전공/확률론3 [확률론] 랜덤 프로세스(Random Process) (3) 자기 상관함수는 시간축에 대해서 유사성을 분석하는데 아주 유용하게 사용되는 파라미터이다. 하지만 실질적으로 우리는 어떤 pdf를 직접적으로 구할 수 없고, 신호를 샘플링해서 해석하기 때문에 직접 자기 상관함수를 구할 수 없다. 따라서 우리는 power-spectral density함수를 도입해서 함수를 간접적으로 구할 수 있다. -Wiener Khintchine Theorem power-spectral density 함수를 결정하기위한 가장 기본적인 개념으로, 자기 상관함수와 푸리에변환 관계에 있다는 이론이다. 따라서 power-spectral density 함수와 자기 상관함수 둘 중에 하나만 알더라도 푸리에 변환과정을 통해 다른 함수를 알아낼 수 있다는 것이다. -Linear systems and r.. 2023. 1. 25. [확률론] 랜덤 프로세스(Random Process) (2) 이번에는 랜덤 프로세스에서 사용되는 pdf의 다양한 파라미터들에 대해서 한번 알아보자. pdf에 적용되는 파라미터들은 signal을 시간에 대해서 비교분석할 때 많이 사용되고 특히 다양한 signal을 시간에 대해서 어떤 식으로 변화하는지에 초점이 맞추어져 있다. -평균(Average) 평균은 시그널을 해석하는데에있어서 가장 기본적인 파라미터들 중 하나이다. 우리가 일반적으로 알고 있는 평균의 개념과 동일하며 t에 대한 함수로 나온다는 것이 특징이다. 따라서 시간에 따라서 평균값이 달라 질 수 있다는 것이 랜덤 프로세스에서의 특징이다. -분산(Variance) 분산역시 신호를 해석할 때 가장 기본적으로 사용되는 파라미터이다. 신호의 분포가 시간축에 대해서 평균과 떨어져 있는 정도를 나타내는 수치이며, 이.. 2023. 1. 25. [확률론] 랜덤 프로세스(Random Process) 확률전공내용에서 가장 어렵고 와닿지 않는 부분을 한번 알아보자. 이 랜덤 프로세스 부분은 가장 어려운 부분이긴 하지만 실제로 통신분야나 신호처리 분야에 많이 사용되니 꼭 알고 넘어가야 하는 개념이라고 생각한다. 특히 잡음이나 레이더 분야에서는 거의 핵심기술로 사용된다고 들었는데, 이쪽 분야에 관심이 있다면 관심 있게 보기를 바란다. 1. Concept of random process -랜덤 프로세스는 시간을 포함하는 랜덤 변수의 확장으로 취급하는것이다. 다시 말해 어떤 outcome이 출력될 때 이는 시간의 함수인 signal로써 출력이 되는 것을 의미한다. -모집단의 실험결과의 outcome이 s1,s2,s3...sn이 존재할 때 각각이 시간의 함수 x1(t), x2(t), x3(t)로 assign이 .. 2023. 1. 20. 이전 1 다음
