Central Limit Theorem (중심극한정리)mean의 sampling distribution의 다음과 같은 속성을 기술하는 Theorem이 Central Limit Theorem임.population이 무엇이든지 간에sample size ($N$, 1개의 sample의 element의 수)가 충분히 크다(흔히 30 or 40이상)면,해당 sample의 mean (또는 합계치를 사용할 수도 있음) 을 random variable로 삼아 얻은 sampling distribution은 normal distribution에 가까워지고 population의 mean과 같은 mean을 가진다는 Theorem(정리). 표본의 mean 혹은 합계치 가 normal distribution이 된다는 것(즉, s..

FT의 결과가 역시 impulse train이라는 점과time domain에서의 주기 $T$가 freq. domain의 주기 $\Omega_0=\frac{2\pi}{T}$와 반비례 관계라는 점, 그리고 time domain에서의 convolution이 freq. domain에선 곱하기라는 점을 통해Nyquist-Shannon 의 Sampling Theorem을 이해하는데 핵심적 역할을 함. impulse train은 periodic function.때문에, impulse train은 Fourier series로 표현가능함.$$\begin{align}x(t) &= \displaystyle {\sum_{k=-\infty}^{\infty}} \delta (t -kT)\end{align}$$$T$ : impul..