개발일지

임베디드 레시피" 책을 기반으로 작성하였습니다>Signal and Frequency개요 　임베디드 시스템은 다양한 신호를 처리하며, 센서로부터 입력된 데이터를 분석하고 필터링하여 제어 명령을 생성하기도 한다. 단적으로 오실로스코프로 측정하는 그래프도 신호의 일종이고, 수학 시간에 그렸던 함수들의 그래프도 신호의 일종이다. 이러한 신호에 대한 이해를 하는 것은 공학적인 측면에서 중요하다고 할 수 있다. 　이때 주파수는 새로운 시선을 제공한다. 시간 영역에서 복잡하게 보이는 신호도 주파수 영역으로 변환하면 단순한 주파수 성분들의 조합으로 분석할 수 있다. 이를 통해 신호의 성분을 쉽게 이해하고, 불필요한 노이즈를 제거하거나 원하는 주파수 대역을 강조할 수도 있다. 이번 시간에는 이러한 기초 개념을 중점적으로..

본문 2D DFT Properties (1) 지난 시간엔 샘플링을 위한 조건에 대해 배웠었다. 이번 시간에는 이차원에서의 이산 푸리에 변환의 중요한 성질들을 다뤄보도록 하겠다. 위의 표에서 주목해야 할 점은 Translation이다. DFT를 적용한 결과는 일반적으로 저주파수에서 고주파수로 정렬되어 나타난다. 이는 주어진 이산 신호에 대해 직류 성분(가장 낮은 주파수)부터 높은 주파수의 성분까지 차례대로 계산되기 때문이다. 결과적으로 DFT의 출력은 주파수가 증가하는 순서로 배열된다. 그러나 이러한 배열은 직관적으로 이해하기 어려우므로, 이미지의 DFT 결과에서 저주파수 성분을 중앙에 위치시키기 위해 반주기씩 이동시키는 과정이 적용된다. 이 과정을 통해 저주파수 성분이 중앙으로 이동하고, 고주파수 성분은..

주파수 영역에서의 필터링 개요 지난 시간까지는 이미지에 푸리에 변환을 적용하기 위한 기초적인 이론들을 배웠었다. 그리고 이미지에 푸리에 변환을 적용했을 때 어떻게 되는지도 간단한 실습을 통해 확인할 수 있었다. 이번 시간에는 필터링을 하기 위한 조건들에 대해 배워보도록 하겠다. 본문 Nyquist-Shannon Sampling Theroem 푸리에 변환을 적용한 주기적인 임펄스 열은 위의 수식이 나온다고 했었다. 샘플링 간격 △T는 연속적인 신호를 디지털 신호로 변환할 때 신호를 정확하게 복원할 수 있는지를 결정한다. 이러한 대역 제한 신호(Bandlimited Signal)에 대해, Nyquist-Shannon 샘플링 정리는 연속 신호를 디지털로 변환할 때 필요한 최소 샘플링 속도를 정의한다. 즉, 샘..