는 보통 복소수를 크기와 위상을 가지고 표현할 수 있다.

이런 점에서 출력 y(t)를 바라보면 H(w)만큼 Eigenfunction이 변화했다고 볼 뿐 아니라,
동일한 주파수의 정현파가 나오되, Eigenvalue의 진폭과 위상만큼 변화가 있다고 볼 수 있겠다.


x(t)를 푸리에 급수로 표현한 것에 적용하면
x(t)=∞∑k=−∞ckejkw0t→y(t)=∞∑k=−∞dkejkwot
이때 dk=H(kw0)ck 이고 이에 대한 진폭과 위상을 구하면 다음과 같다. 그래서 출력에 대해서 크기는 Eigenvalue의 크기만큼 변화되었고 위상은 Eigenvalue의 위상만큼 달라졌다고 볼 수 있다.
|dk|=|H(kw0)|ck|,∡dk=∡H(kw0)+∡ck
시스템을 Filter이라는 관점으로 바라볼 수 있다. 음악을 들을 때 베이스 소리가 중요해서 저주파 영역을 증폭하는 것도 Filter을 통과한 것이다.
1) lowpass filter
2) highpass filter
3) bandpass filter


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