• Title/Summary/Keyword: 푸리에변환

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위너공간에서의 푸리에-파인만 변환과 합성곱

  • Chang, Geon-Su;Yoo, Il;Kim, Byeong-Su
    • Communications of the Korean Mathematical Society
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    • v.15 no.1
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    • pp.1-27
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    • 2000
  • 위너공간과 추상 위너공간 위에서의 푸리에-파인만 변환, 푸리에-위너 변환 그리고 합성곱을 정의하고 여러가지 형태의 함수들에 대한 변환과 합성곱의 존재정리 및 여러가지 성질을 소개한다. 또한, 이 함수들의 파시발 관계와 프란셰렐 관계에 대해서도 알아본다.

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Note on the generalized Fourier-Feynman transform on function space (함수공간에서의 일반화된 푸리에-파인만 변환에 관한 고찰)

  • Chang, Seung-Jun
    • Journal for History of Mathematics
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    • v.20 no.3
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    • pp.73-90
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    • 2007
  • In this paper, we define a generalized Feynman integral and a generalized Fourier-Feynman transform on function space induced by generalized Brownian motion process. We then give existence theorems and several properties for these concepts. Finally we investigate relationships of the Fourier transform and the generalized Fourier-Feynman transform.

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Understanding of Fourier Transformation by Comparison of program results (프로그램의 결과 비교를 통한 푸리에 변환의 이해)

  • Yang, Seung-Yong;Kim, Nohyu;Lee, Jeonghoon
    • The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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    • v.2 no.2
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    • pp.36-41
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    • 2010
  • Many references are available in the area of Fourier transformation. But some differences are found in the mathematical expressions provided in the references. These circumstances prohibit beginners from understanding and using Fourier transformation method. In this paper, relating mathematical expressions are epitomized and some numerical results are compared and interpreted to understand Fourier transformation. Fourier transformation results are displayed for representative input signals and some characteristics are summarized.

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Section Detection Algorithm using Multi-layer Perceptron Neural Network (다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용한 구간 검출 알고리즘)

  • Choi, Jae-Seung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2010.10a
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    • pp.274-277
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다.

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Study of Radix-3 FFT (Radix-3 FFT에 관한 고찰)

  • Jung, Hae-Seung
    • Aerospace Engineering and Technology
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    • v.9 no.1
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    • pp.98-105
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    • 2010
  • Fast Fourier Transform is the fast implementation of Discrete Fourier Transform, which deletes periodic operation of DFT. According to the definition, radix-2 FFT can be implemented byre cursive call which divides the input signal points into 2 signal points. Because of its time-consuming stack-copy operation, this recursive method is very slow. To overcome this drawback, butterfly operation with signal rearrangement was devised. Based on the ideas of signal rearrangement and butterfly operation, this paper applies the signal rearrangement method to the Radix-3 FFT and checks the validity of this method.

Parametric Sensitivity Analysis Using Fourier Transformation (푸리에 변환을 이용한 파라미터 민감도 해석)

  • Baek, Moon-Yeal;Lee, Kyo-Seung
    • Journal of Power System Engineering
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    • v.9 no.4
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    • pp.58-64
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    • 2005
  • 주파수 영역 민감도 해석법은 동적 시스템의 전달함수에 대한 설계 파라미터의 변화에 의한 효과를 파악하기 위해 사용되어 왔으며, 이때의 민감도 함수는 시스템 설계 파라미터에 대한 시스템 전달 함수의 편미분 값이다. 일반적으로 종래의 주파수 영역 민감도 해석은 직접 미분법이나 라플라스 변환이 사용되어 왔다. 라플라스 변환을 사용하는 경우에 시스템의 차수가 증가할수록 역행렬 조작은 매우 많은 시간을 필요로 하며 또한 어려운 작업이다. 본논문에서는 이러한 다점을 보완하기 위하여 푸리에변환을 이용한 민감도 기법을 제시하였다. 파라미터의 변화에 대한 진폭-주파수 특성의 민감도 해석을 간단한 2자유도 모델과 로터 다이나믹 시스템에 적용하였다.

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Pattern matching Using Correlation In Fourier Domain (푸리에영역에서의 상관을 이용한 패턴매칭)

  • 이충호;이원경;김응규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.499-501
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    • 2002
  • 본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.

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Data Analysis for TOC and Discharge by using Wavelet Transform (웨이블렛 변환을 이용한 TOC와 유출량 자료 분석)

  • Park, Sung-Chun;Cho, Dong-Jin;Jin, Young-Hoon;Kim, Dong-Ryeol
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.2254-2257
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    • 2008
  • 홍수와 가뭄, 수질오염 등의 피해에 대한 대책과 보다 효율적인 수자원 관리를 위해서 원자료에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 나주지점을 대상으로 하여 총유기탄소(Total Organic Carbon: TOC) 자료와 유출량 자료를 수집하였으며, 각 자료에 대하여 상세한 주기성분을 파악하기 위하여 웨이블렛 변환을 적용하였다. 대상지점으로 선정한 나주지점은 전라남도 나주시 나주대교 상류에 위치하고 있으며, 유역면적이 $2,0587.2km^2$이며, 유로 연장은 65.5km이다. 유출량과 수질자료의 주기성 분석을 위해 유기물의 양을 나타내는 수질지표인 TOC와 나주수위관측소에서 관측된 2003년${\sim}$2004년의 시수위자료를 유출량으로 환산한 값을 사용하였으며, 이 자료의 상세한 주기성 파악을 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 일반적으로 주기성을 파악하기 위하여 푸리에 변환을 사용하지만, 푸리에 변환은 시간정보와 주파수를 동시에 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 자료에 불연속성과 고주파수 성분이 포함될 경우 분석이 난이하다. 이러한 푸리에 변환의 단점을 보안한 것이 웨이블렛 변환이며, 푸리에 변환보다 계산속도가 빠르다. 또한 주어진 자료에 대하여 시간과 주파수 영역에서 동시에 파악하는 것이 가능하며, 불규칙한 자료를 평탄하게 함으로서 보다 상세한 주기성을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 연구에서 추출한 각 자료의 상세 주기성분들은 향후 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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LFM Signal Separation Using Fractional Fourier Transform (Fractional Fourier 변환을 이용한 LFM 신호 분리)

  • Seok, Jongwon;Kim, Taehwan;Bae, Keunsung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.3
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    • pp.540-545
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    • 2013
  • The Fractional Fourier transform, as a generalization of the classical Fourier Transform, was first introduced in quantum mechanics. Because of its simple and useful properties of Fractional Fourier transform in time-frequency plane, various research results in sonar and radar signal processing have been introduced and shown superior results to conventional method utilizing Fourier transform until now. In this paper, we applied Fractional Fourier transform to sonar signal processing to detect and separate the overlapping linear frequency modulated signals. Experimental results show that received overlapping LFM(Linear Frequency Modulation) signals can be detected and separated effectively in Fractional Fourier transform domain.

Frequency filtering effect on Fourier Transform 3-D Profilometry (푸리에 변환법을 이용한 3차원 위상측정에서의 필터 효과)

  • 박준식;나성웅;박승규;백성훈;이용주
    • Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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    • 2003.07a
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    • pp.296-297
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    • 2003
  • 본 연구에서는 푸리에 변환법에 의한 위상정보 추출 기술을 개발하고, 주파수 영역에서의 창함수 필터에 따른 위상추출 특성을 분석하였다. 푸리에 변환법은 위상이동법과는 달리 정현파 패턴이 투영된 하나의 영상만을 이용하여 3차원 형상정보를 추출할 수 있는 장점이 있다. 획득된 영상은 오일러 공식으로부터 다음과 같이 표현할 수 있다. (중략)

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