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신호의 자기상관함수

신호의 자기상관함수

정의1

  • 아날로그 신호

    에너지 신호 fL2(R)f \in L^{2}(\mathbb{R})에 대해서, 다음과 같이 정의된 RfR_{f}자기상관함수auto-correlation function라 한다.

    Rf(τ):=f(t)f(t+τ)dt R_{f}(\tau) := \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} f(t + \tau) dt

    이때 f(t)\overline{f(t)}f(t)f(t)켤레복소수이다.

  • 디지털 신호

    에너지 신호 {xn}2\left\{ x_{n} \right\} \in \ell^{2}의 자기상관함수를 다음과 같이 정의한다.

    Rx(m):=nNxnxn+m R_{x}(m) := \sum\limits_{n \in \mathbb{N}} \overline{x_{n}}x_{n+m}

설명

내적으로 표현하면 다음과 같다. ff트랜슬레이션을 간단히 fτ=Tτff_{-\tau} = T_{-\tau}f라 표기하면,

Rf(τ)=f,Tτf=f,fτ R_{f}(\tau) = \braket{f, T_{-\tau}f} = \braket{f, f_{-\tau}}

자기상관함수는 신호 fffτf_{-\tau} 사이의 유사성에 대한 척도이다. L2L^{2} 공간거리d(f,g)=fg2=fg,fgd(f,g) = \left\| f - g \right\|_{2} = \sqrt{\braket{f-g, f-g}}라 하면,

d(f,fτ)2=ffτ,ffτ=f,ff,fτfτ,f+fτ,fτ=f2f,fτf,fτ+fτ=2f22f,fτ=2f22(Rf(τ)) \begin{align*} d(f, f_{-\tau}) ^{2} &= \braket{f-f_{-\tau}, f-f_{-\tau}} \\ &= \braket{f, f} - \braket{f, f_{-\tau}} - \braket{f_{-\tau}, f} + \braket{f_{-\tau}, f_{-\tau}} \\ &= \left\| f \right\|_{2} - \braket{f, f_{-\tau}} - \overline{\braket{f, f_{-\tau}}} + \left\| f_{-\tau} \right\| \\ &= 2\left\| f \right\|_{2} - 2 \Re \braket{f, f_{-\tau}} \\ &= 2\left\| f \right\|_{2} - 2 \Re \left( R_{f}(\tau) \right) \end{align*}

따라서 Rf(τ)R_{f}(\tau)의 값이 커지면 fffτf_{-\tau}사이의 괴리가 줄어들고, 값이 작아지면 괴리가 커진다.

정리

아날로그 신호 fL2(R)f \in L^{2}(\mathbb{R})에 대해서, 다음이 성립한다.

Sf(ω)=Rf(τ)eiωτdτ=Rf^(ω) S_{f}(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} R_{f}(\tau) e^{-i\omega \tau} d\tau = \hat{R_{f}}(\omega)

이때 Sf(ω)S_{f}(\omega)ff에너지 스펙트럼 밀도, Rf^\hat{R_{f}}RfR_{f}푸리에 변환이다.

증명

변수를 적당히 치환해주면 쉽게 보일 수 있다. Rf^(ω)=Rf(τ)eiωτdτ=f(t)f(t+τ)dteiωτdτ=f(t)f(t+τ)eiωτdτdt=f(t)f(τ)eiω(τt)dτdt(τ=t+τ)=f(t)f(τ)eiωτdτeiωtdt=f(t)f^(ω)eiωtdt=f^(ω)f(t)eiωtdt=f^(ω)f(t)eiωtdt=f^(ω)f^(ω)=f^(ω)2=Sf(ω) \begin{align*} \hat{R_{f}}(\omega) &= \int_{-\infty}^{\infty} R_{f}(\tau) e^{-i\omega \tau} d\tau \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} f(t + \tau) dt e^{-i\omega \tau} d\tau \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} \int_{-\infty}^{\infty} f(t + \tau) e^{-i\omega \tau} d\tau dt \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau^{\prime}) e^{-i\omega (\tau^{\prime} - t)} d\tau^{\prime} dt \qquad (\tau^{\prime} = t + \tau) \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau^{\prime}) e^{-i\omega \tau^{\prime}} d\tau^{\prime} e^{i\omega t}dt \\ &= \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} \hat{f}(\omega) e^{i\omega t}dt \\ &= \hat{f}(\omega) \int_{-\infty}^{\infty} \overline{f(t)} e^{i\omega t}dt \\ &= \hat{f}(\omega) \overline{\int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t}dt} \\ &= \hat{f}(\omega) \overline{\hat{f}(\omega)} \\ &= | \hat{f}(\omega) |^{2} \\ &= S_{f}(\omega) \end{align*}

같이보기

확률과정


  1. 최병선, Wavelet 해석 (2001) p23 ↩︎