신호의 최대 주파수보다 최소 2배 이상의 샘플링 주파수로 샘플링하면 원래 신호를 완벽하게 복원할 수 있다는 Theorem $$f_\text{sampling} \ge 2f_\text{max}$$where$f_\text{sampling}$ : sampling frequency. sampling rate. Nyquist rate.$f_\text{max}$ : 신호의 최대 주파수.더보기2022.09.01 - [.../Math] - [Math] Definition, Proposition, Axiom, and Theorem [Math] Definition, Proposition, Axiom, and TheoremDefinition (정의)용어 등의 뜻을 명확하게 정한 것.용어 등에 대한 약속이므로 증명할 필요가 없..

1. Aliasing을 피하기 위한 적절한 샘플수가 필요한 이유Signal을 sampling할 경우,sample의 갯수 $N$를 제한 (= signal의 길이가 제한)할 경우,대응하는 spectrum에서 aliasing이 발생하게 됨(신호의 측정시간이 고정된 경우 $N$을 클수록 보다 높은 주파수 성분을 획득할 수 있음.)signal에서 원하는 주파수대역 내에서는 aliasing이 일어나지 않도록 하는 것이 최선임.측정시간이 고정된 상태에서 실제 측정된 $N$을 크게 증가시킬수록 specturm이 중첩되는 부분은 줄어든다.단, 이 경우 샘플의 수 ($N$)가 늘어나서 계산량이나 저장공간 등이 늘어나는 등의 단점이 있으므로 적절한 길이 $N$이 필요함.2. zero-padding: Frequency Res..