💬 배경지식- sinc 함수란? : 링크❗줄임- FT : Fourier Transform, 푸리에 변환1. Duality란?: sinc 함수를 FT하면 펄스가 되고, 반대로 펄스를 FT하면 sinc 함수가 된다. 이렇게 푸리에 변환은 일종의 대칭성$ ( $완벽한 대칭은 아님$ ) $을 갖는데, 이를 duality라고 한다. 더 구체적으로는 아래 식의 관계를 갖는다. 위 식을 좀 더 직관적으로 보면,   모든 성질들은 duality를 갖고, 모든 fourier 쌍들 또한 duality를 갖는다.예를들어 성질 중에 convolution property와 multiplication property는 서로 duality 관계에 있다. 1.1 풀어볼 만한 문제: 4.12  2. Duality between FT..

📖 바로가기[신호와 시스템] 공부를 위한 목차 및 색인 $ ( $주제별 링크 +  단원별 정리 + 공부에 도움되는 자료들$ ) $💬 배경지식: 푸리에 변환을 이해하려면 푸리에 급수를 먼저 이해해야 한다. 푸리에 급수의 논리를 확장한 것이 푸리에 변환이기 때문이다. - 푸리에 급수란? : 링크- 푸리에 변환 공식 및 푸리에 급수의 직관적 이해 | 푸리에 급수에서 푸리에 변환을 이끌어내기 : 링크- 푸리에 변환과 푸리에 급수의 공식들 비교 정리: 링크  ❗줄임말- C-T : Continuous Time 연속시간- FT : Fourier Transform 푸리에 변환- IFT : Inverse Fourier Transform 푸리에 역변환1. C-T 푸리에 변환 정의위의 식이 IFT $ ( $Inverse..

# 단원별 링크 Ch1. Introduction Ch2. Discrete-Time Signals and Systems  Ch3. The z-Transform Ch4. Sampling of Continuous-Time Signals Ch5. Transform Analysis of Linear Time-Invariant Systems Ch6. Structures for Discrete-Time Systems Ch7.  Ch8.  Ch9.  Ch10.   # 단원별 요약단원명 및 연습문제는 'Discrete-Time Signal Processing, Alan V. Oppenheim, PRENTICE HALL, 3rd'를 활용하였다. Ch1. Introduction   Ch2. Discrete-Time Sign..

# 단원별 링크" data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스  Ch1. Signals and Systems Ch2. Linear Time-Invariant TimesConvolutionㄴ 컨볼루션 합$ ( $Convolution Sum$ ) $, 컨볼루션 적분$ ( $Convolution Integral$ ) $이란? | 직관적 이해 | 성질 | 계산 팁 | 계산연습문제Ch3. Fourier Series Representation of Periodic Signalsㄴ 푸리에 급수 | Ch4. The Continuous-Time Fourier TransformCTFTㄴ 연속시간 푸리에 변환$ ( $Continous Time Fourier Transform$ ) $이란? | 성..