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English어느날 문득 결국 machine learning을 하든 deep learning을 하든 모두 신호를 다루기 위한 도구일 따름이고, 주로 다루는 신호가 이미지라는 형태를 띄고 있을뿐 근본적으로 디지털 신호 처리에서 다루는 내용에서 벗어나지 않는다는 생각이 들었습니다.
이런 맥락에서 신호 처리에 대해 좀 더 잘 알고 싶다는 생각에 정리를 시작하였는데, 대부분의 글은 주로 EPFL의 Martin Vetterli 교수님의 textbook을 기반으로 요약하되 제가 여기저기서 찾아 이해한 내용들로 주석을 달거나 내용을 추가했습니다.
앞으로 쓸 글들은 (얼마나 걸릴지는 모르겠지만) 모두 신호처리의 기본에 대해 대학교 학부생을 위한 기초 수준으로 작성될 것입니다. 제 스스로가 그 이상을 설명할만큼 잘 알고 있다고 생각하지도 않는만큼, 차후 시간이 흘러 다시 이 글을 봤을 때도 이해가 쉽게 하겠다는 목적을 갖고 글을 정리해보고자 합니다.
약간의 선형대수학, 신호처리에 대한 기초 지식 그리고 더 나가서 해석학을 들어본 적이 있다면 보다 깊은 이해에 도움이 될 것이지만, 그런 선행 지식이 없이도 어렵지 않게 이해할 수 있는 수준으로 작성하고자 노력하였습니다.
간단한 예시 그리고 덜 형식적인 설명을 바탕으로 신호처리라는 딱딱한 주제에 대해 쉽게 접근할 수 있도록 작성하였으며, 이해하기 쉬운 설명을 위해 수학적 엄밀성 강조하지는 않겠지만 최소한 틀리지 않는 정확한 설명을 하는 것에 주안점을 두었습니다. 계획된 목차는 아래와 같습니다.
목차 (planned)
- Preface
- What is Digital Signal Processing? (1)
- Discrete-Time Signals (2)
- Signals and Hilbert Spaces
- Fourier Analysis
- Interpolation and Sampling (9-1)
- Interpolation
- Sampling theorem
- Aliasing
- Multirate Signal Processing
- Downsampling
- Upsampling
- Oversampling
다만, 꼭 순서대로 글이 작성되리라는 보장은 없으며, 각 글의 제목 뒤에 붙은 숫자는 책에서 해당 내용이 다뤄진 chapter를 따랐습니다. 따라서 모든 chapter를 정리하지는 않을 예정이므로 숫자가 다 채워질 이유도 순서대로 나열될 이유도 없지요. 이 preface 글의 목차는 글을 써가면서 매번 업데이트 될 예정입니다.
마찬가지로 읽는 분도 원하시는 것만 골라 읽으실 수도 있을 것이고, 순서대로 차근차근 읽으실 수도 있을 것이나, 제가 염두에 두고 쓴 순서를 추천드리자면, 먼저 (1)을 읽으시고 (9-1)로 넘어가신 후 다시 (2)로 돌아가서 쭉 순서대로 읽으시는 것을 권해드립니다. 개인적으로는 그렇게 하는 것이 신호처리를 배우는 목적을 이해하고 전체적인 감을 잡는 것에 훨씬 도움이 된다고 생각합니다.
현재 이 글은 서문과 같은 역할이므로 chapter 0라 임의로 칭했고, 따라서 제목이 다음과 같습니다; Signal Processing For Communications (0)
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