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푸리에 변환, 신호/푸리에 변환의 모든 것

05. 푸리에 변환, 푸리에 역변환 (Fourier Transform, Inverse Fourier Transform)

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이번 장에서 드디어 앞 장에서 설명했던 푸리에 급수를 이용해서 푸리에 변환식을 유도해 낼 것이다. 

 


앞 장에서 푸리에 급수에 대해 알아봤다. 푸리에 급수의 복소지수 표현은 아래와 같았다.

 

  y(t)=n=Cneinω0t(1)
  Cn=1TT0y(t)einω0tdt(11)

 

앞 장에서는 기본 각속도를 그냥 ω로 표현했으나, 이제부터는 명확하게 하기 위해서 ω0로 표기한다. 이는 이제 설명하는 비 주기 신호에 대한 ω와 구분하기 위함이다. 

비 주기 신호는 기본 각속도 및 기본 주파수 개념이 없기 때문이다.

 

기본 각속도 ω0는, 주기를 가지는 신호의 '가장 큰 주기'에 해당하는 각속도이다. 예를 들어, 그 가장 큰 주기가 T0이면, 기본 주파수 f0=1T0인 것이고, 기본 각속도 ω0=2πf0이다. 

위 식은 각속도 ω를 이용해서 표현한 것인데, 이를 주파수로 표현하면 다음과 같다. (위에서 기본 각속도 ω0를 가지고 표기했듯이, 여기서도 기본 주파수 f0를 이용해서 표현한다. 기본 주파수의 2배인 주파수는 f2, 3배인 주파수는 f3,.... 따라서 n배인 주파수는 fn이다.)

 

또한 Cn을 계산할 때 적분의 범위를 (0~T)까지 표시했는데, 이는 편의상 가장 대표적인 하나의 주기를 나타냈을 뿐, (T~2T) 까지 등 어떤 한 주기 값에 대해서도 적분값이 동일하기에, 하나의 주기 동안 적분한다는 표시로 <T>와 같이 표현하겠다.

 

    y(t)=n=Cnei2πfnt(2)
    Cn=1T0<T0>y(t)ei2πfntdt(21)

 

각속도로 표현하건 주파수로 표현하건 푸리에 급수 식은 똑같다. 

(여기서 주파수로 표현한 것은, 푸리에 급수를 주기성이 없는 신호에 대해서도 적용할 수 있도록 하기 위해서는, 주파수를 이용해서 표현하는 것이 이해하기 쉽기 때문이다. 주기성이 없다는 것은 주기가 무한대라는 것이고, 주파수는 1이기에, 이를 이용해서 식을 유도해 나갈 것이다.)

 

푸리에 급수는 신호가 일정한 주기 T0를 가지고 있다는 것을 전제로 한다. (기본 각속도 ω0를, 기본 주파수 f0를 가지고 있다는 말과 똑같음)

 

그런데, 주기가 없는 경우는 어떻게 할 것인가? 

 

주기가 없다는 것은 주기가 무한대라는 것과 동일하다. 주기가 무한대라것은 기본 주파수가 0으로 접근한다는 것이다.

아래 그림을 보고 이 의미를 생각해보자.

 

[그림 1]

 

 

위 그림을 보면, 제일 위 쪽에 주기 T0를 가지는 신호의 주파수 스펙트럼을 보면, 각 주파수별로 어떤 값을 가지고 있고, 이는 해당 주파수에서 위 쪽으로의 '선'으로 나타내어진다. 이때, 각 선의 간격은 기본 주파수 f0이다. 

 

이제 한 주기의 신호는 동일하게 유지시키면서(한 주기 이후에 나타나는 파형을 동일하게 한다는 의미), 주기 T0의 크기 만을 증가시키면, 주파수 프펙트럼에서의 선 간격은 점점 좁아지게 될 것이다. 

 

이렇게 주기 T0의 크기를 점점 크게해서 무한대로 접근하면, 주파수의 선 스펙트럼 간격은 0으로 접근하여 결국 연속 스펙트럼 형태가 된다. 

 

이와 같은 개념에 따라, (식 2)와 (식 2-1)의 푸리에 급수식에서 주기를 무한대로 접근하도록 하면, 다음과 같이 비주기 신호에 대한 식이 나온다.

 

y(t)=Y(f)ei2πftdf(3)
Y(f)=y(t)ei2πftdt(31)

 

위 두 식이 바로 '푸리에 변환' 식이다. !!!!!

 

(식 3-1)을 연속 시간 푸리에 변환(Continuous-Time Fourier Transform, CTFT)라 하고, (식 3)을 연속 시간 푸리에 역변환(Inverse Continuous-Time Fourier Transform, ICTFT)라고 한다.

 


푸리에 급수에서 푸리에 변환으로의 수학적 유도

위 쪽에 적은 푸리에 급수식인 (식 2)와 (식 2-1)을 다시 적어 보겠다.

 

y(t)=n=Cnei2πfnt(2)
Cn=1T0<T0>y(t)ei2πfntdt(21)

 

푸리에 급수 식에서 주기 T0를 무한대로 보내서, 주파수 스펙트럼이 연속이 되도록 한(=모든 주파수로 표현할 수 있게 한) 것이 푸리에 변환이다. 

 

위 식에서 T0가 들어 있는 (식 2-1)에서, 이 T0를 무한대로 보내보자.

 

lim

 

(식 4)에서 유의할 부분은,

  • 적분의 범위가 에서 로 변경되었다. 이는 원래 (식 2-1)에서 한 주기 동안의 적분이었는데, 주기가 무한대로 늘어남에 따라 변경된 것이다.
  • 지수승에 있는 fnf로 바뀌었다. 이는 주기가 무한대로 되면서, 이산적으로 띄엄띄엄 있었던 주파수가 연속 주파수로 바뀌었기에, 모든 주파수를 나타내는 f로 바뀐 것이다. 위 (그림 1)에서 주파수가 연속 주파수가 바뀌는 그림을 연상하면 이해가 될 것이다.

 

이제 이 (식 4)를 (식 2)에 넣어 보자. (식 2)의 Cn의 자리에 (식 4)를 넣는 것이다.

 

y(t)=n={limT01T0y(t)ei2πftdt}ei2πnft(5)

위 식에서 t에 대한 적분 부분을 Y(f)로 놓겠다. 그러면 식이 좀 간단해지겠다. f에 대한 식으로 놓은 것은, 이 식이 주파수 f가 변수이 식이기 때문이고, 이 f는 모든 주파수를 의미한다. (위에서 주기를 무한대로 뒀고, 이에 따라 f의 간극이 좁아지면서 모든 주파수를 의미하게 되었다. 위 쪽 [그림 1]에서 이에 대해 얘기한 바 있다.)

Y(f)=y(t)ei2πftdt(6)

 

이제 (식 5)에 (식 6)을 넣어서 정리해보자.

y(t)=n={limT01T0Y(f)}ei2πft=n=limT0{1T0Y(f)ei2πft}=limT0n={1T0Y(f)ei2πft}(7)

 

(식 7)을 보면,

  • 첫 번째 변환은 limT0안으로 지수식을 넣은 것이데, 지수식인 ei2πft에는 이미 T0가 반영되어 있기에(fnf로 바뀌어 있다.) limT0 안에 집어넣은 것이다.
  • 두 번째 변환은 시그마와 리미트 식의 순서를 바꾼 것인데, 적분을 하고 나서 더하는 거나, 더한 후 적분을 한 것이나 똑같기에, 순서를 바꿔도 무방하겠다. 

(식 7)에서 T0일 때 1T0=Δf라고 할 수 있다. 그리고 T0=Δf0이 된다.

여기서 Δf는 주파수와 주파수 사이 간격이라고 할 수 있고 그 간격이 0으로 수렴하는 값이다. (여기서 0으로 수렴하는 f의 값을 굳이 Δf로 표현한 것은, 정적분에서 아주 작은 간격으로 이루어지는 사각형의 가로축 값으로 이 Δf를 사용하기 위함이다. 그렇게 하고 나면, 적분으로의 유도식이 자연스럽게 된다.)

 

y(t)=limΔf0n={ΔfY(f)ei2πft}(8)

 

 

(식 8)의 우측 항의 식에서 Y(f)ei2πft=X(f)로 보면, 아래식과 같은 형태이고, 이는 정적분의 형태이다.

(Y(f)f의 함수이고, ei2πftf의 함수이기에 이 두 식을 합쳐서 어떤 함수 X(f)로 놓을 수 있는 것이다.)

 

limΔf0n=ΔfX(f)=X(f)df(81)

 

위 그림에서, 사각형의 가로는 Δf이고, 세로 값은 X(f)이고, 이 두 값의 곱이 한 사각형의 면적이 되고, Δf0로 수렴시키면서 모든 면적을 더하는 것이 정적분이다.

 

이제 (식 8-1)의 정적분으로의 변형되는 원리를 이용해서 (식 8)의 limΔf0n=로 바꿔서 표현해본다.

y(t)=limΔf0n=ΔfY(f)ei2πft=Y(f)ei2πftdf(9)

 

여기서 Y(f)는 위의 (식 6)에서 아래와 같이 놓은 바 있다.

 

Y(f)=y(t)ei2πftdt(6)

 


이제 다 되었다. 푸리에 급수로부터 푸리에 변환식이 유도되었다. 

 

위에서 (식 6)을 푸리에 변환이라 하고, (식 9)를 푸리에 역변환이라고 한다. 

 

푸리에 변환식과 역변환식을 다시 적어보자.

 

Y(f)=y(t)ei2πftdt(10)
y(t)=Y(f)ei2πftdf(11)

(식 10)이 푸리에 변환이다. 원래의 신호 y(t)로부터 주파수 함수 Y(f)로 '변환'했기 때문이다.

 

(식 11)은 푸리에 역변환이다. 주파수 함수 Y(f)로부터 원래의 시간영역으로의 함수 y(t)로 변환되기에 '역변환'이라고 부르는 것이다.

 


유도 과정이 끝났다. 좀, 정리해 보자.

 

우리의 시작은 푸리에 급수였다. 

y(t)=n=Cnei2πfnt(2)

Cn=1T0<T0>y(t)ei2πfntdt(21)

 

여기서 주기 T0를 무한대로 보냈고, 이것은 주파수가 0에 수렴하는 것과 같고, 이를 위 식에 반영하면, 아래의 푸리에 변환식이 나온 것이다.

Y(f)=y(t)ei2πftdt(10)

y(t)=Y(f)ei2πftdf(11)

 

푸리에 급수에 대한 식은 y(t)를 먼저 적었었고, 푸리에 변환식은 Y(f)를 먼저 적었다. 어느 것을 먼저 적느냐에 따라 그 의미가 달라지는 것은 아니다.
 
푸리에 급수의 경우는, 시간에 대한 값으로 표현되는 어떤 신호가 여러 주파수 신호의 합으로 표현되고(식 2), 이때 각 주파수 신호의 계수가 (식 2-1)로 계산된다는 형태의 '의식의 흐름'이 있기에 y(t)에 대한 식이 먼저 나오는 것이고,

푸리에 변환의 경우는, 어떤 시간 함수가 주파수 함수 Y(f)로 변환될 수 있고 (식 10), 또한 이 주파수 함수를 다시 시간 함수 y(t)로 바꾸는 역변환도 가능하다는 형태의 설명이기에(식 11), 보통 이런 순서로 표현되는 것이다.

굉장히 깔끔하면서, 뭔가 대칭성도 있어 보이는 멋진 푸리에 변환/역변환 식이 유도되었다.

이 식의 의미는 다음 챕터에서 다루겠다.

 

 

-끝-

 

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