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[SS] Fourier Transform of Pulse Signal

다음은 pulse signal의 정의임. $$ x(t)=\left\{\begin{matrix}1, & |t|\le\frac{\tau}{2} \\ 0, & \text{otherwise} \end{matrix}\right.$$ Fourier Transform은 다음과 같음. $$\begin{aligned} X(\Omega)&=\int^\infty_{-\infty} x(t) e^{-j\Omega t} dt \\ &=\int^{\frac{\tau}{2}}_{-\frac{\tau}{2}} 1 e^{-j \Omega t} dt \\ &=\left. \frac{e^{-j\Omega t}}{-j\Omega} \right| ^{\frac{\tau}{2}} _{-\frac{\tau}{2}} \\ &= \frac{1}{-j..

[SS] Ch03 Quiz (정답포함)

다음의 sin, cos 및 이들의 선형조합들에 대한 Fourier Transform은 다음과 같음. 1. $\sin \omega_0 t$ $$\begin{aligned} \mathcal{FT}[\sin \omega_0 t] & = \int_{-\infty}^{\infty} \sin \omega_0 t e^{-j\Omega t} dt \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \frac{e^{j\omega_0 t}-e^{-j\omega_0 t}}{2j} e^{-j\Omega t} dt \\ &= \frac{1}{2j} \left\{\int_{-\infty}^{\infty} e^{j\omega_0 t} e^{-j\Omega t} dt - \int_{-\infty}^{\infty} e^{-j\ome..

[SS] from CTFS to CTFT

Continuous Time Fourier Series (CTFS)에서 Continuous Time Fouier Transform(CTFT)을 유도하는데 핵심은 다음과 같음. CTFS가 주기신호(periodic signal)에 대해 적용이 되는 점을 이용하여, 주기($T$)가 무한대인 주기신호에 대해 CTFS를 구하면, CTFT가 얻어진다. 비주기신호를 "주기가 무한대인 주기신호"로 보고 유도한다. 주기 $T$를 무한대로 보낼 경우, $T$에 의해 결정되는 fundamental frequency $\Omega_0$와 harmonice $k\Omega_0$들도 변경이 되게 된다. 우선 $T$와 관련된 이들을 정리하면 다음과 같음. $$\Omega_0=\frac{2\pi}{T} \Rightarrow \fra..

[SS] Ch02 : 연습문제풀이

다음 2개 signal을 Conovlution한 결과를 그리시오. 이 문제에선 3개의 impulse signal에 대해 하나씩 만 고려하여 convolution을 하고, 이후 더하는 형태가 가장 쉽다. impulse의 특성상, 하나의 impulse와 convolution할 경우, 다음과 같이 impulse의 위치에 signal이 복사되는 형태로 결과가 나온다. 이들을 더하면 아래 그림과 같이 붉은 색 결과 signal이 나온다. 이를 numpy로 간단히 확인한 소스는 다음과 같다. import numpy as np import matplotlib as mb import matplotlib.pyplot as plt k = [0,-1,0,0,0,1,0,0,0,-1,0] x = [1,3/4,1/2,1/4,0,..

[SS] Orthogonal Function : Complex Exponential Function

지수 함수 (정확히는 복소지수함수)는 대표적인 orthogonal function으로 Fourier transform의 basis로 사용이 된다. 구간 $T$에서 Orthogonal function인 경우, 해당 구간에서 inner product를 취할 때 자기자신과 inner product인 경우 외의 결과가 0임. 때문에 해당 함수의 coefficient를 쉽게 구할 수 있음: basis로 사용되는 이유. linearly independent만 만족한다면 basis가 될 수 있으나, 위의 성질 때문에 가급적 orthogonal을 만족하는 녀석들이 basis로 사용됨. 다음과 같은 Complex Exponential Function, $f_l(t)$와 $f_k(t)$이 있다고 하자. $$ f_l (t)..

[LA] sympy로 Reduced Row Echelon Matrix 구하기.

David C. Lay의 Linear Algebra에서 1.2장의 Example 3에 sympy적용. RREF는 unique하기 때문에 sympy에서 지원함. import numpy as np import sympy as sp # ---------------------------------- # colab에서 sympy의 값을 latex 지원하여 출력하기 위해 정의 def custom_latex_printer(exp, **options): from google.colab.output._publish import javascript url = "https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.3/latest.js?config=default" javascript(u..

[LA] tf.linalg.solve 로 linear system 의 solution 구하기.

David C. Lay의 Linear Algebra의 1장의 예제를 tensorflow로 확인. colab으로 간단히 확인 가능함. import tensorflow as tf import numpy as np A = np.array([ [1 ,-2, 1], [0 , 2,-8], [-4, 5, 9] ], dtype=float) cmtx = tf.constant(A) b = np.array([0,8,-9],dtype=float) # tf.constant 를 이용. (1) # b = b.reshape(-1,1) # bvec = tf.constant(b) # tf.constant 를 이용. (2) bvec = tf.constant(b, shape=(3,1)) # tf.Varialbe을 이용. # b = b.re..

[LA] Data Types (or The Types of Variable)

Scalar : 숫자 하나로 구성. (일반적으로 real number) Vector : the ordered list of numbers. (개념적인 정의. 다르게는 한 sample data의 record에 해당한다고 볼 수 있음.) Matrix : the collection of vectors. (주로 column vector들이 모인 형태로 이용됨.) Tensor : the collection of matrices. (같은 크기의 행렬들이 모인 것으로 여기면 됨.) 위의 정의는 수학적으로 정확한 정의는 아니지만, ML( including DL)에서 이용되는 LA을 이해하기 위해선 충분한 정의임. Tensor는 원래 mapping represented by a multi-dimensional matri..

[LA] Introduction of Linear Algebra

linear algebra는 다음을 다루고 제공하는 분야임. ** vector, matrix, tensor** 등을 사용하여, 대용량의 숫자로 이루어진 데이터를 효과적으로 계산 및 처리하는 방법을 다룸. 기하학적으로 이해가능한 1~3차원”에서 출발하여 “딥러닝과 같은 기계학습에서 이용하는 고차원 벡터 공간“에서의 대용량 데이터 분석을 위한 이론적 그리고 수학적 기반을 제공. Linear Algebra 관련해서 원서의 용어(terminology)에 대한 정확한 개념을 가지고 있는 것이 기계학습이나 AI 분야의 응용기술을 이해하는데 필요함. 컴퓨터의 발달로 점점 linear algebra에서 실제 손으로 하는 계산 보다는 개념이 중요해지고 있으며, 사람은 가장 효율적인 계산법을 고르고, 적절한 입력 데이터를..

[Math] Definition, Proposition, Axiom, and Theorem

Definition (정의)용어 등의 뜻을 명확하게 정한 것.용어 등에 대한 약속이므로 증명할 필요가 없음.단, well-defined가 되어야 함.Proposition (명제)참, 거짓을 분명하게 판단할 수 있는 "문장(statement)"이나 "식(expression)". (명확하고 객관적이어야 함.)Proposition은 참과 거짓으로 구분할 수 있는 statement의 추상적인 form이라고도 볼 수 있음.때문에 statement라고도 쓰이는 경우가 있음.statement는 proposition보다 넓은 general term 임.일상적 범용적 문맥에서도 statement는 사용되며 이 경우 참,거짓을 명확히 구분할 수 없을 수도 있음.statement는 "진술"이라고도 불림.Proposition..