[SS] System의 종류 (1) : Continuous, Linear

2023. 8. 21. 22:32·.../Signals and Systems
728x90
728x90

1. Continuous System & Discrete System

Continuous System

  • 입력과 출력이 연속 신호인 시스템

Discrete System

  • 입력과 출력이 이산 신호인 시스템

2. Linear System & Non-linear system

Linear system $\mathcal{T}\left\{ \quad \right\}$은 다음 두가지 property를 가짐.

2-1. Additivity (가산성) property

$$\begin{matrix} y_1(t)=\mathcal{T}\left\{x_1(t)\right\} \\ y_2(t)=\mathcal{T}\left\{x_2(t)\right\}\end{matrix} \Rightarrow \mathcal{T}\left\{x_1(t)+x_2(t)\right\}=y_1(t)+y_2(t)$$


2-2. Scaling (or homogeneity) property

$$\begin{aligned} y(t)&=\mathcal{T}\left\{x(t)\right\} \\ ay(t)&=\mathcal{T}\left\{ax(t)\right\} \end{aligned}$$


3. The Principle of Superposition 과 Linear System

additivity와 homogeneity를 만족할 때, princple of superposition이 성립.:

$$\mathcal{T}\left\{ax_1(t)+bx_2(t)\right\} = ay_1(t)+by_2(t)$$

where

    • $y_1(t) = \mathcal{T}\left\{x_1(t)\right\}, y_2(t)=\mathcal{T}\left\{x_2(t)\right\}$
    • $a, b$ : constants

additivity와 homogeneity를 동시에 만족 ▷ superposition이라 함.

 

linear system은
principle of superposition을 만족함.
non-linear system은 말 그대로 linearity가 성립하지 않는 system임.
참고로, linear system의 경우
1. matrix equation으로 표현이 가능하며
2. standard matrix로 해당 system을 표현할 수 있음.

A system $\mathcal{T}$ is a linear system if,

  • when the input consists of a weighted summation of several signals,
  • the output will also be a weighted summation of the response of the system to each individual input signal.

More precisely,

  • for any collection $\{f_k(x,y), k=1,2,\dots,K\}$ of input signals, and
  • for any collection $\{ \omega_k, k=1,2,\dots,K\}$ of weights,

we have

$$ \mathcal{T}\left[\sum^K_{k=1}\omega_kf_k(x,y)\right]=\sum^K_{k=1} \omega_k \mathcal{T}[f_k(x,y)].\tag{2.31} $$


3. Linear system의 장점.

Principle of Superposition

  • 아무리 복잡한 형태의 입력신호도 단순한 형태의 기본적인 신호로 분해가능.
  • Linear System의 경우, 각각의 기본적인 신호에 대한 응답을 분리하여 계산 후 이들을 더함으로 system의 출력을 구할 수 있음.

주파수 보존

  • Linear System의 경우, 입력 신호와 같은 주파수 성분만을 포함하는 출력신호를 보임.
  • 다른 주파수 성분이 포함되지 않음.

 

'... > Signals and Systems' 카테고리의 다른 글

[SS] System의 종류 (3)  (0) 2023.08.21
[SS] System의 종류 (2) : Time Invariant, Causal  (0) 2023.08.21
[SS] System 이란?  (0) 2023.08.21
[SS] Properties of Impulse Function  (0) 2023.08.21
[SS] Ramp Function  (0) 2023.07.05
'.../Signals and Systems' 카테고리의 다른 글
  • [SS] System의 종류 (3)
  • [SS] System의 종류 (2) : Time Invariant, Causal
  • [SS] System 이란?
  • [SS] Properties of Impulse Function
dsaint31x
dsaint31x
    반응형
    250x250
  • dsaint31x
    Dsaint31's blog
    dsaint31x
  • 전체
    오늘
    어제
    • 분류 전체보기 (742)
      • Private Life (13)
      • Programming (188)
        • DIP (106)
        • ML (26)
      • Computer (119)
        • CE (53)
        • ETC (33)
        • CUDA (3)
        • Blog, Markdown, Latex (4)
        • Linux (9)
      • ... (351)
        • Signals and Systems (103)
        • Math (172)
        • Linear Algebra (33)
        • Physics (42)
        • 인성세미나 (1)
      • 정리필요. (54)
        • 의료기기의 이해 (6)
        • PET, MRI and so on. (1)
        • PET Study 2009 (1)
        • 방사선 장해방호 (4)
        • 방사선 생물학 (3)
        • 방사선 계측 (9)
        • 기타 방사능관련 (3)
        • 고시 (9)
        • 정리 (18)
      • RI (0)
      • 원자력,방사능 관련법 (2)
  • 블로그 메뉴

    • Math
    • Programming
    • SS
    • DIP
  • 링크

    • Convex Optimization For All
  • 공지사항

    • Test
    • PET Study 2009
    • 기타 방사능관련.
  • 인기 글

  • 태그

    SIGNAL
    math
    opencv
    signals_and_systems
    Vector
    linear algebra
    Probability
    Optimization
    fourier transform
    DIP
    Term
    Python
    random
    signal_and_system
    Convolution
    SS
    Programming
    인허가제도
    function
    numpy
  • 최근 댓글

  • 최근 글

  • hELLO· Designed By정상우.v4.10.3
dsaint31x
[SS] System의 종류 (1) : Continuous, Linear
상단으로

티스토리툴바