Convolution은 linear time invariant (LTI) system에서 zero-state response를 구하는데 사용되는 연산임. DIP 등에서는 Linear Shift Invariant (LSI) system에서의 output image를 구하는데 사용되며, 주로 spatial domain filter들을 직접 spatial domain에서 구하는데 사용됨 (box filter, sobel filter등등) DFT (Discrete Fourier Transform)에서는 실제로 cyclic convolution이 이루어지나, 여기선 linear convolution에 초점을 맞춘다. 더보기 cyclic convolution(or circular convolution)은 다음을 참..

입력으로 주어진 두 개의 함수(or signal)의 상관관계(correlation, 또는 similarity 유사성)을 나타내는 함수(or signal)를 반환하는 연산. Cross correlation (흔히 correlation으로도 불림)의 수식은 다음과 같음 (1D cross-correlation) $$ x(t)*y(t)= \int_T x(\tau)y(\tau+t) d\tau $$ $*$를 cross correlation의 연산자 기호로 사용했으나 $\otimes$이 쓰이기도 하는등, 표준 기호가 없음을 주의. convolution과 달리 입력 중 한 function에 대한 반전이 이루어지지 않음. commutative하지 않음 (convolution과의 차이점 중 하나) 수식의 특성이라던지, 유..

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,..