LTI System $T$를 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다고 하자.
$$y(t) = T\left\{x(t)\right\}$$
where
- $x(t)$ : input signal에 해당하는 function.
- $y(t)$ : output signal에 해당하는 function.
여기서,
sifting property에 의해 impulse function들의 weighted sum으로 $x(t)$를 다음과 같이 나타낼 수 있다.
$$x(t)=\int^\infty_{-\infty}x(\tau)\delta(t-\tau)d\tau$$
2023.08.21 - [.../Signals and Systems] - [SS] Properties of Impulse Function
이를 LTI System $T$에 대한 식에 대입하면 다음과 같음.
$$\begin{aligned} y(t)&=T\left\{x(t)\right\} \\ &=T\left\{ \int^\infty_{-\infty}x(\tau)\delta(t-\tau)d\tau \right\}\end{aligned}$$
$T$는 LTI System이므로 linearity에 의해 다음이 성립함.
$$T\left\{ \int^\infty_{-\infty}x(\tau)\delta(t-\tau)d\tau \right\} = \int^\infty_{-\infty}x(\tau)T\left\{ \delta(t-\tau)\right\}d\tau $$
- additivity에 의해 integration 안으로 $T\left\{ \quad \right\}$를 집어넣을 수 있음.
- input signal의 각 항에 적용하여 더하나
- 한번에 적용하나 같으므로.
- $T\left\{x(\tau)\delta(t-\tau)\right\}$에서
- 각 $\tau$의 값이 정해지는 순간 input $x(t)$가 정해진 상태이면
- $x(\tau)$의 값은 일종의 상수가 된다($\tau$가 결정되면 $x(\tau)$로 고정됨.)
- 때문에 linearity의 homogeneity를 통해 $x(\tau)$를 $T\left\{\quad \right\}$밖으로 뺄 수 있음.
여기서 LTI System $T$에서
- impulse function이 입력될 때의 출력인 impulse repsonse를
- $h(t)=T\left\{\delta(t)\right\}$로 정의했다고 하자.
- ($h(t)$가 impulse response)
$T$는 LTI System의 function이므로 time invariant가 성립하고 때문에 다음이 성립함.
$$\int^\infty_{-\infty}x(\tau)T\left\{ \delta(t-\tau)\right\}d\tau = \int^\infty_{-\infty}x(\tau)h(t-\tau)d\tau $$
즉, 출력 $y(t)$는 다음과 같이 impulse response와 input function의 convolution으로 정의된다.
$$ y(t)=\int^\infty_{-\infty}x(\tau)h(t-\tau)d\tau = x(t) * h(t)$$
- 여기서 $*$를 convolution 연산자로 표기했으나
- convolution operator notation은 표준이 없기 때문에
- 다른 문헌에서는 다른 표기가 사용될 수 있음을 주의할 것.
Convolution operation에서 commutative law가 성립하기 때문에 다음이 성립.
$$ y(t)= x(t)*h(t) = h(t)*x(t) = \int^\infty_{-\infty}h(\tau)x(t-\tau)d\tau $$
LTI system에서 출력은
impulse response와 input function의
convolution으로 표현 가능.
즉, convolution은 LTI System의 zero-state output을 구하기 위한 operation임.
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