LTI System T를 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다고 하자.
y(t)=T{x(t)}
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)=∫∞−∞x(τ)δ(t−τ)dτ
2023.08.21 - [.../Signals and Systems] - [SS] Properties of Impulse Function
[SS] Properties of Impulse Function
Derivative of Unit Step Function Impulse function은 unit step function의 derivative라고 볼 수 있음. 유도. impulse function을 적분하면 다음이 성립함. $$\int^t_{\tau=-\infty} \delta(\tau) d\tau = \left\{ \begin{matrix} 1, & t\ge 0 \\ 0,
dsaint31.tistory.com
이를 LTI System T에 대한 식에 대입하면 다음과 같음.
y(t)=T{x(t)}=T{∫∞−∞x(τ)δ(t−τ)dτ}
T는 LTI System이므로 linearity에 의해 다음이 성립함.
T{∫∞−∞x(τ)δ(t−τ)dτ}=∫∞−∞x(τ)T{δ(t−τ)}dτ
- additivity에 의해 integration 안으로 T{}를 집어넣을 수 있음.
- input signal의 각 항에 적용하여 더하나
- 한번에 적용하나 같으므로.
- T{x(τ)δ(t−τ)}에서
- 각 τ의 값이 정해지는 순간 input x(t)가 정해진 상태이면
- x(τ)의 값은 일종의 상수가 된다(τ가 결정되면 x(τ)로 고정됨.)
- 때문에 linearity의 homogeneity를 통해 x(τ)를 T{}밖으로 뺄 수 있음.
여기서 LTI System T에서
- impulse function이 입력될 때의 출력인 impulse repsonse를
- h(t)=T{δ(t)}로 정의했다고 하자.
- (h(t)가 impulse response)
T는 LTI System의 function이므로 time invariant가 성립하고 때문에 다음이 성립함.
∫∞−∞x(τ)T{δ(t−τ)}dτ=∫∞−∞x(τ)h(t−τ)dτ
즉, 출력 y(t)는 다음과 같이 impulse response와 input function의 convolution으로 정의된다.
y(t)=∫∞−∞x(τ)h(t−τ)dτ=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)=∫∞−∞h(τ)x(t−τ)dτ
LTI system에서 출력은
impulse response와 input function의
convolution으로 표현 가능.
즉, convolution은 LTI System의 zero-state output을 구하기 위한 operation임.
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