continuous-time domain에서,
discrete-time domain에서,
그래서 자연히 나오는 성질은
discrete-time domain의 경우
(이건 명확하다.)
그런데 likewise, continuous-time domain의 경우도 마찬가지다.
6:50
: 그냥 impulse fn.
: shifted impulse fn.
임펄스와 임의함수의 곱
discrete-time unit impulse function ¶
unit step function (u) 과의 관계 (discrete-time) ¶
(continuous-time) ¶
unit impulse를 적분하면 unit step이 된다.
sampling property (discrete-time) ¶
sampling property (continuous-time) ¶
시프팅성질? sifting property ¶
scaling property ¶
scaling_property
rel. time_scaling
The
sifting property of the
δ function
Using the
superposition property of
linear system,
- h(t-τ) is the output of the system at time t in response to input δ(t-τ)
- h(t) is the impulse response of the LTI system
그리고 이 적분식을 convolution_integral 이라 하며 //
합성곱,convolution의 연속형? 이산형은 convolution_sum ? chk.
로 표현.
// via 고한석 slide 2 p24
sifting property of the impluse function:
(대충 생각, chk)
둘 다 impulse function에 해당하는 두 properties에서,
sampling property는 입력에서/그래프에서 한 점(t)의 함수값을 뽑아내는 것,
sifting property는 적분식에서 상수가 앞으로 나가는(그리고 적분식 값은 1이 되는)...?