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보드 선도
보드 선도는 시스템의 주파수 응답을 크기와 위상의 두 그래프로 나타내는 방식이다. 주파수축에는 보통 로그 눈금을 사용하고 크기는 데시벨, 위상은 도 단위로 표시한다. 시간에 따른 출력 궤적을 그리는 계단 응답과는 다른 관점이다.
감쇠비
감쇠비는 진동 모드의 감쇠 정도를 고유한 시간 규모에 대해 상대적으로 나타내는 무차원 값이다. 연속 시간의 복소 극점에서 실수부와 극점 크기의 관계로 계산할 수 있다. 감쇠비 숫자만으로 진동이 사라지는 절대 시간을 모두 알 수는 없다.
시정수
시정수는 지수적으로 변하는 응답의 시간 규모를 나타내는 값이다. 안정한 1차 시스템의 단조 계단 응답에서는 한 시정수가 지났을 때 전체 변화량의 약 63.2%에 도달한다. 이 성질을 모든 차수의 시스템에 그대로 적용하지는 않는다.
오버슈트
오버슈트는 응답이 최종 수준에 도달하는 과정에서 그 수준을 넘어서는 현상이다. 계단 응답에서는 초기값에서 최종값까지의 변화량에 대해 초과한 크기를 백분율로 나타낼 수 있다. 최종 수준을 한 번 넘는 것과 시스템이 발산하는 것은 같은 뜻이 아니다.
정착 시간
정착 시간은 입력 변화 후 출력이 최종값 주변의 정해진 허용 범위 안으로 들어가 이후에도 그 범위에 머무르기까지의 시간이다. 단순히 최종값을 처음 통과한 시간과는 다르다. 허용 범위를 2%로 정할지 5%로 정할지에 따라 같은 응답에서도 결과가 달라진다.
상승 시간
상승 시간은 응답이 정해진 낮은 기준 수준에서 높은 기준 수준까지 변하는 데 걸리는 시간이다. 흔히 전체 변화량의 10%에서 90%까지를 사용하지만 기준은 목적에 따라 달라질 수 있다. 숫자를 비교할 때는 두 임계 수준의 정의를 함께 확인해야 한다.
계단 응답
계단 응답은 입력이 한 수준에서 다른 수준으로 갑자기 바뀐 뒤 유지될 때 시스템 출력이 시간에 따라 변하는 모습이다. 단위 계단 응답은 입력 변화량을 1로 둔 경우다. 응답을 비교하려면 변화량과 시작 시점, 초기 상태를 함께 정해야 한다.
상태 공간 표현
상태 공간 표현은 시스템 내부의 상태가 시간에 따라 어떻게 변하고 그 상태에서 출력이 어떻게 만들어지는지 나타내는 모형이다. 선형 시불변 모형에서는 상태·입력·출력 사이의 관계를 행렬 A, B, C, D로 표현한다. 초기 상태도 함께 지정할 수 있다.
전달함수
전달함수는 선형 시불변 시스템의 입력과 출력 관계를 변환 영역에서 나타내는 함수다. 초기 상태를 0으로 두고 출력의 변환을 입력의 변환으로 나눈 형태로 정의한다. 순간 출력값을 순간 입력값으로 나누는 단순한 비율과는 다르다.
이산 시간 푸리에 변환
이산 시간 푸리에 변환은 이산 수열을 연속적인 주파수 변수의 함수로 나타내는 변환이다. DTFT라고 부른다. 시간축이 이산적이라는 점과 주파수축도 이산적이라는 점은 다르다. 유한 개의 주파수 값으로 표현하는 DFT와 구별한다.
Z 변환
Z 변환은 이산 시간 수열을 복소 변수 z의 함수로 나타내는 수학적 변환이다. 디지털 필터의 지연, 극점과 영점, 안정성을 분석하는 데 사용한다. 무한 수열에서는 식뿐 아니라 합이 수렴하는 z의 범위도 중요하다.
임펄스 불변법
임펄스 불변법은 아날로그 필터의 임펄스 응답을 일정 간격으로 표본화해 디지털 필터를 만드는 방법이다. 여기서는 표본 간격 T를 곱해 h_d[n] = T h_a(nT)로 정규화하는 정의를 사용한다. 시간축의 이 조건이 주파수 응답 전체의 완전한 일치를 뜻하지는 않는다.
쌍선형 변환
쌍선형 변환은 아날로그 필터의 전달함수를 이산 시간 필터로 바꾸는 수학적 방법이다. s 변수와 z 변수 사이의 분수식 대응을 사용한다. 주파수축의 대응이 비선형이므로 같은 숫자의 아날로그 주파수와 디지털 주파수가 그대로 일치하지는 않는다.
최소 위상 필터
최소 위상 필터는 필터와 그 역필터가 모두 인과적이고 안정하도록 정의하는 필터다. 유리 전달함수로 나타내는 이산 시간 모형에서는 극점과 영점이 단위원 안에 놓이는 조건으로 설명한다. 여기서는 단위원 위의 영점을 제외하는 엄격한 정의를 사용한다.
선형 위상 필터
선형 위상 필터는 관심 대역에서 주파수에 대한 위상 응답이 직선 형태인 필터다. 위상이 정의되는 구간에서는 군지연이 일정하다. 서로 다른 주파수 성분의 지연 차이를 줄일 수 있지만, 크기 응답에 따른 파형 변화까지 없애는 것은 아니다.
전역 통과 필터
전역 통과 필터는 모든 주파수에서 크기 이득을 일정하게 유지하면서 위상을 바꾸는 필터다. 올패스 필터라고도 부른다. 이득을 1로 정규화한 형태가 기본적이다. 모든 주파수를 통과시킨다는 말은 시간 파형까지 입력과 같다는 뜻은 아니다.
빗살 필터
빗살 필터는 주파수 응답에 봉우리와 골이 규칙적으로 반복되는 필터다. 응답 곡선이 빗살처럼 보이는 데서 이름이 붙었다. 원 신호와 지연된 신호를 결합하는 간단한 구조로 만들 수 있으며 전방향 구조와 피드백 구조가 있다.
노치 필터
노치 필터는 특정한 중심 주파수 주변의 좁은 대역을 강하게 줄이는 필터다. 원하는 신호 전체를 저역이나 고역으로 나누기보다 제한된 주파수 성분을 억제할 때 사용한다. 중심 주파수, 대역폭, 감쇠 깊이는 구분해서 살펴봐야 한다.
베셀 필터
베셀 필터는 통과 대역에서 군지연이 거의 일정하도록 설계하는 필터 계열이다. 서로 다른 주파수 성분의 지연 차이를 줄이는 성질에 주목한다. 크기 응답의 급격한 감쇠보다 시간 파형의 보존이 중요한 상황에서 검토할 수 있다.
타원 필터
타원 필터는 통과 대역과 저지 대역 양쪽에 등리플을 허용하는 필터 설계 계열이다. 같은 차수에서 급격한 대역 전이를 구현하는 데 쓰인다. 좁은 전이 구간을 얻는 대신 허용 리플과 위상 응답, 수치 구현 조건을 함께 검토해야 한다.
체비쇼프 제2형 필터
체비쇼프 제2형 필터는 통과 대역에는 리플을 두지 않고 저지 대역에 등리플을 갖게 하는 필터 설계 계열이다. 역 체비쇼프 필터라고도 부른다. 통과 대역에 리플을 허용하는 제1형과 구별하며, 설계에서 지정하는 대역 경계의 의미도 다르다.
체비쇼프 제1형 필터
체비쇼프 제1형 필터는 통과 대역에 정해진 크기의 등리플을 허용하는 필터 설계 계열이다. 저역 통과형에서는 저지 대역의 크기 응답이 단조롭게 감소한다. 통과 대역의 평탄함만을 목표로 하는 대신 리플 허용량을 설계 조건으로 사용한다.
버터워스 필터
버터워스 필터는 통과 대역의 크기 응답을 최대한 평탄하게 만드는 필터 설계 계열이다. 저역 통과형의 응답은 주파수가 높아지면서 매끄럽게 감소한다. 여기서 평탄하다는 말은 모든 통과 주파수에서 이득이 완전히 같은 이상적 벽돌형 응답을 뜻하지 않는다.
영위상 필터링
영위상 필터링은 주파수 성분에 위상 이동을 주지 않는 필터 처리를 말한다. 기록된 데이터에 같은 필터를 정방향과 역방향으로 적용하는 방법이 대표적이다. 위상을 보존하더라도 진폭 응답과 경계 부근의 파형은 달라질 수 있다.
재표본화
재표본화는 이미 얻은 신호를 새로운 표본률이나 표본 시점에 맞추어 표현하는 처리다. 오디오의 표본률 변환처럼 일정한 간격의 수열을 다른 일정 간격으로 바꾸는 경우가 대표적이다. 배열의 길이만 바꾸는 것과 달리 새로운 시간축과 필터링 조건을 함께 다룬다.
다운샘플링
다운샘플링은 신호를 더 낮은 표본률로 표현하는 처리다. 정수 배율의 기본 연산에서는 일정한 간격으로 표본을 선택하고 나머지를 버린다. 단순 선택 연산은 평균이나 저역 통과 필터를 자동으로 적용하지 않는다. 필요한 대역 제한 처리를 별도로 고려해야 한다.
업샘플링
업샘플링은 신호를 더 높은 표본률의 수열로 표현하는 처리다. 정수 배율의 기본 연산에서는 원래 표본 사이에 0을 넣는다. 이 연산 자체와, 추가 위치의 값을 필터로 계산하는 보간 과정은 구분한다. 표본 수가 늘었다는 사실만으로 원래 없던 관측 정보가 생기지는 않는다.
지수 가중 이동 평균
지수 가중 이동 평균은 오래된 데이터에 지수적으로 작은 가중치를 주는 평균이다. 최근 관측을 더 크게 반영하면서 시간에 따른 변화를 부드럽게 볼 때 사용한다. 초기 구간의 정규화 방법에 따라 계산값이 달라질 수 있어 갱신식과 초기 조건을 함께 정한다.
파고율
파고율은 신호의 최대 절댓값을 실효값으로 나눈 비율이다. 크레스트 팩터라고도 부른다. 같은 실효값을 가진 신호라도 순간적인 봉우리의 높이가 얼마나 다른지 나타낸다. 전력의 비율인 피크 대 평균 전력비와는 선형 수치가 다르다.
펄스 진폭 변조
펄스 진폭 변조는 펄스의 진폭에 정보를 담는 변조 방식이다. PAM이라고 부른다. 디지털 PAM에서는 정해진 여러 진폭 중 하나를 선택해 심벌을 표현한다. 진폭 단계의 수와 심벌 속도, 실제 펄스의 모양은 서로 다른 조건이다.
가우스 최소 편이 변조
가우스 최소 편이 변조는 가우스 펄스 성형을 적용하는 연속 위상 디지털 변조 방식이다. GMSK라고 부른다. 주파수 변화를 매끄럽게 만드는 대신 한 심벌의 영향이 주변 심벌 구간까지 퍼질 수 있다. 가우스라는 말은 잡음의 종류가 아니라 성형 필터를 가리킨다.
최소 편이 변조
최소 편이 변조는 위상을 연속적으로 유지하는 이진 주파수 편이 변조의 한 형태다. MSK라고 부르며 변조 지수는 0.5다. 이상적인 신호는 일정한 포락선을 갖는다. 단순히 주파수 두 개를 가장 가깝게 놓는 모든 방식을 뜻하지 않는다.
주파수 편이 변조
주파수 편이 변조는 디지털 심벌을 서로 다른 주파수에 대응시키는 변조 방식이다. FSK라고 부른다. 두 주파수를 사용하는 이진 방식뿐 아니라 더 많은 주파수 중 하나를 선택하는 방식도 있다. 주파수의 간격과 심벌의 길이는 서로 구분해 설정한다.
피크 대 평균 전력비
피크 대 평균 전력비는 관측 구간의 최대 전력을 같은 구간의 평균 전력으로 나눈 값이다. PAPR이라고 부른다. 평균값이 같아도 순간적으로 높은 봉우리가 나타나는 신호를 구별할 수 있다. 계산에는 신호 표현과 관측 구간을 함께 정해야 한다.
인접 채널 전력비
인접 채널 전력비는 주 채널과 그 옆의 정해진 주파수 대역에 들어 있는 전력을 비교하는 측정량이다. ACPR이라고 줄여 부른다. 한 주파수에서의 높이만 비교하는 값이 아니라 각각의 측정 대역에 포함된 전력을 대상으로 한다.
적응 등화기
적응 등화기는 수신 신호의 오차를 이용해 필터 계수를 갱신하면서 채널 왜곡을 보정하는 장치 또는 알고리즘이다. 통신에서는 여러 심벌의 영향이 섞이는 심벌 간 간섭을 줄이는 데 사용한다. 적응이라는 말은 계수가 고정되어 있지 않다는 뜻이며 모든 왜곡이 완전히 제거된다는 뜻은 아니다.
차동 위상 편이 변조
차동 위상 편이 변조는 연속한 심벌 사이의 위상 차이에 정보를 담는 디지털 변조 방식이다. DPSK라고 부른다. 각 심벌의 절대적인 방향보다 이전 심벌에서 얼마나 회전했는지를 이용하므로 일정한 공통 위상 회전의 영향을 줄일 수 있다.
가산 백색 가우스 잡음
가산 백색 가우스 잡음은 신호에 더해지는 잡음을 백색 특성과 정규분포로 나타내는 통신 모델이다. AWGN이라고 줄여 부른다. 잡음이 더해지는 방식, 시간적 상관, 진폭의 분포를 각각 따로 정한 모델이며 실제 환경의 모든 방해를 포괄하지는 않는다.
백색 잡음
백색 잡음은 주파수에 따라 일정한 전력 스펙트럼 밀도를 갖는 이상적 잡음 모델이다. 이산 시간의 영평균 모델에서는 서로 다른 시점의 값들이 비상관이라는 성질로 설명할 수 있다. 백색이라는 말은 진폭의 확률분포가 정규분포라는 뜻과는 다르다.
정합 필터
정합 필터는 알려진 기준 신호의 모양에 맞춰 수신 신호를 처리하는 선형 필터다. 기본적인 백색 잡음 조건에서는 정해진 판정 시점의 출력 신호대잡음비를 크게 만드는 성질이 있다. 기준 신호를 시간 반전하고 복소 켤레를 취한 형태와 연결된다.
상승 코사인 필터
상승 코사인 필터는 디지털 통신에서 펄스의 대역을 제한하면서 정해진 심벌 판정 시점의 간섭을 줄이는 데 사용하는 필터다. 영어로 raised-cosine filter라고 하며 올림 코사인 필터라고도 부른다. 롤오프 계수와 필터 길이가 주요 설계 요소다.
심벌 간 간섭
심벌 간 간섭은 한 심벌의 영향이 다른 심벌의 판정 시점까지 남아 수신값을 바꾸는 현상이다. ISI라고 줄여 부른다. 채널과 필터가 펄스를 시간상으로 퍼뜨릴 때 나타날 수 있으며 무작위 잡음과는 다른 영향이다.
아이 패턴
아이 패턴은 디지털 신호의 여러 시간 구간을 같은 심벌 기준에 맞춰 겹쳐 그린 그림이다. 아이 다이어그램 또는 눈 모양 패턴이라고도 부른다. 파형 전환의 퍼짐과 판정 시점 주변의 여유를 살펴보는 데 사용하며 성상도와는 다른 표현이다.
심벌률
심벌률은 단위 시간에 전송하는 심벌의 수다. 심벌 전송 속도 또는 보율이라고도 부르며 단위는 baud를 사용한다. 한 심벌이 여러 비트를 나타낼 수 있어 비트 전송률과 같지 않으며 디지털 파형을 나타내는 샘플링 속도와도 구분한다.
변조 오류비
변조 오류비는 기준 심벌의 제곱 크기 합과 수신 오차 벡터의 제곱 크기 합을 비교하는 지표다. MER이라고 줄여 부르며 보통 dB로 나타낸다. 같은 기준에서 오차가 작을수록 값은 커지므로 오차가 작을수록 낮아지는 EVM과 방향이 다르다.
오류 벡터 크기
오류 벡터 크기는 수신한 복소 심벌과 기준 심벌 사이의 차이를 크기로 평가하는 지표다. EVM이라고 줄여 부른다. 일반적인 rms EVM은 오차 벡터의 제곱 평균을 정해진 기준 전력으로 나누고 제곱근을 취해 표현하며 정규화 기준에 따라 값이 달라진다.
심벌 오류율
심벌 오류율은 비교한 심벌 중 송신값과 판정값이 다른 심벌의 비율이다. SER이라고 줄여 부른다. 하나의 심벌에 여러 비트가 들어가더라도 그 심벌이 다르면 오류 한 개로 세므로 비트 오류율과 구분해야 한다.
비트 오류율
비트 오류율은 비교한 비트들 가운데 서로 다른 비트가 차지하는 비율이다. BER이라고 줄여 부른다. 통신에서 송신한 비트와 복원한 비트를 비교하는 데 사용하며 데이터의 시간 정렬과 오류 정정 전후 중 어느 지점을 측정했는지 명시해야 한다.
위상 편이 변조
위상 편이 변조는 디지털 정보를 여러 개의 정해진 위상 후보로 표현하는 방식이다. PSK라고 줄여 부른다. M-PSK는 M개의 심벌 후보를 사용하며 표준적인 성상도에서는 같은 반지름의 원 위에 후보들이 놓인다.
직교 진폭 변조
직교 진폭 변조는 동상 성분과 직교 성분의 진폭을 함께 사용해 정보를 표현하는 방식이다. QAM이라고 줄여 부른다. 디지털 QAM에서는 정해진 성상도 점 중 하나를 심벌로 선택하며 점의 수와 비트 매핑, 전력 정규화를 구분해야 한다.
성상도
성상도는 디지털 변조 신호의 심벌을 복소 평면의 점으로 나타내는 그림이다. 가로축에는 동상 성분 I, 세로축에는 직교 성분 Q를 두는 것이 일반적이다. 기준 심벌 위치와 실제 수신점의 분포를 비교해 신호 상태를 살펴볼 수 있다.
IQ 신호
IQ 신호는 동상 성분 I와 직교 성분 Q의 두 값으로 신호의 크기와 위상을 표현하는 방식이다. I/Q 신호라고도 쓴다. 보통 두 성분을 복소수 I+jQ로 묶으며 무선 신호의 생성과 수신, 디지털 신호 처리에서 사용한다.
위상 변조
위상 변조는 전달할 정보에 따라 반송 신호의 위상을 바꾸는 방식이다. PM이라고 줄여 부른다. 주파수 변조와 함께 각도 변조에 속하지만 같은 정보 신호를 넣었을 때 위상과 순간 주파수가 달라지는 관계는 서로 다르다.
주파수 변조
주파수 변조는 전달할 정보에 따라 반송 신호의 순간 주파수를 바꾸는 방식이다. FM이라고 줄여 부른다. 이상적인 모델에서는 진폭을 일정하게 유지하면서 위상의 변화 속도에 정보를 싣는다. 정보에 따라 진폭을 바꾸는 AM과 구분한다.
진폭 변조
진폭 변조는 전달할 정보에 따라 반송 신호의 진폭을 바꾸는 변조 방식이다. AM이라고 줄여 부른다. 반송파를 함께 보내는 방식과 억제하는 방식, 양쪽 측파대를 쓰는 방식과 한쪽만 쓰는 방식 등 여러 형태가 있다.
포락선 (신호 처리)
신호 처리에서 포락선은 빠르게 진동하는 파형의 바깥쪽 크기 변화를 나타내는 곡선이다. 영어로 envelope라고 한다. 해석 신호의 절댓값, 구간별 rms, 국소 봉우리 연결 등 계산 방식에 따라 서로 다른 결과를 얻을 수 있다.
힐베르트 변환
힐베르트 변환은 신호의 주파수 성분에 부호에 따라 반대 방향의 90도 위상 변화를 주는 선형 변환이다. 해석 신호의 허수부를 구성하는 데 사용한다. 이상적인 변환에서 직류가 아닌 성분의 크기는 유지되지만 모든 성분을 같은 시간만큼 지연시키는 연산은 아니다.
해석 신호
해석 신호는 실수 신호를 실수부로, 그 힐베르트 변환을 허수부로 갖도록 만든 복소수 신호다. 신호 처리에서는 진폭과 위상을 함께 나타내는 데 사용한다. 복소해석학에서 말하는 해석함수와는 용어의 사용 맥락이 다르다.
순간 주파수
순간 주파수는 시간에 따라 변하는 위상의 변화율로 정의하는 주파수다. 위상을 rad로 표현하면 시간 미분을 2π로 나누어 Hz로 나타낸다. 모든 복합 신호를 대표하는 하나의 실제 진동 주파수가 자동으로 정해진다는 뜻은 아니다.
처프 신호
처프 신호는 시간에 따라 주파수가 변하는 진동 신호다. 영어로 chirp signal이라고 한다. 주파수가 올라가는 업처프와 내려가는 다운처프가 있으며 선형 처프에서는 순간 주파수가 시간에 비례해 변한다.
스펙트로그램
스펙트로그램은 시간에 따라 신호의 주파수 성분이 어떻게 달라지는지 보여 주는 표현이다. 기본적인 정의는 단시간 푸리에 변환의 절댓값을 제곱한 값이다. 그림에서는 보통 시간과 주파수를 두 축으로 두고 성분의 크기를 색으로 표시한다.
단시간 푸리에 변환
단시간 푸리에 변환은 신호의 짧은 구간에 창을 적용해 푸리에 변환을 구하고 그 구간을 옮겨 가며 반복하는 방법이다. STFT라고 줄여 부른다. 전체 기록의 주파수 성분만 보는 대신 그 성분이 언제 나타나는지 함께 살펴볼 수 있다.
Welch 방법
Welch 방법은 신호를 여러 구간으로 나누고 각 구간의 스펙트럼 추정값을 평균해 전력 스펙트럼 밀도를 구하는 방법이다. 웰치 방법이라고도 부른다. 인접 구간을 겹쳐 사용할 수 있으며 구간 길이와 창, 겹침 비율이 결과에 영향을 준다.
전력 스펙트럼 밀도
전력 스펙트럼 밀도는 신호의 평균 제곱 크기나 전력이 주파수에 어떻게 분포하는지 단위 주파수당 값으로 나타낸 것이다. PSD라고 줄여 부른다. 일정한 주파수 구간에 걸쳐 적분하면 그 구간의 평균 제곱 크기나 전력에 해당하는 값을 얻는다.
자기상관
자기상관은 하나의 신호를 시간상으로 이동한 자기 자신과 비교하는 방법이다. 반복 패턴이나 시간적 연관성을 살펴볼 때 사용한다. 평균 제거와 정규화, 관측 길이에 따라 값의 의미가 달라지므로 그래프의 봉우리만으로 결과를 판단하지 않는다.
상호상관
상호상관은 두 신호의 상대적인 시간 위치를 바꾸어 가며 유사성을 계산하는 방법이다. 시간 지연을 추정하거나 알려진 패턴을 찾는 데 사용할 수 있다. 지연의 부호와 정규화 방식은 정의에 따라 달라지므로 계산 관례를 먼저 확인한다.
제로 패딩
제로 패딩은 데이터의 길이를 맞추거나 변환을 계산하기 위해 0을 덧붙이는 처리다. 신호의 DFT 분석에서는 주파수 격자를 촘촘하게 표시하는 데 사용할 수 있다. 실제 관측 데이터를 새로 얻는 것이 아니므로 본래의 주파수 분해능이 높아진 것과 구분해야 한다.
순환 합성곱
순환 합성곱은 정해진 길이의 경계를 넘는 인덱스를 처음으로 되돌려 계산하는 합성곱이다. 원형 합성곱이라고도 부른다. 같은 길이의 DFT들을 위치별로 곱한 뒤 역변환하면 순환 합성곱이 되므로 FFT를 이용한 필터 계산에서 경계 조건을 확인해야 한다.
Hamming 창
Hamming 창은 상수항과 코사인항을 조합하는 창 함수다. 해밍 창이라고도 부른다. 표준적인 대칭형에서는 양끝 값이 0.08로 남아 끝점이 0인 Hann 창과 다르다. 창을 비교할 때는 이름뿐 아니라 길이와 주기형 또는 대칭형 정의를 맞춘다.
Hann 창
Hann 창은 코사인 함수를 이용해 구간의 양끝 가중치를 줄이는 창 함수다. 한 창 또는 Hanning 창이라고도 부른다. 스펙트럼 분석과 FIR 필터 설계에 사용하며 이름이 비슷한 Hamming 창과 계수가 다르다.
창 함수
창 함수는 유한한 데이터 구간에 적용하는 가중치 함수다. 신호 분석에서는 각 샘플에 가중치를 곱해 구간의 양끝이나 중심이 결과에 기여하는 정도를 조절한다. 주파수 추정과 디지털 필터 설계에서 사용하며 윈도 함수라고도 부른다.
이산 푸리에 변환
이산 푸리에 변환은 길이가 유한한 수열을 같은 개수의 주파수 성분으로 나타내는 변환이다. DFT라고 줄여 부른다. 각 성분은 크기와 위상을 담는 복소수이며 FFT는 이 변환을 효율적으로 계산하는 알고리즘 계열이다.
고속 푸리에 변환
고속 푸리에 변환은 이산 푸리에 변환을 효율적으로 계산하는 알고리즘 계열이다. FFT라고 줄여 부른다. 다른 종류의 주파수 정보를 만들어 내는 변환이라기보다 같은 DFT 결과를 더 적은 연산으로 구하는 방법이며 신호 분석과 필터링 등에 사용한다.
스펙트럼 누설
스펙트럼 누설은 유한한 구간의 신호를 주파수 분석할 때 한 성분의 영향이 주변 주파수로 퍼져 보이는 현상이다. 실제 신호에 그만큼의 다른 정현파가 생겼다는 뜻은 아니다. 관측 구간과 창 함수의 선택이 분석 결과에 영향을 준다.
군지연
군지연은 필터의 위상이 주파수에 따라 변하는 기울기로부터 정의하는 지연 특성이다. 군 지연이라고도 쓴다. 각주파수에 대한 연속적인 위상 응답의 미분에 음수를 붙여 구하며 위상 지연이나 모든 신호의 단일한 도착 시간과 항상 같은 것은 아니다.
주파수 응답
주파수 응답은 시스템이 주파수별로 신호의 크기와 위상을 어떻게 바꾸는지 나타낸다. 선형 시불변 필터에서는 정현파 입력의 주파수를 유지하면서 생기는 진폭 비와 위상 차이를 복소수로 표현할 수 있다. 크기 응답만으로 시간적 변화까지 모두 설명할 수는 없다.
임펄스 응답
임펄스 응답은 시스템에 단위 임펄스를 입력했을 때 나타나는 출력이다. 디지털 신호에서는 한 시점만 1이고 나머지는 0인 수열을 시험 입력으로 쓴다. 필터가 한 번의 입력 영향을 얼마나 오래, 어떤 형태로 남기는지 살펴볼 수 있다.
합성곱
합성곱은 두 함수나 수열을 상대적으로 이동시키면서 곱을 합하거나 적분하는 연산이다. 컨볼루션이라고도 부른다. 신호 처리에서는 선형 시불변 시스템의 입력과 임펄스 응답으로 출력을 계산하는 데 사용하며 같은 위치끼리만 곱하는 연산과 구분한다.
IIR 필터
IIR 필터는 임펄스 입력에 대한 응답이 이론적으로 유한한 시점에서 끝나지 않는 필터다. 무한 임펄스 응답 필터라고도 부른다. 디지털 구현에서는 이전 출력값을 다시 사용하는 구조가 흔하며 응답이 계속 남는다는 것과 불안정하다는 것은 구분해야 한다.
FIR 필터
FIR 필터는 임펄스 입력에 대한 응답이 유한한 길이에서 끝나는 필터다. 디지털 신호 처리에서는 정해진 개수의 입력 샘플에 계수를 곱해 합하는 형태로 구현할 수 있다. 유한 임펄스 응답 필터라고도 부르며 이동 평균 필터가 한 예다.
중앙값 필터
중앙값 필터는 일정한 데이터 구간 안의 값들을 크기순으로 정렬했을 때 중앙에 오는 값으로 출력을 정하는 필터다. 시간 신호에서는 구간을 옮겨 가며 계산한다. 평균과 달리 값의 합이 아니라 순서에 기초하므로 튀는 값에 대한 반응도 다르다.
이동 평균 필터
이동 평균 필터는 일정한 길이의 데이터 구간을 옮겨 가며 평균을 계산하는 필터다. 동일한 가중치를 쓰는 유한 구간 방식은 FIR 필터의 한 종류다. 짧은 변동을 완화할 수 있지만 급격한 변화와 신호의 세부 형태도 함께 바꿀 수 있다.
데시메이션
데시메이션은 디지털 신호의 샘플링 속도를 낮추는 처리다. 보통 에일리어싱을 억제하는 필터링과 일정 간격의 샘플 선택을 함께 뜻한다. 정수 M배로 낮추면 출력 샘플링 속도는 입력의 M분의 일이 된다.
오버샘플링
오버샘플링은 관심 신호를 표현하는 데 필요한 속도보다 높은 속도로 샘플을 얻는 방법이다. 디지털 필터링과 함께 사용하면 제한된 대역에서 잡음을 줄이는 데 도움이 된다. 샘플 수가 많아지는 것과 장치 자체의 정확도가 높아지는 것은 구분해야 한다.
델타 시그마 ADC
델타 시그마 ADC는 빠른 내부 변환과 양자화 잡음의 주파수 분포 조절, 디지털 필터링을 결합하는 아날로그 디지털 변환기다. 시그마 델타 ADC라고도 부른다. 내부 변조기의 처리 속도와 최종 데이터가 나오는 속도를 구분해야 한다.
파이프라인형 ADC
파이프라인형 ADC는 여러 단계가 입력의 일부를 변환하고 남은 오차 성분을 다음 단계로 넘기는 아날로그 디지털 변환기다. 서로 다른 샘플을 각 단계에서 겹쳐 처리해 처리량을 높인다. 한 샘플의 결과가 나올 때까지의 지연과 연속 출력의 간격을 구분해야 한다.
플래시형 ADC
플래시형 ADC는 여러 비교기가 같은 입력을 서로 다른 기준 전압과 병렬로 비교하는 아날로그 디지털 변환기다. 비교 결과를 디지털 코드로 바꾸며 빠른 판단에 적합하다. 기본 구조에서는 비트 수가 늘 때 비교기 수가 지수적으로 증가한다.
슈미트 트리거
슈미트 트리거는 입력이 올라갈 때와 내려갈 때 서로 다른 임계값으로 상태를 전환하는 회로다. 두 임계값 사이에서는 앞선 상태를 유지하는 히스테리시스가 있다. 임계값 근처의 작은 흔들림 때문에 출력이 반복 전환되는 현상을 줄이는 데 사용한다.
전압 비교기
전압 비교기는 두 입력 전압의 대소 관계에 따라 출력 상태를 바꾸는 회로다. 입력 차이를 연속적인 출력 전압으로 확대하는 용도와 구별되며 임계값 감지나 ADC의 비트 판단 등에 사용한다.
축차 비교형 ADC
축차 비교형 ADC는 비교 결과에 따라 내부 기준을 단계적으로 바꾸며 입력에 대응하는 디지털 코드를 결정하는 아날로그 디지털 변환기다. SAR ADC라고도 부른다. 기본 구조에서는 큰 자리의 비트부터 판단해 남은 범위를 좁힌다.
ADC 이득 오차
ADC 이득 오차는 오프셋을 제거한 뒤에도 실제 변환 특성의 기울기가 이상적인 기울기와 다른 현상이다. 입력이 달라질 때 출력 변화량이 기준과 어긋나는 문제이며 입력 범위 끝에서 관찰한 전체 오차와 구분한다.
ADC 오프셋 오차
ADC 오프셋 오차는 실제 변환 특성이 이상적인 기준에서 일정하게 치우치는 성분이다. 입력 변화에 대한 기울기 차이인 이득 오차와 구분한다. 코드 전환 지점을 기준으로 정의하는 경우가 많아 데이터시트의 부호와 측정 기준을 확인해야 한다.
SFDR
SFDR은 정해진 주파수 범위에서 기본 신호와 가장 큰 불요 성분 사이의 크기 차이를 나타내는 지표다. ADC의 출력 스펙트럼 등을 평가할 때 사용한다. 모든 잡음을 합한 값이 아니라 가장 두드러진 개별 성분을 비교한다는 점이 특징이다.
총 고조파 왜곡
총 고조파 왜곡은 기본 주파수 성분에 비해 고조파 성분이 얼마나 큰지를 나타내는 지표다. THD라고 줄여 부른다. 신호 처리 장치의 비선형성으로 생기는 파형 변화를 평가할 때 사용하며 잡음까지 포함하는 THD+N과 구분한다.
신호대잡음비
신호대잡음비는 원하는 신호의 전력과 잡음 전력의 비다. SNR이라고 줄여 부르며 보통 데시벨로 나타낸다. 같은 장치도 신호 크기와 측정 대역에 따라 값이 달라지므로 수치와 시험 조건을 함께 확인한다.
SINAD
SINAD는 신호와 잡음 및 왜곡의 상대적인 크기를 나타내는 성능 지표다. ADC의 정현파 시험에서는 기본 신호와 그 밖의 잡음·왜곡 성분을 비교해 평가하며, 직류 성분의 처리와 분석 대역 등 시험 정의를 함께 확인한다.
유효 비트 수
유효 비트 수는 실제 데이터 변환기의 잡음과 왜곡을 이상적인 변환기의 비트 수에 대응시켜 나타내는 성능 지표다. ENOB라고 줄여 부르며, ADC의 동적 성능을 읽을 때 입력 주파수와 샘플링 조건을 함께 확인한다.
적분 비선형성
적분 비선형성은 ADC나 DAC의 실제 전달 특성이 기준 직선에서 얼마나 벗어나는지를 나타내는 특성이다. INL이라고 줄여 부르며, 끝점 기준이나 최적 직선 기준 등 평가 방법을 함께 확인해야 한다.
미분 비선형성
미분 비선형성은 ADC나 DAC에서 인접 코드 사이의 간격이 이상적인 한 단계에서 얼마나 벗어나는지를 나타내는 특성이다. DNL이라고 줄여 부르며 보통 LSB를 기준으로 표현한다.
아퍼처 지터
아퍼처 지터는 ADC 등에서 실제 표본을 취하는 시점이 표본마다 달라지는 불확실성이다. 일정한 시간 지연과 구별하며, 입력이 빠르게 변할수록 같은 시간 흔들림이 더 큰 전압 오차로 이어질 수 있다.