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진동 신호의 시간 및 주파수 영역 해석, Auto-correlation과 spectral density2025.05.061. 푸리에 변환 푸리에 변환은 모든 주기 함수를 일련의 sine, cosine 함수들의 합으로 표현할 수 있다는 이론이다. 이를 통해 시간 영역에서의 신호가 주파수 영역에서는 어떻게 해석되는지 이해할 수 있다. 2. auto-correlation auto-correlation 함수는 불규칙 신호의 통계적 특성을 나타내는 함수로, 신호가 어느 정도 빠르게 변화하고 있는지를 보여준다. 이를 통해 불규칙 신호의 특성을 분석할 수 있다. 3. power spectral density power spectral density는 auto-c...2025.05.06
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푸리에 급수를 통한 복잡한 함수 분석2025.01.151. 푸리에 급수 푸리에 급수는 프랑스 수학자 조제프 푸리에가 1822년에 열 문제를 해결하기 위해 처음 개발한 방법입니다. 이 방법은 주기성을 띠는 복잡한 신호를 다양한 주파수로 나누어 분석할 수 있게 해줍니다. 푸리에의 가설은 '같은 형태를 반복하는 주기를 가진 파동은, 아무리 복잡한 것이라도 단순한 파동이 잔뜩 결합해 이루어진다'였으며, 이를 체계화한 것이 푸리에 급수입니다. 주기성을 가지는 함수는 삼각함수의 합으로 표현할 수 있습니다. 2. 푸리에 변환 푸리에 변환은 푸리에 급수를 확장한 개념으로, 주기성을 가지지 않는 함수...2025.01.15
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뇌파와 푸리에 변환2025.01.151. 뇌파 신호 분석 뇌파는 알파, 베타, 델타, 세타 파와 같은 여러 주파수 대역으로 나뉘며, 각 주파수 대역은 뇌의 다양한 활동 상태와 연관되어 있습니다. 이러한 복잡한 뇌파 신호를 분석하기 위해 푸리에 변환이 필요합니다. 푸리에 변환을 통해 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 특정 주파수 대역의 신호 강도를 파악할 수 있습니다. 이를 활용하면 간질, 알츠하이머병, 파킨슨병 등 다양한 뇌 질환을 진단할 수 있습니다. 2. 수면 연구 수면은 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 뇌파의 주파수 특성이 다릅니다. 푸리에 변환...2025.01.15
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푸리에 광학2025.01.131. 푸리에 변환 푸리에 변환은 주기가 없는 임의의 함수를 조화함수의 연속적인 합으로 나타낼 수 있는 이론입니다. 1D 푸리에 변환과 역변환, 그리고 2D 푸리에 변환과 역변환의 특성을 설명하고 있습니다. 또한 푸리에 변환을 이용하여 다양한 함수의 변환값을 구하는 방법을 제시하고 있습니다. 2. 푸리에 광학 푸리에 광학에서는 빛이 어떤 평면을 통과할 때 발생하는 프라운호퍼 회절 현상을 푸리에 변환을 이용하여 설명하고 있습니다. 특히 다양한 형태의 aperture에 대한 복사조도 분포를 구하는 방법을 제시하고 있습니다. 또한 배열 이...2025.01.13
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푸리에 변환에 대한 주제 탐구 보고서2025.01.151. 푸리에 변환 이 보고서에서는 푸리에 변환의 개념과 원리, 라플라스 변환과의 관계, 그리고 전자공학 분야에서의 활용 사례 등을 자세히 다루고 있습니다. 푸리에 변환은 복잡한 함수를 사인파와 코사인파의 합으로 표현할 수 있게 해주는 수학적 도구로, 신호 처리, 이미지 압축, 노이즈 제거 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 보고서를 통해 푸리에 변환의 개념과 원리, 그리고 실제 응용 사례를 자세히 이해할 수 있습니다. 2. 푸리에 급수 푸리에 변환의 기반이 되는 푸리에 급수에 대해서도 자세히 다루고 있습니다. 푸리에 급수는 ...2025.01.15
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