MIT_Signals_and_Systems

신호및시스템,signals_and_systems
MIT RES.6.007 Signals and Systems, 1987
Alan V. Oppenheim


MIT RES.6.007 Signals and Systems, 1987 - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PL41692B571DD0AF9B

Lec 1

Lec 2


continuous-time sinusoidal signal
$x(t)=A\,\cos(\omega_0 t + \phi)$
여기서
A : amplitude
$\omega_0$ : frequency
$\phi$ : phase
https://i.imgur.com/AGHRTi1.png


periodic: $x(t)=x(t+T_0)$
even: $x(t)=x(-t)$

discrete-time sinusoidal signal
$x[n]=A\,\cos(\Omega_0 n + \phi)$
여기서
A : amplitude
Ω0 : frequency
$\phi$ : phase

13:10
Time Shift ⇒ Phase Change
A cos [Ω0(n + n0)] = A cos [Ω0n + Ω0n0]
분배법칙,distributivity으로 간단히 보일 수 있음.
그리고 $\Omega_0 n_0 = \Delta\phi$ (= change in phase)

i.e. A shift in time generates a change in phase.

18:10
그렇다면
Phase Change ⇒ Time Shift ?
A cos [Ω0(n + n0)] = A cos [Ω0n + φ] ?
그럴까?
Answer: discrete time에선 그렇지 않다.
이유: Ω0n + Ω0n0 에서 Ω0n0가 φ이어야 하는데, n0가 정수가 아닐 수 있다 - 저런 phi를 만드는 정수가 없을 수 있다? chk

19:24
periodicity
continuous signal에서는 $\omega_0$ 값에 관계 없이 주기적이다.
discrete signal에서는 $\Omega_0$ 값이
$\Omega_0=\frac{2\pi m}{N}$
특정한 정수 $N>0\;\text{and}\;m$ 에 대해서만 주기적이다.

Lec 3


unit step function (discrete-time)
$u[n]$

unit impulse function (discrete-time)
$\delta[n]$

유도하기 쉬운 성질들:

$\delta[n]=u[n]-u[n-1]$ ('first difference'?... chk) // 차이,difference

$u[n]=\sum_{m=-\infty}^n \delta[m]$

unit step function (continuous-time)
$u(t)=\begin{cases}0&t<0\\1&t>0\end{cases}$

unit step function을 continuous function $u_{\Delta}$극한,limit으로 생각할 수 있다.
$u(t)=u_{\Delta}(t)\;\text{as}\;\Delta\to 0$

unit impulse function
$\delta(t)=\frac{du(t)}{dt}$

$\delta_{\Delta}(t)$
그림추가

$u(t)=\int_{-\infty}^t \delta(\tau)d\tau$

System 연결에 있어서
Cascade ('Serial' 비슷) vs Parallel
Feedback
설명.

Lec 4

Lec 5

Lec 6

Lec 7

Lec 8

Lec 9

Lec 10

Lec 11

Lec 12

Lec 13

Lec 14

Lec 15

Lec 16

Lec 17

Lec 18

Lec 19

Lec 20

Lec 21

Lec 22

Lec 23

Lec 24

Lec 25

Lec 26