DFT 썸네일형 리스트형 주파수 영역에서의 처리 - (7) 좀더 알고 싶은 이들을 위해 여기에는 연습문제와 상관없이, 이 컨텐츠에서 다루었던 주제들에 관해 더 알고 싶어하는 이들을 위해 몇 가지 설명을 추가했다. 사실 자세히 다루려면 너무 분량이 많아지지만 꼭 알려주고 싶은 내용들이다. 주파수 영역에서의 정보처리가 얼마나 다양한 분야에서 이용되고 있는지 실감할 수 있도록, 다양한 자료들을 단편적으로 제시하고, 더 알고싶은 사람들을 위해 링크, 팁 등을 제시했다. [ 코사인 급수 만드는 법, DCT식의 유래 ] [0, π]에서 정의된 일반적인 함수를 코사인 급수로 만들기 위해서는 다음과 같이 하면 된다. 적분식을 처음 본다면, "의 그래프 아랫 부분의 넓이" 정도로 이해하자. 이산코사인변환에서 구한 은 이것을 수치적으로 계산한 것에 해당한다. 0~π에.. 더보기 주파수 영역에서의 처리 - (4) 삼각함수의 합으로 나타내기 2 [ 정보반스러운 생각 ] 이제 방금까지 했던 작업을 컴퓨터의 관점에서 생각해 보자. 종이에 적은 수식이야 얼마든지 존재할 수 있는 수학개념이지만, 컴퓨터의 입장에서는 어렵기 그지없다. 컴퓨터는 연속함수를 이해할 수 없다. 무한수열도 이해할 수 없다. 이미지프로세싱 1부에서 언급했던 '샘플링'이 필요한 것도 같은 이유에서이다. "컴퓨터는 이산적이고(discrete) 유한한(finite) 데이터만 다룰 수 있기 때문이다" 컴퓨터는 생각보다 멍청해서, 연속함수는 띄엄띄엄한 점에서만 정의된 함수들로 이해시켜야 하고, 무한수열은 처음 몇 개를 제외한 뒷부분을 잘라서 유한수열로 만들어 주어야 비로소 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 '데이터'가 된다. 함수들이 띄엄띄엄 정의되면 아래와 같이 된다. 0~π까지의 구간을.. 더보기 이전 1 다음
