샘플링,sampling

표본화, 샘플링

신호,signal
{
에서... CHK; via 이수찬 https://youtu.be/ZrZWfMhqk1c?t=400
연속신호(연속시간신호?)에 대해 특정한 시간 간격(주기,period?)으로 값을 취하는 것.
연속신호에 대한 샘플링의 결과로 이산신호를 얻게 됨.

$x[n]=\left. x(t) \right|_{t=nT_s} = x(nT_s),\,n\in\mathbb{Z}$

(del ok or mv) 연속신호와 이산신호의 표기
시간 변수 함수 주파수 각주파수
연속신호 $t$ $x(t)$ (아날로그 주파수) $f$ (아날로그 각주파수) $\omega$
이산신호 $n$ $x[n]$ (디지털 주파수) $F$ (디지털 각주파수) $\Omega$

MKLINK 연속신호 continous_signal 이산신호 discrete_signal
진동수,frequency 각진동수,angular_frequency
주파수,frequency 각주파수,angular_frequency
}

시간,time을 쪼개서 ... 그럼 얼마나 쪼갤 것인가? Google:sampling_theory에 의하면 대체로 max freq의 두배 정도의 시간 정도로 정하면 된다고.

관계?
표본,sample? (통계)
sampling_function
{
샘플링함수
표본화함수
표본추출함수
중에 pagename TBD.

$\operatorname{Sa}(t)=\frac{\sin t}{t}$


Sub:

sampling_rate aka sampling_frequency
{
sampling rate
sampling frequency


WpKo:샘플링_레이트
연속적 신호를 이산적 신호로 만들 때, 단위시간(주로 초)당 샘플링 횟수. 단위는 Hz.
WpEn:Sampling_rate (redir)
샘플링,sampling 비,ratio 비율,rate 주파수,frequency
}

sampling_resolution
{

}

위 둘 sampling_rate / sampling_resolution 은
x축을 시간, y축을 amplitude라 했을 때
세로선 grid : sampling rate,
가로선 grid : sampling resolution 에 해당 ... 그림으로 그리면 명확한데

resampling
{
WpEn:Resampling (disambig) (뜻이 매우 여러가지)

Sub:
sample_rate_conversion =,sample_rate_conversion . sample_rate_conversion
WpEn:Sample_rate_conversion = https://en.wikipedia.org/wiki/Sample_rate_conversion
} ... Ndict:resampling Google:resampling

//// up sampling vs down sampling ////

upsampling =,upsampling . upsampling
"upsampling, expansion, and interpolation"(we)
WpKo:업샘플링 = https://ko.wikipedia.org/wiki/업샘플링
WpEn:Upsampling = https://en.wikipedia.org/wiki/Upsampling
Ndict:upsampling
Up: resampling

downsampling =,downsampling . downsampling
"downsampling, compression, and decimation"(we)
WpEn:Downsampling_(signal_processing)
WpKo:다운샘플링 = https://ko.wikipedia.org/wiki/다운샘플링
Ndict:downsampling
downsampling



undersampling =,undersampling . undersampling
"undersampling or bandpass sampling"(we) bandpass_sampling
WpKo:언더샘플링 = https://ko.wikipedia.org/wiki/언더샘플링
WpEn:Undersampling = https://en.wikipedia.org/wiki/Undersampling
undersampling


rel.
aliasing =,aliasing . aliasing
{
에일리어싱 (wk)
위신호 현상 (wk)
https://ko.wikipedia.org/wiki/에일리어싱
}
위의 opp:
anti-aliasing =,anti-aliasing .
antialiasing =,antialiasing . =,AA (AA)
{
위신호 제거 (wk)
안티에일리어싱
(wk: 앤티에일리어싱에서 넘어옴)


Compare: 양자화,quantization
{
표본화(sampling)와 양자화의 비교: [http]여기 3. 을 참조

tmp from https://velog.io/@lunarainproject/dsp - chk
{
디지털화(digit(al)iz(ing|ation) 중에 뭐? 그리고 이것들 차이?) :
  1. 샘플링sampling 2. 양자화quantization
(연속신호) ─샘플링→ (이산신호) ─양자화→ (디지털신호digital_signal)

(이산신호를 다시 연속신호로 복원한다면,) 샘플링을 촘촘하게 했을수록 손실 없게 복원가능.
- KWs: 나이퀴스트 (샘플링) 정리, 표본화 정리, Nyquist-Shannon, (Nyquist) sampling rate sampling_rate
}
샘플링정리 or 표본화정리

sampling_theorem
Nyquist_sampling_theorem
Nyquist_theorem
모두같은거? pagename 이것들중에 TBD.
그리고 rel. :
Nyquist_frequency (writing)
https://everything2.com/title/Nyquist frequency
Shannon_theorem or noisy-channel_coding_theorem (writing)


(정리) 표본추출 정리
신호 $f(x)$ 가 대역제한(band-limited)되었다면, 즉 신호,signal의 진동수,frequency 범위가 $-A<k<A$ 이면, 현재 가장 높은 진동수의 각 주기,period에서 두 배로 표본추출(샘플링,sampling)을 함으로써 신호를 재구성할 수 있다. 실제로
$f(x)=\sum_{n=-\infty}^{\infty} f\left( \frac{n\pi}{A} \right) \frac{ \sin(Ax-n\pi) }{Ax-n\pi}$
가 된다.
(Zill 8e ko vol2 p158 정리 15.5.1)

WpKo:표본화
{
보니 '복소표본화'(2021-07-03현재 한글은 찾아도안나옴. see WpEn:Sampling_(signal_processing)#Complex_sampling)에
힐베르트_변환,Hilbert_transform가 쓰임
}
WpEn:Sampling_(signal_processing) (다른 의미는 WpEn:Sampling)

[edit]

sampling property

샘플링성질,sampling_property ?
sampling property of the impulse function

시간 $t=t_1$ 에서 연속인 함수 $f$ 가 있을 때
$f(t)\delta(t-t_1)=f(t_1)\delta(t-t_1)$
인 성질.

$\forall t\ne t_1,\;\delta(t-t_1)=0$ 이기 때문에.

impulse function의 다른 성질: sifting property // sifting_property


[edit]

sampling interval

샘플링 interval(구간? 간격? 구간,interval?)
sampling_interval

기호는
$T_s$

단위는 초(seconds)

(Haykin 신시 책 맨 앞 표기법/기호 안내)


통계학의 sampling은 샘플추출,sampling or 표집,sampling ... 영어표현을 확실히 하면 statistical_sampling statistical sampling Ndict:statistical sampling Ggl:statistical sampling

표본추출,sampling or 표집,sampling - 통계. 작성중.
{
statistical sampling 줄여서 sampling

모집단,population{ statistical population 줄여서 population WpEn:Statistical_population }에서 표본,sample{ statistical sample 줄여서 sample random sample https://everything2.com/title/random sample simple random sample (SRS) https://everything2.com/title/Simple random sample }을 추출하는?


Inter: