수요일, 11월 30, 2022

[HAM] 학생이 취미를 가지면 학업에 방해 '만' 될까?

[HAM] 학생이 취미를 가지면 학업에 방해 '만' 될까?

어느 인터넷 아마추어 무선 커뮤니티 게시판 글이서 이런글을 봤다. "취미보단 학업에 목숨을 걸어야할 나이"라면서 아마추어 무선을 잠시 접어 놓겠다고 한다.

개인적인 사정이 있었겠지만 학생은 취미를 가지면 않되는걸까? 라는 생각이 머릿속을 맴돌았다. 아마추어 무선이 그저 '수다떨기'로 비춰진 것은 아닐지 걱정이 들었기 때문이다. '취미'가 힘겨운 일상에 숨돌릴 틈을 주기도 한다는데 이견은 없을 터지만 미래를 준비하는 학업은 좀 다를 수도 있겠다 싶기도 하다. 하지만 아쉬운 마음이 드는 것은 아마추어 무선이 그저 수다떨기에 그치지 않길 바라는 마음이 있어서다.

우리의 상황과 많이 다르겠지만 미국의 아마추어 무선 연맹인 ARRL의 홈페이지에 'Amateur Radio in the Classroom' 페이지[링크]는 이렇게 자기들의 활동을 소개하고 있다.

--- 인용 ---

Amateur Radio has long been fertile ground for gaining knowledge and skill with electronics technology, as well as for hands-on experimentation and application of technology. Using Amateur Radio in the classroom is a proven and effective way to teach both fact and theory and align with state and national learning objectives-- in STEM curricula-- as well as other content areas.

아마추어 무선은 전자기술을 배우고 익히는데 간단한 실험과 기술응용을 제공하므로써 풍부한 토양이 되어왔다. 교실에 도입된 아마추어 무선은 이론과 실무를 동시에 가르치는 효과적인 수단임이 밝혀졌고 다른 분야(과학, 공학, 수학, 예술)와 함께 국가적 교육목표인 STEM에도 부합한다.

ARRL's Education & Technology Program, provides resources and training to help teachers learn how basic electronics and radio science is applied in today's technologies, and how to bring this knowledge to their students. An overarching goal of the Program is wireless technology literacy, for teachers and students.

ARRL에서 제공하는 교육 및 기술 프로그램은 교사들을 돕기위해 전자회로의 기초와 오늘날 기술에 적용되고 있는 무선과학과 관련된 학습 자료들을 제공하고 학생들에게 지식을 전달 할 교육안을 제공하고 있다. 이 프로그램의 최우선 목표는 교사와 학생들에게 무선통신 기술의 친숙하게 다가가는 것이다.

--- 끝 ---

취미를 즐기는 방법도 제각각이라는데 아마추어 무선도 다르지 않다. 생활의 무료함을 달래는 '수다'도 그중 중요한 취미의 역활일 것이다. 하지만 '수다'에 그치지 않았으면 하는 바램이 있다. 이렇게 외국의 홈페이지를 찾아 외국어로된 글도 사전을 찾아가며 읽고 내 생각을 글로 써보는 동기가 되어주는 것도 이 취미 덕분이 아닐까? 아주 예전 학창 시절에는 문제풀기에 급급한 나머지 외우기에 바빴던 수학, 물리학, 공학의 이론들이 새롭게 읽혀지는 요즘, 진작 이렇게 배웠더라면 좋았겠다는 생각을 가지게 된 것도 이 취미 덕분이다. 학생이라서 학업이 우선이기에 아마추어 무선을 잠시 접어야 한다니 말릴 수는 없다. 하지만 그 취미가 학업의 동기가 되지 못했기 때문은 아닐지 동호인으로써 미안한 마음이 든다. 그래서 그 미안함을 덜어보고자 SDR, 신호처리 따위의 글을 나름대로 옮기고 설명해 보고 있다. 누가 읽어줄지 모르지만 행여라도 작은 도움이 되었길 바란다.

그리고 그는 "훗날 내게 물질적 여유가 생겼을 때 취미를 재개" 하기로 결심 했다고 한다. 아마추어 무선을 하려면 아무래도 특수(?)장비가 필요한 취미이긴 하다. 학생으로써 만만찮은 비용이 들어간다. 하지만 자작이라는 방법도 있다는 것을 알려주고 싶다. 만일 그가 공학도 였더라면 소출력 무전기를 스스로 만들어 보길 권해보고 싶다. 예전 청계천 전자상가 고물상을 뒤져가며 무전기를 만들었다는 무용담이 그저 옛추억 늘어놓기로만 들리지 않았으면 좋겠다. 요즘처럼 전자부품이 흔하고 값도 저렴하니 소출력 자작 무전기를 만들어 운용하는 무선국이 늘어났으면 좋겠다. 옛날 무용담이 아니라 최신 자작기를 화재로 이야기를 이어가면 한말 또하고 또하고 그러다 할말이 떨어져 그만두는 일은 없을 거라는 생각이 든다. 교신을 많이 하자고 권장하면서도 내 얘깃꺼리가 없어서 그저 남 교신하는 얘기나 엿듣다 맘에 안든다고 방해하기나 해서야 쓰겠는가. 메이커(Maker) 운동이 여러 분야에서 흥하고 있다는데 왜 우리의 아마추어 무선에서는 듣기 어려운지 모르겠다. 아마추어 무선 만큼 자작기 만들기와 실험에 적합한 취미도 없을 텐데 말이다.


화요일, 11월 29, 2022

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (4/5)

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (4/5)

A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated
by Richard Lyons
[ 원본출처: https://dspguru.com/dsp/tutorials/quadrature-signals/ ]

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주) 아래 번역 중 [] 안의 내용은 제가 부연설명 삼아 추가한 것입니다. 틀릴 수 있으니 미리 양해를 구합니다. 오류나 미진한 부분이 있다면 기탄없는 지적 바랍니다. -역자-
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<이전>

Bandpass Quadrature Signals In the Frequency Domain

주파수 영역에서 대역통과 직교위상 신호

In quadrature processing, by convention, the real part of the spectrum is called the in-phase component and the imaginary part of the spectrum is called the quadrature component. The signals whose complex spectra are in Figure 11(a), (b), and (c) are real, and in the time domain they can be represented by amplitude values that have nonzero real parts and zero-valued imaginary parts. We're not forced to use complex notation to represent them in the time domain—the signals are real.

직교위상 처리에서 의례 스펙트럼의 실수부를 정위상이라고 불렀고 직교위상 성분으로 나타난 허수부는 상쇄 시켰다. 그림11의 (a), (b) 그리고 (c)에서 보듯이 실제 신호들의 스펙트럼은 복소수로 표현된다. 이 실제 신호들도 따지고 보면 복소수라고 할 수 있는데 0이 아닌 실수의 진폭을 가진 실수부와 진폭이 0인 허수부로 표현된 것이라 하겠다. 시간 영역에서 신호를 허수를 가진 복소수로 표현할 필요는 없다. 실제 신호는 실수부만 가진다 [수체계에서 실수체계보다 복소수 체계의 범위가 넓다. 실수체계는 허수부분이 0인 복소수와 같다.]  

Real signals always have positive and negative frequency spectral components. For any real signal, the positive and negative frequency components of its in-phase (real) spectrum always have even symmetry around the zero-frequency point. That is, the in-phase part's positive and negative frequency components are mirror images of each other. Conversely, the positive and negative frequency components of its quadrature (imaginary) spectrum are always negatives of each other. This means that the phase angle of any given positive quadrature frequency component is the negative of the phase angle of the corresponding quadrature negative frequency component as shown by the thin solid arrows in Figure 11(a). This 'conjugate symmetry' is the invariant nature of real signals when their spectra are represented using complex notation.

실제 신호는 주파수 스펙트럼에서 항상 양의 주파수와 음의 주파수를 가진다. 실제 신호의 경우 정위상 스펙트럼의 음과 양의 주파수 성분은 주파수 0을 중심으로 대칭이다. 이 말인 즉슨 음과 양의 주파수에 해당하는 성분이 서로 거울상이라는 뜻이다. 이와 달리 직교위상 스펙트럼의 음과 양의 주파수 성분은 항상 서로 반대다. 그림 11의 (a)에서 보듯이 실제 신호 cos(2πf_0t + φ)를 주파수 스펙트럼으로 표현하면 음과 양의 주파수 성분을 갖는데 정위상(in-phase)의 실수부는 흐린 화살표로 대칭이며 직교위상의 허수부는 진한 화살표로 대칭 위치에 역(negative)으로 나타난다. 양의 주파수 f_0 에서 위상 φ은 양의 값이며 음의 주파수 -f_0 에서 위상은 -φ다. 이 두 음과 양의 주파수에서 총 스펙트럼 성분은 파란 화살표와 같이 실수부와 허수부 성분을 가진 복소수로 표현된다[시간 영역에서 실수부로 만 표현되는 실제 신호가 스펙트럼 영역에서 복소수가 된 이유는 바로 실제 실호에 있었던 위상 φ 때문인데 이를 2πf_0t 에 대한 상대 위상(relative phase)이라 한다.]

Figure 11. Quadrature representation of signals: (a) Real sinusoid cos(2fot + ), (b) Real bandpass signal containing six sinusoids over bandwidth B; (c) Real bandpass signal containing an infinite number of sinusoids over bandwidth B Hz; (d) Complex bandpass signal of bandwidth B Hz.

Let's remind ourselves again, those bold arrows in Figure 11(a) and (b) are not rotating phasors. They're frequency-domain impulse symbols indicating a single complex exponential e^(j2πft). The directions in which the impulses are pointing show the relative phases of the spectral components.

그림 11의 (a)와 (b)에 표시된 굵은 화살표들은 회전하는 페이저가 아니라는 점을 기억해 두자. 이들은 주파수 영역의 임펄스 기호들로 화살표 하나마다 복소 지수함수 e^(j2πft)를 나타낸다[그림 11(b)에 여러개의 화살표가 있다. 지수부의 f는 고정된 f_0가 아니라 주파수가 다른 여러개 신호를 표시한다.] 화살표가 가리키는 방향은 스펙트럼 성분의 상대 위상(relative phase)을 보여준다.

There's an important principle to keep in mind before we continue.

이야기를 더 진행하기 전에 주파수에 관한 중요한 원리[mixing, 주파수 섞기]를 기억해 두기바란다.

Multiplying a time signal by the complex exponential e^(j2πf_0t), what we can call quadrature mixing (also called complex mixing), shifts that signal's spectrum upward in frequency by f_0 Hz as shown in Figure 12 (a) and (b). Likewise, multiplying a time signal by e^(-j2πf_0t) shifts that signal's spectrum down in frequency by f_0 Hz.

시계열 신호 x(t)에 복소지수 e^(j2πf_0t)의 곱을 직교위상 신호섞기(quadrature mixing) 또는 복소신호섞기(complex mixing)라고 하는데 신호 x(t)의 주파수를 그림 12의 (a)와 (b)처럼 f_0 Hz만큼 이동시킬 수 있다[시계열 신호 x(t)는 여러 주파수 성분의 신호가 합쳐진 복합 신호로써 그림 11(b) 처럼 여러개의 화살표로 표시된다.] 유사한 방법으로 시계열 신호 x(t)에 e^(-j2πf_0t)를 곱하면 f_0 Hz 만큼 신호의 스펙트럼을 아래로 내린다.

Figure 12. Quadrature mixing of a signal: (a) Spectrum of a complex signal x(t), (b) Spectrum of x(t)e^(j2πf_0t), (c) Spectrum of x(t)e^(-j2πf_0t).

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<계속>


[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (5/5)

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (5/5)

A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated
by Richard Lyons
[ 원본출처: https://dspguru.com/dsp/tutorials/quadrature-signals/ ]

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주) 아래 번역 중 [] 안의 내용은 제가 부연설명 삼아 추가한 것입니다. 틀릴 수 있으니 미리 양해를 구합니다. 오류나 미진한 부분이 있다면 기탄없는 지적 바랍니다. -역자-
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<이전>

A Quadrature-Sampling Example

We can use all that we've learned so far about quadrature signals by exploring the process of quadrature-sampling. Quadrature-sampling is the process of digitizing a continuous (analog) bandpass signal and translating its spectrum to be centered at zero Hz. Let's see how this popular process works by thinking of a continuous bandpass signal, of bandwidth B, centered about a carrier frequency of fc Hz.

지금까지 직교위상 신호에 대해 공부한 것들은 모두 직교위상 샘플링(quadrature-sampling)을 배우기 위한 것이었다. 직교위상 샘플링은 연속된(아날로그 신호를 의미함) 대역통과 신호를 수치화하는 처리다[원문의 bandpass(대역통과)라는 표현은 괴념치 말자. 이세상의 모든 신호라고 하기가 거시기 해서 쓰인 말이다. 관심을 두고있는 신호를 골랐다는 뜻이다.] 그리고 0 헤르츠를 중심에 두고 아날로그 신호를 스펙트럼으로 변환 한다.

[고주파에 실려있던 시간영역의 아날로그 신호는 여러 주파수가 섞여 있었다. '샘플링'이란 이 신호 중 관심을 두고 있는 주파수대의 신호들을 골라 주파수를 바꾸는(translate) 행위다. 전파에 실린 음성신호의 예를 들어보자. 20Hz 에서 3kHz 사이(대역)의 음성 신호를 공중에 전달하기 위해 7Mhz 전자기파(전파)에 실려 있었다면 이 아날로그 신호의 범위는 7.00020 ~ 7.003Mhz가 관심 신호가 된다. 이중 관심 대역은 B 라고 표현된 주파수들이다. B의 범위에 있는 주파수 범위가 7.00020 ~ 7.003Mhz가 되는 것이고. 이 범위 내의 고주파 아날로그 신호를 다시 음성 신호만으로 주파수를 낮추겠다는 뜻이다. 아래 그림 12에의 'original continuous'에서 'desired digitized'로 주파수를 바꾸겠다는 뜻이다. 이때 연속된 값(쉽게 전압치라고 하자)을 수치화 한다. 결국 샘플링의 의미는 주파수도 낮추고 아날로그 신호의 측정치를 숫자화 하겠다는 두가지 의미를 가진다.]

Figure 13. The 'before and after' spectra of a quadrature-sampled signal.

Our goal in quadrature-sampling is to obtain a digitized version of the analog bandpass signal, but we want that digitized signal's discrete spectrum centered about zero Hz, not f_c Hz.

직교위상 샘플링의 목표는 대역통과된 아날로그 신호를 수치화(digitized, 디지털 화) 시키는 것이다. 이때 디지털화 된 신호들의 주파수 분포(spectrum)가 f_c Hz에서 0 Hz 를 중심으로 포진된다.

[그냥 '샘플링'이 아니라 '직교위상 샘플링'이라고 한 이유가 궁금할텐데, 나중에 설명이 되겠지만 직관적으로 살펴보면 샘플링을 두가지 방식('정위상, in-phase'과 '직교위상 quadrature-phase')으로 하겠기에 미리 '직교위상'이란 말을 꺼내 놨다. 그냥 '샘플링'이라고 말하면 '정위상'과 '직교위상'을 구분하지 않았다는 의미이고 '직교위상 샘플링' 이라고 했을 때는 두가지를 모두 일컬어 지칭하는 말이다. 그럼 뭐하러 직교위상 샘플링을 하는지 그 이유를 설명하려는 것이 이 교재의 목적이다.]

That is, we want to mix a time signal with e^(-j2πf_ct) to perform complex down-conversion.

이 변환(translation, 직교위상 샘플링)을 위해 주파수가 f_c Hz인 시간신호 e^(-j2πf_ct)를 섞어 복소 주파수 하향변환(complex down-conversion) 한다.

[이게 무슨 소리인지 이해하게 되는 것이 이 교재의 목표중 하나다. 일단은, 복소(complex) 란 말이 들어가면 '직교위상(quadrature)'을 얘기 하려고 꺼내든 수학적 표현이라고 해두자. 주파수가 다른 두 정현파를 섞으면 두 주파수의 합에 해당하는 신호와 두 주파수의 차에 해당하는 정현하 신호가 생긴다. 이것은 자연의 현상이다. 이 자연현상을 수학적으로 표현하고 규명 하려고 복소수를 지수부로 하는 자연지수함수(complex exponentials)를 생각해 냈다. 가우스라는 이론가가 오일러라는 수학자가 고안한 복소수와 지수함수 표현법을 이용해 전파를 예측했고 마르코니라는 실험가 전파를 발견하고 활용할 수 있음을 보였다. 허공에 에너지가 전달되는 신비한 현상은 결국 인간의 통제하에 들어왔다.]

The frequency fs is the digitizer's sampling rate in samples/second. We show replicated spectra at the bottom of Figure 13 just to remind ourselves of this effect when A/D conversion takes place.

샘플링 주파수 fs 는 수치화 장치(digitizer)의 변환율(초당 측정이 이루어지는 횟수)로 샘플/초로 나타낸 숫자다[주파수(frequency)란 초당 몇개, 초당 몇회 등을 의미함]. 그림 13에서 아랫부분의 그래프를 보면 A/D 변환을 수행 한 후 fs 와 -fs 그리고 0Hz 의 세곳에 신호의 복사본이 표시되어 있는 점에 주목해 두자. 

OK, ... take a look at the following quadrature-sampling block diagram known as I/Q demodulation (or 'Weaver demodulation' for those folk with experience in communications theory) shown at the top of Figure 14. That arrangement of two sinusoidal oscillators, with their relative 90o phase difference, is often called a quadrature-oscillator.

좋다. 이제부터 직교위상 샘플링을 설명하는 계통도를 봐가면서 I/Q 복조(demodulation)를 알아보기로한다. 통신 이론에 조예가 깊은 사람들 중에는 I/Q 복조를 위버 복조(Weaver demodulation)이라고 부르는 사람도 있다. 직교위상 샘플링의 계통도(block diagram)는 그림 14의 윗 부분에 그려놨다[계통도까지 그려야 한다는 것은 처리과정이 있다는 뜻이다. 그저 반송파 쳐내기용 믹서만으로 복조를 끝내는 것이 아니다.] 서로 위상이 90도 차이나는 두개의 삼각함수 파 발진기가 위치하고 있는데 이 발진기를 직교위상 발진기(quadrature-oscillator) 라고 한다. [cos(2πf_ct + φ)라고 표현된 파형에서 φ = π/2 로 놓으면 sin(2πf_ct) 가 된다. 그러니까 cos(2πf_ct) 와 sin(2πf_ct)는 시작 하는 각도의 위치가 90도 만큼 나는데 이걸 있어보이게 표현하면 '위상차가 φ/2 만큼 차이'라고 했다.]

Those e^(j2πfct) and e^(-j2πfct) terms in that busy Figure 14 remind us that the constituent complex exponentials comprising a real cosine duplicates each part of the X_bp(f) spectrum to produce the Xi(f) spectrum. The Figure shows how we get the filtered continuous in-phase portion of our desired complex quadrature signal. By definition, those Xi(f) and I(f) spectra are treated as 'real only'.

Figure 14. Quadrature-sampling block diagram and spectra within the in-phase (upper) signal path.

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[원문이 간결함을 추구 하려 해서 그런지 우리말로 옮기기 곤란하다. 그래서 원문을 근거로 그림 14를 설명한다. 먼저 표기법 부터 살펴보자.

i) 신호의 표기법에 대하여: 신호를 소문자와 대문자로 표기되어 있다. 소문자로 표기된 것 x(t)은 시계열 신호, 대문자 표기 X(f)는 이에 대응하는 주파수 스펙트럼이다. x()의 인자가 t 로 시간이며 X()의 인자 f 는 주파수다. 신호에 첨자를 붙인 것은 처리되었다는 뜻이다. x_bp(t)는 x(t)가 대역 필터를 통과시킨 신호다.

ii) 직교위상 샘플링의 계통도: 계통도까지 그려야 한다는 것은 처리과정이 있다는 뜻이다. 믹서, 저역통과 필터 그리고 A/D 변환까지 끝난후 비로서 샘플링이 완료된다. 두개의 변환절차가 동시에 이뤄지는데 하나는 cos(2πf_ct)와 섞인 경로로 정위상(in-phase) 샘플링이다. 이 경로로 출력되는 디지탈 신호는 i(n) 이다. 다른 하나는 sin(2πf_ct)와 섞인 경로로 직교위상(quadrature phase) 샘플링이다. 출력되는 디지탈 신호는 q(n) 이다.

iii) 이산 신호(discrete signal): 신호를 표기하면서 인자가 t 에서 n 으로 바뀐것을 인지했다면 눈썰미가 아주 좋은 것이다. 시간의 연속적인 신호체계(아날로그)에서 시간 분할된 순서(이것을 '이산'이라고 함)로 측정되어 숫자로 바뀌었다(디지탈 화)는 의미다.

안테나와 공진회로를 거쳐 입력된 전파신호를 x_bp(t)라고 하자. x_bp(t)에는 반송파라고 하는 라디오 주파수 f_c 가 섞여있다.

x_bp(t) 는 실제 신호다. 이 실제 신호는 기본적으로 양측파대(dual-side band)로 존재하는데 주파수 스펙트럼을 분석하여 X_bp(f)를 보면 굵은 실선으로 나타낸 상측파대(uppper side band)와 점선으로 나타낸 하측파대(lower-side band)로 나뉘는 것을 알 수 있다. 상측파대 신호는 양의 주파수 f_c 주변에 포진한다. 하측파대는 음의 주파수 -f_c를 중심으로 포진해 있다. 하측파대 신호들은 상측파대 신호를 0 Hz을 축으로 거울상(mirror image)으로 존재한다. 하측파대 신호를 이미지(image) 신호라고도 한다. 복소수의 허수(imaginary number)와는 다른 뜻이니 혼돈하지 말자.

수신기의 성능을 따질 때 이미지 신호 억제를 잘해야 한다는 말을 한다. 무슨 뜻인가?

다운 컨버젼 하기전에 BPF로 원하지 않은 주파수 대역 밖의 신호를 차단 하면,

멀티 밴드의 가변 주파수 발진기(VFO)를 쓰는 무선기기인 경우 밴드마다 BPF를 둘 수 없으므로 중간 주파수로 1차 다운 컨버젼 하여 대역 통과 필터를 통과 시킨후 고정 주파수의 신호로 2차 다운 컨버젼하여 원하는 신호를 얻는다[헤테로다인 라디오의 원리].

그런데 주파수가 음수가 될 수 있을까? 자연계가 돌아가는 사정이 그러하다. 다만 이런 사정을 알아 냈다는 것이 대단할 뿐이다. 어쨌든 이런 사정을 수학적으로 모형화 한 것이 복소 지수함수(complex exponentials)다.

실제 신호 x_bp(t)에서 대역 B 범위의 신호들을 추출하려면 주파수 f_c인 삼각함수 파를 섞어 반송파를 제거하는데 이를 다운-컨버젼이라고 한다. 이 삼각함수 파 역시 실제 신호다. 양의 주파수 f_c와 음의 주파수 -f_c를 가지고 있다.

다운-컨버젼을 위해 발진기에서 주파수가 f_c인 신호를 만들어 섞는다. 이때 주파수 f_c가 동일 하면서 위상이 90도(π/2) 다른 신호 cos(2πf_ct)와 sin(2πf_ct)를 각각 곱한다. 이 곱하기가 믹서다. x_bp(t)와 cos(2πf_ct) 를 섞어 다운 컨버젼한 신호를 '정위상(in-phase)' 신호 x_i(t) 라 하고 sin(2πf_ct) 를 섞어 다운 컨버젼한 신호를 '직교위상(quadrature-phase)' 신호 x_q(t) 라 한다. 왜 나누는지는 차차 알아보기로 하고 실제 코사인과 사인을 복소 지수함수로 나타냈던 그림 9를 상기해두기 바란다.

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입력 x_bp(t)가 정위상 신호로 샘플링 되는 과정을 보자. 오일러 공식에서 유도됐던 cos(2πf_ct)는 식 (10)과 같다. x_bp(t)와 곱해보자.

x_bp(t)는 주파수가 합쳐 만든 신호지만 계산 편의를 위해 cos(2πft)로 놨다. 뭐로 놔도 좋은데 실제 신호라는 것만 유의하자. 곱하고 난후 신호의 스펙트럼은 두 주파수의 합과 차의 성분으로 나뉜다. 물론 음의 주파수 쪽으로도 거울상이 있다.


다운 컨버젼이 목적이므로 주파수 합의 대역은 필요 없으니 저역통과 필터(LPF)로 걸러내자. 걸러져 나온 신호 i(t)는 아직 아날로그 신호다. A/D 변환기를 거쳐 숫자화 하여 얻은 신호가 바로 정위상 샘플링(in-phase sampling) 신호 i(n)이다.

[써놓고 보니 만연체가 되부럿다.]
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Likewise, Figure 15 shows how we get the filtered continuous quadrature phase portion of our complex quadrature signal by mixing x_bp(t) with sin(2πfct).

이번에는 x_bp(t)에 위상이 cos(2πfct)에서 90도 돌아간 sin(2πfct)을 섞어보자. 복소 직교위상 신호의 직교위상 성분을 얻어낸수 있다.

Figure 15. Spectra within the quadrature phase (lower) signal path of the block diagram.

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이번에는 입력 x_bp(t)가 직교위상 신호로 샘플링 되는 과정을 보자. 오일러 공식에서 유도됐던 sin(2πf_ct)는 식 (11)과 같다. x_bp(t)와 곱해보자. 앞서 정위상 샘플링에서 x_bp(t)를 cos(2πft)로 놨었는데 같은 조건으로 놓아야 한다. 물론 x_bp(t)도 복소 신호로 표현하면 실수부와 허수부를 가진 신호 일 수 있지만 계산의 편의를 위해 허수부는 없는 신호라고 간주했다.

x_bp(t)를 X_bp(f)로 변환하면 이렇다. 앞서 그림 14와 동일한 신호다.

여기에 sin(2πf_ct) 를 곱해보자. 사인은 오일러 등가공식에서 확장한 식 (11)을 활용한다.

계산하고 나면 전체 결과에 j 가 붙는다(imaginary part). 90도 튼 신호와 주파수 섞기로 생성된 신호는 원신호에서 허수부를 꺼내는 것과 같다. 허수부의 크기 X_q(f)가 음의 값을 가진다. 게다가 음의 주파수 쪽에 이미지는 0Hz을 두고 회전 대칭이다.

이번에도 다운 컨버젼이므로 저역통과 필터를 거친 신호를 A/D 컨버젼 해서 q(n) 신호를 얻는다.

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Here's where we're going: I(f) - jQ(f) is the spectrum of a complex replica of our original bandpass signal xbp(t). We show the addition of those two spectra in Figure 16.

이제 계속 가보자. 직교위상 믹싱과 다운 컨버젼과 저역 필터 그리고 A/D 변환하여 얻은 두 신호 i(n)과 q(n)은 각각 원신호 x_bp(t)의 실수부와 허수부로 표현한 것과 같다. 이를 주파수 변환(이산 퓨리에 변환 DFT)하면 그림 16처럼 I(f) - jQ(f) 의 형식이 된다.

Figure 16. Combining the I(f) and Q(f) spectra to obtain the desired 'I(f) - jQ(f)' spectra.

This typical depiction of quadrature-sampling seems like mumbo jumbo until you look at this situation from a three-dimensional standpoint, as in Figure 17, where the -j factor rotates the 'imaginary-only' Q(f) by -90 deg, making it 'real-only'. This -jQ(f) is then added to I(f).

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그림 17은 I(f)와 jQ(f)를 각각 실수와 허수 평면에 주파수 축으로 확장한 3차원 그래프로 표현했다. 맨 윗 그림은 실수부 I(f) 다. 두번째 그림은 허수부 Q(f)다. 허수부 Q(f)에 -j 연산자가 붙어 있는데 이를 떼내면 -90도 회전하게 되고(세번째 그림) 마침내 실수부 I(f)와 더해진다(네번째 그림). 점선(이미지 성분)은 상쇄되어 사라지고 실선 부분만 더해진다.

Figure 17. 3-D view of combining the I(f) and Q(f) spectra to obtain the I(f) - jQ(f) spectra.

The complex spectrum at the bottom Figure 18 shows what we wanted, a digitized version of the complex bandpass signal centered about zero Hz.

그림 18은 결국 다운 컨버젼(믹싱)과 디지탈 변환(ADC)로 얻은 i(t) - jq(t)를 스펙트럼 상에서 나타냈다. 이 신호는 0 Hz를 중심으로 포진되어 있다.

Figure 18. The continuous complex signal i(t) - q(t) is digitized to obtain discrete i(n) - jq(n).

Some advantages of this quadrature-sampling scheme are:

직교위상 샘플링으로 얻는 몇가지 장점을 나열해 보자면 다음과 같다.

- Each A/D converter operates at half the sampling rate of standard real-signal sampling,
    A/D 변환의 샘플링 율이 실제 신호 샘플링 율보다 절반이면 된다. [나이퀴스트 조건이라면 샘플링 주파수는 원하는 신호의 두배 이상 이어야 한다. 하지만 I/Q 신호로 처리하면 샘플링 주파수와 신호의 주파수가 같아도 된다. 사실 I와 Q를 90도 틀어 놨기 때문에 다운 컨버젼 할때 이미 두배의 주파수로 샘플링 한것과 같다.]
- In many hardware implementations operating at lower clock rates save power.
    낮은 주파수에도 넓은 대역의 주파수 샘플링을 할 수 있어서 소모전력을 줄일 수 있다. 
- For a given fs sampling rate, we can capture wider-band analog signals.
    샘플링 주파수를 가지고 광대역 아날로그 신호를 취득할 수 있다. [위와 같은 얘기]
- Quadrature sequences make FFT processing more efficient due to covering a wider frequency range than when an FFT’s input is a real-valued sequence.
    직교위상 샘플링은 FFT를 수월하게 수행한다. [FFT 입력으로 실수부와 허수부를 가진 신호가이어야 한다. I와 Q 로 다운 컨버젼해 놨기 때문에 입력 신호를 복소수화 하기 위해 별도의 절차가 필요없이 곧장 FFT에 들어갈 수 있다.]
- Because quadrature sequences are effectively oversampled by a factor of two, signal squaring operations are possible without the need for upsampling.
    직교위상 샘플링으로 이미 두배 속도로 샘플링 한 것이므로 업 샘플링 할 필요 없이 제곱신호를 구할 수 있다. 
- Knowing the phase of signals enables coherent processing.
    [복소 공간의 신호를 얻은 탓에] 위상 정보를 알고 있으므로 간섭 처리를 수월하게 수행한다.
- Quadrature-sampling makes it easier to measure the instantaneous magnitude and phase of a signal during demodulation.
    직교위상 샘플링은 [실수부와 허수부를 가진 복소 신호이므로] 세기와 위상을 가지고 시작하기 때문에 복조가 수월하다.

Returning to the Figure 14 block diagram reminds us of an important characteristic of quadrature signals. We can send an analog quadrature signal to a remote location. To do so we use two coax cables on which the two real i(t) and q(t) signals travel. (To transmit a discrete time-domain quadrature sequence, we'd need two multi-conductor ribbon cables as indicated by Figure 19.)

다시 그림 14로 가보자. 직교위상 신호의 아주 중요한 특성을 알 수 있다. 시계열 신호 i(t)와 q(t)를 원격지에 전송 하려면 섬세한 동축 케이블을 써야 하지만 A/D 변환된 디지탈 신호는 그냥 두줄짜리 전선이면 된다. [아날로그 전송선로에 비해 디지털 전송선로는 훨씬 수월하다. 이는 디지털 통신의 일반적인 장점이다.]

Figure 19. Reiteration of how quadrature signals comprise two real parts.

To appreciate the physical meaning of our discussion here, let's remember that a continuous quadrature signal xc(t) = i(t) + jq(t) is not just a mathematical abstraction. We can generate xc(t) in our laboratory and transmit it to the lab down the hall. All we need is two sinusoidal signal generators, set to the same frequency fo. (However, somehow we have to synchronize those two hardware generators so that their relative phase shift is fixed at 90o.) Next we connect coax cables to the generators' output connectors and run those two cables, labeled 'i(t)' for our cosine signal and 'q(t)' for our sine wave signal, down the hall to their destination.

Now for a two-question pop quiz. In the other lab, what would we see on the screen of an oscilloscope if the continuous i(t) and q(t) signals were connected to the horizontal and vertical input channels, respectively, of the scope? (Remembering, of course, to set the scope's Horizontal Sweep control to the 'External' position.)

Figure 20. Displaying a quadrature signal using an oscilloscope.

Next, what would be seen on the scope's display if the cables were mislabeled and the two signals were inadvertently swapped?

The answer to the first question is that we’d see a bright 'spot' rotating counterclockwise in a circle on the scope's display. If the cables were swapped, we'd see another circle, but this time it would be orbiting in a clockwise direction. This would be a neat little demonstration if we set the signal generators' fo frequencies to, say, 1 Hz.

This oscilloscope example helps us answer the important question, "When we work with quadrature signals, how is the j-operator implemented in hardware?” The answer is we can’t go to Radio Shack and buy a j-operator and solder it to a circuit board. The j-operator is implemented by how we treat the two signals relative to each other. We have to treat them orthogonally such that the in-phase i(t) signal represents an East-West value, and the quadrature phase q(t) signal represents an orthogonal North-South value. (By orthogonal, I mean that the North-South direction is oriented exactly 90o relative to the East-West direction.) So in our oscilloscope example the j-operator is implemented merely by how the connections are made to the scope. The in-phase i(t) signal controls horizontal deflection and the quadrature phase q(t) signal controls vertical deflection. The result is a two-dimensional quadrature signal represented by the instantaneous position of the dot on the scope's display.

A person in the lab down the hall who's receiving, say, the discrete sequences i(n) and q(n) has the ability to control the orientation of the final complex spectra by adding or subtracting the jq(n) sequence as shown in Figure 21.

Figure 21. Using the sign of q(n) to control spectral orientation.

The top path in Figure 21 is equivalent to multiplying the original xbp(t) by e^(-j2fct), and the bottom path is equivalent to multiplying the xbp(t) by e^(j2fct). Therefore, had the quadrature portion of our quadrature-oscillator at the top of Figure 14 been negative, -sin(2fct), the resultant complex spectra would be flipped (about 0 Hz) from those spectra shown in Figure 21.

While we’re thinking about flipping complex spectra, let’s remind ourselves that there are two simple ways to reverse (invert) an x(n) = i(n) + jq(n) sequence’s spectral magnitude. As shown in Figure 21, we can perform conjugation to obtain an x'(n) = i(n) - jq(n) with an inverted magnitude spectrum. The second method is to swap x(n)’s individual i(n) and q(n) sample values to create a new sequence y(n) = q(n) + ji(n) whose spectral magnitude is inverted from x(n)’s spectral magnitude. (Note, while x'(n)’s and y(n)’s spectral magnitudes are equal, their spectral phases are not equal.)

Conclusions

결론

This ends our little quadrature signals tutorial. We learned that using the complex plane to visualize the mathematical descriptions of complex numbers enabled us to see how quadrature and real signals are related. We saw how three-dimensional frequency-domain depictions help us understand how quadrature signals are generated, translated in frequency, combined, and separated. Finally we reviewed an example of quadrature-sampling and two schemes for inverting the spectrum of a quadrature sequence.

이렇게 직교위상 샘플링에 대한 짧은 교육을 마친다. 복소수 평면에 복소신호의 수학적인 의미를 그려보고 복소신호가 실신호에 어떻게 관련지을 수 있는지 살펴봤다. 직교위상 신호를 어떻게 만들 수 있으며 주파수 영역으로 변환되고 분리된 후 다시 결합 되는 과정을 3차원 주파수 영역 그림을 통해 살펴봤다. 끝으로 직교위상 샘플링과 두 직교위상 신호열의 스펙트럼 뒤집힘 특성에 대해서도 알아봤다[직교위상 샘플링의 장점 중 허수부 신호가 별 처리 없이도 자연스럽세 사라짐. 샘플링 주파수 두배의 대역 신호 처리 가능 함.] 

References

[1] D. Struik, A Concise History of Mathematics, Dover Publications, NY, 1967.

[2] D. Bergamini, Mathematics, Life Science Library, Time Inc., New York, 1963.

[3] N. Boutin, "Complex Signals," RF Design, December 1989.

Answer to trivia question just following Eq. (5) is: The scarecrow in The Wizard of Oz.

Have you heard this little story?

While in Berlin, Leonhard Euler was often involved in philosophical debates, especially with Voltaire. Unfortunately, Euler's philosophical ability was limited and he often blundered to the amusement of all involved. However, when he returned to Russia, he got his revenge. Catherine the Great had invited to her court the famous French philosopher Diderot, who to the chagrin of the czarina, attempted to convert her subjects to atheism. She asked Euler to quiet him. One day in the court, the French philosopher, who had no mathematical knowledge, was informed that someone had a mathematical proof of the existence of God. He asked to hear it. Euler then stepped forward and stated:

"Sir, a + bnn = x, hence God exists; reply!"

Diderot had no idea what Euler was talking about. However, he did understand the chorus of laughter that followed and soon after returned to France.

Although it's a cute story, serious math historians don't believe it. They know that Diderot did have some mathematical knowledge and they just can’t imagine Euler clowning around in that way.

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<끝> <처음>


월요일, 11월 28, 2022

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (3/5)

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (3/5)

A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated
by Richard Lyons

[ 원본출처: https://dspguru.com/dsp/tutorials/quadrature-signals/ ]

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주) 아래 번역 중 [] 안의 내용은 제가 부연설명 삼아 추가한 것입니다. 틀릴 수 있으니 미리 양해를 구합니다. 오류나 미진한 부분이 있다면 기탄없는 지적 바랍니다. -역자-
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<이전>

Representing Quadrature Signals In the Frequency Domain

직교위상 신호(페이저)를 주파수 영역에서 표현하기

Now that we know something about the time-domain nature of quadrature signals, we're ready to look at their frequency-domain descriptions. This material is critical because we’ll illustrate the full three-dimensional aspects of the frequency domain.

이제 직교위상 신호가 어떻게 표현되고 어떤 특성을 가지는지 시간영역(time-domain)에서 살펴 보면서 어지간히 감은 잡았으리라 생각된다. 이번에는 좀 난해할 텐데 주파수 영역(frequency-domain)의 특징을 3차원으로 살펴볼 참이기 때문이다.

[실수와 허수 평면에 주파수 축을 더해서 살펴보려 한다. 앞서 시간의 축이 가미된 그림으로 그렸을 때 나선형의 모습으로 나왔던 페이저는 사실 2차원 상에서도 충분히 설명 할 수 있었다.]

[삼각함수의 파(코사인 파 또는 사인파)를 주파수 축의 임펄스로 표현한다. 이 임펄스는 시간에 따라 회전하는 페이저가 아니다. 시간에 독립적인 주파수 성분을 나타낸다. 또한 식 (10)과 (11)에서 봤듯이 복소수로 표현된 임펄스는 주파수는 양수 및 음의 값을 가질 수 있다. 또한 진폭도 양 또는 음의 값을 가진다. 복소수로 표현되는 임펄스는 동일한 진폭, 동일한 주파수를 가진 삼각함수의 파에 대해서도 실수부와 허수부에 의해 상대적 위상으로 구분 될 수 있다.]

That way none of the phase relationships of our quadrature signals will be hidden from view. Figure 8 tells us the rules for representing complex exponentials in the frequency domain.

그래도 이런식으로 다룸으로써 직교위상 신호의 위상에 대한 연관성을 확연히 드러난다. 그림 8은 주파수 영역에서 페이저를 표현한 복소지수함수의 각 부분의 의미를 설명하였다.  

Figure 8. Interpretation of complex exponentials.
그림 8. 복소지수식에서 각 부분의 의미

We'll represent a single complex exponential as a narrowband impulse located at the frequency specified in the exponent. In addition, we'll show the phase relationships between the spectra of those complex exponentials along the real and imaginary axes of our complex frequency domain representation.

단일 복소수 지수식(single complex exponential)을 지수부에 특정한 주파수에 위치한 좁은 임펄스로 표현하는 법에 대해 알아보도록 한다. 덧붙여 허수축 값과 실수축의 값을 달리하는 다수의 복소지수식 사이의 상대적 위상차도 주파수 영역에서 표현해 볼 것이다.

[우리말로 옮기기 굉장히 어렵다. 이것을 영어로 써놓으면 원어민들은 과연 이해하는지 의구심이 든다. 무슨 뜻인지 직관적으로 받아들여 보자.]

With all that said, take a look at Figure 9.

이상에서 말한 것들을 감안하고 그림 9를 보자. 

Figure 9. Complex frequency domain representation of a cosine wave and sine wave.
그림 9. 복소수 페이저를 주파수 영역에서 코사인과 사인파로 표현

See how a real cosine wave and a real sine wave are depicted in our complex frequency domain representation on the right side of Figure 9. Those bold arrows on the right of Figure 9 are not rotating phasors, but instead are frequency-domain impulse symbols indicating a single spectral line for a single complex exponential e^(j2πf_0t). The directions in which the spectral impulses are pointing merely indicate the relative phases of the spectral components. The amplitude of those spectral impulses are 1/2.

실 코사인파와 실 사인파를 복소 주파수 영역에 표현하면 그림 9의 오른편의 그림과 같다. 굵은 화살표는 회전하는 페이저가 를 나타낸 것이 아니다. 이 화살표는 [주파수 영역에서 주파수 성분을 나타내는] 임펄스 기호(impulse symbol, 폭은 의미를 갖지 않고 성분의 유무만을 표현하는 삐죽 솟은 표시(기호)])로 복소지수(complex exponential=phasor) e^(j2πf_0t)의 스펙트럼 선이다 [e^(j2πf_0t)는 시간 영역에서는 회전하는 페이저였다.] 스펙트럼 선의 방향은 스펙트럼 성분의 상대적인 위상(relative phase)을 가리킨다. 이 스펙트럼 선의 높이는 1/2 이다.

[상대적인 위상(relative phase): 위상(phase)에 대한 이해가 필요한 시점이다. 위상은 단적으로 말하면 각도다. 이 각도가 시간에 따라 변하면서 주기를 갖는 정현파(sinusoid wave)를 만들어 낸다. 주기파형의 특성을 표현하는 주파수는 시간 영역에서 페이저의 초당 회전한 바퀴수다. 이 주기함수를 회전하는 원으로 표시하거나 파동으로 그려낼 때도 있다. 회전이 시작되는 각도에 따라 기준 위치가 달라질 수 있지만 근본적으로 주기함수의 성질이 달라지는 것은 아니다. 그런데 동일한 주기함수라도 시작하는 기준 각도가 달라지면 주기함수를 구분 할 수 있다. 이런 특성을 이용한 변조 방식이 위상변조다. 주파수 대역과 진폭은 변하지 않고도 위상을 바꿈으로써 정보를 실을 수 있다(phase-shift keying).]

OK ... why are we bothering with this 3-D frequency-domain representation? Because it's the tool we'll use to understand the generation (modulation) and detection (demodulation) of quadrature signals in digital (and some analog) communications systems, and those are two of the goals of this tutorial. However, before we consider those processes let's validate this frequency-domain representation with a little example.

다 좋다. 그런데 뭐하러 3차원 주파수 영역을 도입해서 골머리를 앓고 있는가? 왜냐면 디지털 통신(아날로그 통신도 포함하여)에서 직교위상 신호처리를 이해할 때 신호를 뽑아내고(demodulation, 복조[고주파 전파(반송파)를 성분을 거르고 베이스 밴드 신호를 뽑아냄]) 검파(detection, [뽑아낸 베이스 밴드 신호에서 정보를 ])하는 도구로 유용하기 때문이다. 이 교재에서 3차원 주파수영역에서 신호를 들여다 보는 목적이기도 하다. 하지만 더 들어가기 전에 예를 한가지 들어 보겠다. [복조(de-modulation)와 검파(detection)를 구분하자.]

Figure 10 is a straightforward example of how we use the complex frequency domain. There we begin with a real sine wave, apply the j operator to it, and then add the result to a real cosine wave of the same frequency. The final result is the single complex exponential e^(j2πf_0t) illustrating graphically Euler's identity that we stated mathematically in Eq. (7).

그림 10은 복소주파수영역[주파수 성분을 복소수로 기술 하는 것]을 어떻게 활용하는지 직관적으로 보여주는 예다. 먼저 실제 사인파를 보자 [자연현상으로써 존재하는 삼각함수 파(사인파, 코사인파)는 복소수 평면으로 표현하면 양의 주파수와 음의 주파수를 가지고 있다. 수학적으로 식 (10)과 (11)에서 증명한 바 있다.] 이 사인파에 j-연산자를 적용[복소수 평면에서 표현된 한 점에 j를 곱하면 반시계 방향으로 π/2 만큼 회전한다.]하고 이를 동일한 주파수를 가진 실제 코사인 파와 더한다. 단일 복소 지수(single complex exponential) e^(j2πf_0t)를 그림으로 식 (7)의 오일러 등가식에 의거하여 그림으로 나타낸 것이다.

[single complex exponential: 단일(single)은 주파수가 f_0로 한개의 주파수 성분만을 가지고 있는 삼각함수 파의 주파수 성분(임펄스)을 복소수 평면에서 표현 했다.]

[오일러 등가식은 복소수 공간에서 한 점(위치)를 극좌표 형식으로 나타내는 수학적인 표현법이다. 시간영역의 페이져든 주파수 영역의 임펄스든 오일러 등가공식을 적용할 수 있다.]

Figure 10. Complex frequency-domain view of Euler's: e^(j2πfot) = cos(2πf_0t) + jsin(2πf_0t).
그림 10. 복소 주파수 영역에서 본 오일러 공식:

On the frequency axis, the notion of negative frequency is seen as those spectral impulses located at -2πf_0 radians/sec on the frequency axis. This figure shows the big payoff: When we use complex notation, generic complex exponentials like e^(j2πft) and e^(-j2πft) are the fundamental constituents of the real sinusoids sin(2πft) or cos(2πft). That's because both sin(2πft) and cos(2πft) are made up of e^(j2πft) and e^(-j2πft) components.

주파수 축에서 -2πf_0 라디안/초의 지점에 음의 주파수를 갖는 스펙트럼 임펄스를 볼 수 있다. [주파수가 음수가 될 수 있을까?] 이 그림이 주는 큰 혜택이라면, 복소수 형식의 표현을 사용할 때 e^(j2πft) 나 e^(-j2πft) 같은 복소지수의 표현은 실제 삼각함수 파 sin(2πft) 또는 cos(2πft)의 기초 요건이기 때문이다. 왜냐하면 sin(2πft) 또는 cos(2πft)와 같은 실제 삼각함수 파는 e^(j2πft) 와 e^(-j2πft)의 성분을 모두 가지고 있기 때문이다. [실제 삼각함수 파를 복소수 체계의 수학으로 묘사하면 양수의 주파수 성분과 음수의 주파수 성분이 모두 있어야 한다.]

If you were to take the discrete Fourier transform (DFT) of discrete time-domain samples of a sin(2πf_0t) sine wave, a cos(2πf_0t) cosine wave, or a e^(j2πf_0t) complex sinusoid and plot the complex results, you'd obtain exactly those narrowband impulses in Figure 10.

만일 실 사인파 sin(2πf_0t) 또는 코사인 파 sin(2πf_0t)를 이산 시간영역에서 취해 이산 퓨리에 변환(DFT, discrete Fourier transform)을 해보면 복소수 삼각함수 형식으로 나온다는 것을 알고 있을 텐데 그림 10 처럼 단일의 임퍼스를 얻게 된다.

If you understand the notation and operations in Figure 10, pat yourself on the back because you know a great deal about the nature and mathematics of quadrature signals.

그림 10에서 보인 연산과정을 이해 했다면 스스로 등을 두드려 주기 바란다. 직교위상 신호처리의 본질을 상당부분 이해한 것이나 다름 없다.

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<계속>


일요일, 11월 27, 2022

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (2/5)

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (2/5)

A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated
by Richard Lyons

[ 원본출처: https://dspguru.com/dsp/tutorials/quadrature-signals/ ]

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주) 아래 번역 중 [] 안의 내용은 제가 부연설명 삼아 추가한 것입니다. 틀릴 수 있으니 미리 양해를 구합니다. 오류나 미진한 부분이 있다면 기탄없는 지적 바랍니다. -역자-
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<이전>

Representing Real Signals Using Complex Phasors

복소수 페이저로 실신호(시간 영역에서) 표현하기

[실생활(real life)은 시간의 흐름에 순응하여 발생하는 사건의 연속이다.]

OK, we now turn our attention to a complex number that is a function time. Consider a number whose magnitude is one, and whose phase angle increases with time. That complex number is the e^(j2πf_0t) point shown in Figure 5(a). (Here the 2πf_0 term is frequency in radians/second, and it corresponds to a frequency of fo cycles/second where f_0 is measured in Hertz.) As time t gets larger, the complex number's phase angle increases and our number orbits the origin of the complex plane in a CCW direction.

자, 이제 복소수를 시간의 함수로 집중해보자. 크기(magnitude)가 1이고 위상각(phase angle)이 시간에 따라 증가하는 수(number)가 있다고 해보자. 이 수는 그림 5(a)에서 보는 것처럼 복소수로서 e^(j2πf_0t) 상의 한 점이다. (시간에 따라 증가하는 위상각 φ(t)를 래디언(radian)으로 표현한다. 증가하는 속도가 일정한 각도를 주파수(초당 회전수) f_0로 나타내면 2πf_0t 다. 시간의 함수 φ(t)를 주파수로 표현하여 시간 t를 명시적으로 표현할 수 있게된다. 이때 f_0를 고정된 회전수로 보면 φ(t) = 2πf_0t 다. 초당 회전수 f_0를 헤르츠(Hz)라 한다.) 시간이 증가하면 복소수 페이저[]그림 5에서 원주상의 한점은 원점을 중심으로 반시계방향으로 회전한다 [반지름의 크기가 1로 고정되었으므로 원주상을 회전한다.]

Figure 5(a) shows the number, represented by the black dot, frozen at some arbitrary instant in time. If, say, the frequency fo = 2 Hz, then the dot would rotate around the circle two times per second. We can also think of another complex number e^(-j2πf_0t) (the white dot) orbiting in a clockwise direction because its phase angle gets more negative as time increases.

그림 5(a)에서 한 순간의 수를 원주상 한점으로 나타낸 것이다. 일테면 f_0 = 2Hz 라면 이 점은 원주를 초당 2바퀴 돈다[끊임 없이]. 이번에는 다른 관점에서 복소수 e^(-j2πf_0t)를 보자. 흰점인데, 시간당 증가하는 각도가 시계방향인 음으로 증가하기 때문이다. [이번에는 지수부에 음의 부호가 붙었다. 시간은 거꾸로 갈 수 없다. 하지만 각도는 역방향을 상정할 수 있다. 각도와 주파수는 역수관계로 대응된다. 음의 각도이므로 주파수에 음의 값을 붙인다. 주파수가 음의 값이 된다는 것이 이상하지 않은가?]

Figure 5. A snapshot, in time, of two complex numbers whose exponents change
그림 5. 시간에 따라 바뀌는 지수부를 가진 복소수의 순간 값

Let's now call our two e^(j2πf_0t) and e^(-j2πf_0t) complex expressions quadrature signals.  They each have quadrature real and imaginary parts, and they are both functions of time. Those e^(j2πf_0t) and e^(-j2πf_0t) expressions are often called complex exponentials in the literature.

이제부터 두 시간의 자연지수 함수 e^(j2πf_0t) 와 e^(-j2πf_0t) 를 직교위상 신호들 이라고 하자 [직교위상 신호: 한개의 파동을 두개의 복소수로 표현한다.] 각 복소수 식(expression)은 실수부와 지수부를 가지며 모두 시간의 함수다 [오일러 공식에 따라 자연지수 함수의 지수부에 복소수가 들어감으로써 복소수 표현이 된다.] 이들 두 식을 어떤 문서에서는 때로 복소지수(complex exponentials)라고 부르기도 한다.

We can also think of those two quadrature signals, e^(j2πf_0t) and e^(-j2πf_0t), as the tips of two phasors rotating in opposite directions as shown in Figure 5(b). We're going to stick with this phasor notation for now because it'll allow us to achieve our goal of representing real sinusoids in the context of the complex plane. Don't touch that dial!

이들 두 직교위상 신호 e^(j2πf_0t) 와 e^(-j2πf_0t)는 그림 5(b) 처럼 서로 반대방향으로 회전하는 두 페이저(phasor, 위상자) 끝점으로 볼 수 있다. [위상자는 벡터다. 한점을 두개의 요소(평면 상의)로 표현하고 있으므로 이를 위치벡터라 한다.] 이제부터 복소수 공간에서 실제 삼각함수를 나타내기 위해서 이 페이저의 표현법을 익히도록 하자. 채널 고정! [갑자기 어려운 말이 나왔더라도 포기하지 말고 힘내자!]

To ensure that we understand the behavior of those phasors, Figure 6(a) shows the three-dimensional path of the e^(j2πf_0t) phasor as time passes. We've added the time axis,  coming out of the page, to show the spiral path of the phasor. Figure 6(b) shows a continuous version of just the tip of the e^(j2πf_0t) phasor. That e^(j2πf+0t) complex number, or if you wish, the phasor's tip, follows a corkscrew path spiraling along, and centered about, the time axis. The real and imaginary parts of e^(j2πf_0t) are shown as the sine and cosine projections in Figure 6(b).

페이저를 제대로 이해했는지 그림으로 확인해 보자. 페이져 e^(j2πf_0t)의 시간상 3차원 경로는 그림 6(a)와 같다. 이 그림에서 시간 축을 복소수 평면의 앞으로 뻗어 나오게 놓았다. 시간이 흐름에 따라 페이져의 경로는 실수축과 허수축이 이루는 평면에서 수직으로 뻗어 나오는 나선의 모습이 된다. 그림 6(b)는 페이저의 화살촉을 연속선으로 그린 것이다. 굳이 말하자면 페이져의 화살촉이라고 불러도 좋은 복소수 e^(j2πf_0t)는 중심에 시간의 축을 둔 포도주 콜크 병따개 처럼 나선형의 모습을 갖는다. 그림 6(b)에서 보는 것처럼 복소수 e^(j2πf_0t)의 시간상 나선형 궤적을 시간축과 실수측 평면 그리고 시간축과 허수축 평면에 투영한 모습을 보면 코사인과 사인의 모습이 된다.

Figure 6. The motion of the e^(j2πf_0t) phasor (a), and phasor 's tip (b).
그림 6. 페이저 e^(j2πf_0t)의 모습(a) 그리고 페이저 화살촉(위치벡터)의 궤적 (b).

Return to Figure 5(b) and ask yourself: "Self, what's the vector sum of those two phasors as they rotate in opposite directions?" Think about this for a moment... That's right, the phasors' real parts will always add constructively, and their imaginary parts will always cancel. This means that the summation of these e^(j2πf_0t) and e^(-j2πf_0t) phasors will always be a purely real number. Implementations of modern-day digital communications systems are based on this property!

그림 5(b)로 돌아가서 이런 질문을 해보자. "그럼 서로 반대방향으로 도는 두 페이저의 합은 어떻게 될까?" 잠시 생각해 보자....... 맞다. 페이저의 실수부는 항상 더해지는데 허수부는 상호 반대라 상쇄된다 [간단히 평행사변형 그리기로 벡터 합 구해 봐도 알수있다.] 이말인 즉슨 e^(j2πf_0t)와 e^(-j2πf_0t)의 두 페이저 함이 항상 실수 만으로 존재하다는 뜻이다. 오늘날 디지털 통신 시스템은 바로 이런 특성을 동원하여 구현됐다! [당연하지만 수학이론과 실제 자연현상은 일치한다. 말 그대로 허수(imaginary number)는 이론을 위한 도구로 생각해낸 것일 뿐이며 실제로는 존재하지 않는다.]

To emphasize the importance of the real sum of these two complex sinusoids we'll draw yet another picture. Consider the waveform in the three dimensional Figure 7 generated by the sum of two half-magnitude complex phasors, e^(j2πf_0t)/2 and e^(-j2πf_0t)/2, rotating in opposite directions around, and moving down along, the time axis.

두 복소 삼각함수(complex sinusoids)의 실수 합의 중요성을 다시한번 짚어 보기 위해 또 다른 그림을 제시한다. 그림 7은 진폭이 절반인 두 복소 페이저 e^(j2πf_0t)/2 와 e^(-j2πf_0t)/2 가 서로 반대 방향으로 회전하며 시간축을 따라 움직이는 모습을 삼차원으로 그려놓은 것이다.


Figure 7. A cosine represented by the sum of two rotating complex phasors.
그림 7. 코사인(cosine)은 서로 역회전하는 두 복소 페이저의 합이다.

Thinking about these phasors, it's clear now why the cosine wave can be equated to the sum of two complex exponentials by

이 두 페이저를 다음 식으로 따져보면 두 복소 페이져의 합이 코사인 파형이 됨을 알 수 있다.

Eq. (10), a well-known and important expression, is also called one of Euler's identities. We could have derived this identity by solving Eqs. (7) and (8) for jsin(φ), equating those two expressions, and solving that final equation for cos(φ). Similarly, we could go through that same algebra exercise and show that a real sine wave is also the sum of two complex exponentials as

식 (10)은 아주 잘 알려진 중요한 수식으로 오일러 등가식(Euler's identities)이라고 한다. 이 등가식은 식 (7)과 (8)을 활용하여 식을 전개하면 jsin(φ) 항이 사라지고 결국 cos(φ)만 남는다. 비슷한 방법으로 실수의 사인함수는 두 복소수 지수함수의 차로 구할 수 있다. 

Look at Eqs. (10) and (11) carefully. They are the standard expressions for a cosine wave and a sine wave, using complex notation, seen throughout the literature of quadrature communications systems. To keep the reader's mind from spinning like those complex phasors, please realize that the sole purpose of Figures 5 through 7 is to validate the complex expressions of the cosine and sine wave given in Eqs. (10) and (11). Those two equations, along with Eqs. (7) and (8), are the Rosetta Stone of quadrature signal processing.

식 (10)과 (11)을 자세히 들여다 보자. 이 두식은 복소수로 표현한 코사인 파와 사인파의 기본형으로 대부분 직교위상 신호처리에 관한 기술 문서에 빠짐없이 등장하는 식이다. 앞서 봤던 그림 5에서 7까지의 그림들은 오직 식 (10)과 (11)을 증명해 보이기 위해 동원되었다는 점을 기억하기 바란다. 식 (7)과 (8)과 함께 이 두 식 (10)과 (11)은 직교위상 신호 처리의 로제타 석(Rosetta Stone) [이집트 문자를 해석하는데 결정 열쇄를 제공한 비석이다.]이라 할 것이다.

We can now easily translate, back and forth, between real sinusoids and complex exponentials. Again, we are learning how real signals, that can be transmitted down a coax cable or digitized and stored in a computer's memory, can be represented in complex number notation. Yes, the constituent parts of a complex number are each real, but we're treating those parts in a special way - we're treating them in quadrature.

이제 실제 삼각함수들과 복소수 지수함수 사이를 오가며 해석 할 수 있게 되었다 [직교위상 신호처리를 수행할 도구를 갖추게 되었다.] 동축 케이블을 따라 전송되거나 숫자화되고 컴퓨터 기억장치에 저장된 실제 신호는 복소수 표기법으로 표현할 수 있다. 그렇다. 복소수를 구성하는 숫자들은 모두 실수 이지만 이 두 부분을 실수부와 허수부로 나누는 특별한 방법으로 취급할 것이다.  우리는 이 복소수 또는 페이져를 직교위상 공간에서 다뤄 보려고 한다.

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<계속>


토요일, 11월 26, 2022

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (1/5)

[HAM] 직교위상 신호(Quadrature Signals)는 복잡하지 않다. 복합적 일 뿐, (1/5)

A Quadrature Signals Tutorial: Complex, But Not Complicated
by Richard Lyons

[ 원본출처: https://dspguru.com/dsp/tutorials/quadrature-signals/ ]

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주) 아래 번역 중 [] 안의 내용은 제가 부연설명 삼아 추가한 것입니다. 틀릴 수 있으니 미리 양해를 구합니다. 오류나 미진한 부분이 있다면 기탄없는 지적 바랍니다. -역자-
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Introduction

서론

Quadrature signals are based on the notion of complex numbers and perhaps no other topic causes more heartache for newcomers to DSP than these numbers and their strange terminology of j-operator, complex, imaginary, real, and orthogonal. If you're a little unsure of the physical meaning of complex numbers and the j = -1 operator, don't feel bad because you're in good company. Why even Karl Gauss, one the world's greatest mathematicians, called the j-operator the "shadow of shadows". Here we'll shine some light on that shadow so you'll never have to call the Quadrature Signal Psychic Hotline for help.

복소수계(complex numbers)에 기반을 두고 있는 직교위상 신호(quadrature signal)는 아주 생소한 용어들, 일테면 j-연산자(operator), 복소수(complex), 허수(imagenary)와 실수(real) 그리고 직교성(orthogonal)과 함께 등장하여 DSP를 처음 접하는 사람들에게 이보다 가슴을 찢는 주제도 없을 것이다. 복소수와 j=√(-1) 연산자의 물리적인 의미에 조금이라도 자신이 없더라도 다른 사람도 다 그러니까 속상해 하지 말기 바란다. 역사상 가장 위대한 수학자 였던 칼 가우스 조차도 j-연산자를 일컬어 "암흑 중의 암흑"이라고 했단다. 지금부터 이 암흑에 한줄기 빛을 비춰서 더이상 "직교위상 신호 긴급전화"에 도움을 요청하는 일이 없도록 하겠다.  

Quadrature signal processing is used in many fields of science and engineering, and quadrature signals are necessary to describe the processing and implementation that takes place in modern digital communications systems. In this tutorial we'll review the fundamentals of complex numbers and get comfortable with how they're used to represent quadrature signals. Next we examine the notion of negative frequency as it relates to quadrature signal algebraic notation, and learn to speak the language of quadrature processing. In addition, we'll use three-dimensional time and frequency-domain plots to give some physical meaning to quadrature signals. This tutorial concludes with a brief look at how a quadrature signal can be generated by means of quadrature-sampling.

직교위상 신호처리는 과학과 공학등 여러 분야에서 널리 사용되는 수학적 묘사와 해석 기법이다. 직교위상 신호 처리는 현대적인 디지털 통신에서 요구되는 처리와 구현을 설명할 때  빠지지 않고 등장한다. 이 교재는 복소수계의 기초를 되집어 보고 직교위상 신호를 어떻게 복소수를 써서 표현하는지 살펴봄으로써 두려움을 벗어 덜질 수 있도록 하겠다. 이어서 직교위상 신호의 대수적 표현에 관련되어 음수로 표현된 주파수의 의미를 살펴볼 것이며 직교위상 신호처리에서 등장하는 기초 용어들을 배워보도록 한다[학문에서 '용어'는 곧 '도구'이다.] 덧붙여 시간 및 주파수 영역으로 확장한 3차원 그림을 통해 직교위상 신호의 물리적 의미를 살펴볼 것이다[역시 그림으로 표현하면 한결 이해하기 수월 하다.] 이 교재는 끝으로 직교위상 샘플링 법으로 어떻게 직교위상 신호를 생성하는지 간략히 살며보고 결론을 맺도록 하겠다[직교위상 신호는 소프트웨어 정의 라디오 SDR의 시작이기도 하다.]


Why Care About Quadrature Signals?

왜 직교위상 신호에 주목하는가 ?

Quadrature signal formats, also called complex signals, are used in many digital signal processing applications such as:

복소수 신호(complex signals)라고도 하는 직교위상 신호 형식(formats)은 디지탈 신호처리를 응용하는 수 많은 곳에 사용되고 있다[신호처리 응용 분야에 빠지지 않고 나오는 '쿼드러춰 시그널'. 어쩐지 있어보이는 한편 겁부터 나는데 알고보면 별거 아니다. 그저 '신호'를 복소수 체계로 표현한 것이다. '신호'란 아직 정체가 밝혀지지 않은 사건의 기록이다. 굳이 복소수라는 유별난 수체계를 써야 하는 이유를 알아보자. 미리 힌트를 주자면 정현파 주기 함수로 바꿔서 들여다 보고 싶기 때문이다.] 일테면,

- digital communications systems,
    디지탈 통신 시스템
- radar systems,
    레이다 시스템
- time difference of arrival processing in radio direction finding schemes
    전파 방향탐지에서 시간차를 두고 도착하는 신호들의 처리 [AESA 레이다 등]
- coherent pulse measurement systems,
    간섭성 펄스 계측 시스템 [입체 레이다 등]
- antenna beamforming applications,
    안테나 지향성 측정
- single sideband modulators,
    측파대 변조기술
- etc.
    기타 등등

These applications fall in the general category known as quadrature processing, and they provide additional processing power through the coherent measurement of the phase of sinusoidal signals.

위에 열거한 응용분야는 직교위상 신호처리가 적용되는 통상적인 경우이며 직교위상 신호처리는 정현파 신호의 간섭현상을 활용하여 더많은 활용능력을 제공한다.

A quadrature signal is a two-dimensional signal whose value at some instant in time can be specified by a single complex number having two parts; what we call the real part and the imaginary part. (The words real and imaginary, although traditional, are unfortunate because of their meanings in our every day speech. Communications engineers use the terms in-phase and quadrature phase. More on that later.) Let's review the mathematical notation of these complex numbers.

직교위상 신호는 2차원의 신호인데 순간적인 특정 시간에 [실수와 허수를 축으로 하는] 2차원 평면상의 한 값을 실수(real)와 허수(imaginary)라는 두 요소를 가진 복소수로 표현된다. (실수와 허수라는 단어는 아주 오래전부터 사용되어 일상언어에서 긍정적으로만 쓰이는 것이 아니라서 탐탁치 않다. 통신공학 종사자들은 그대신 정위상(in-phase)과 직교위상(quadrature phase)라는 용어를 사용한다. 이에 대해선 나중에 다루겠다. ['페이즈'라고 하니까 뭔가 있어보이기도 하다. 어쨌든 복소수를 위상(시간을 변수로 하는 각도의 변화)에 한정해 놓았다. 정현파 주기함수에 엮어 넣으려는 심사다.]) 이 복소수 체계의 수학적 의미에 대해 되짚어 보기로 한다.

The Development and Notation of Complex Numbers

복소수 체계로 표현하여 의미를 확장하기

To establish our terminology, we define a real number to be those numbers we use in every day life, like a voltage, a temperature on the Fahrenheit scale, or the balance of your checking account. These one-dimensional numbers can be either positive or negative as depicted in Figure 1(a). In that figure we show a one-dimensional axis and say that a single real number can be represented by a point on that axis. Out of tradition, let's call this axis, the Real axis.

앞으로 사용할 용어를 정의해 두기위해 먼저 우리가 일상에서 사용하는 숫자, 일테면 전압, 온도, 또는 은행 대차(저축액과 대출액의 차이) 같은 실수(real number)를 정의해 보자. 이 일차원 숫자는 그림 1의 (a)에서 보인 것처럼 음수 또는 양수가 될 수 있다. 그림에서 숫자값을 1차원 축상에 표시한 것을 볼 수 있는데 한 축상에 한점으로 나타낼 수 있다고 한다. 전통적으로 사용하던 용어를 써서 '실수' 축이라고 하자.

Figure 1. An graphical interpretation of a real number and a complex number.
그림 1. 그림으로 보는 실수와 복소수 표현

A complex number, c, is shown in Figure 1(b) where it's also represented as a point. However, complex numbers are not restricted to lie on a one dimensional line, but can reside anywhere on a two-dimensional plane. That plane is called the complex plane (some mathematicians like to call it an Argand diagram), and it enables us to represent complex numbers having both real and imaginary parts. For example in Figure 1(b), the complex number c = 2.5 + j2 is a point lying on the complex plane on neither the real nor the imaginary axis. We locate point c by going +2.5 units along the real axis and up +2 units along the imaginary axis. Think of those real and imaginary axes exactly as you think of the East-West and North-South directions on a road map.

그림 1(b)에서 보듯이 복소수 c 역시 한점으로 나타낸다. 하지만 복소수는 1차원 직선위에 묶이지 않고 2차원 평면위의 임의 장소에 있다. 이 평면을 우리는 복소수 평면(complex plane) 이라고 부른다. Argand diagram 이라고 부르는 수학자들도 있다. 복소수를 실수와 허수를 사용해 표현한다[한 점 혹은 한 값을 두개의 인자를 동원해 표현한다.] 이를테면 그림 1(b)에서 복소수 c = 2.5 + j2는 실수 축이나 허수 축 상에 구속되지 않고 복소수 평면위의 한 점에 놓여있다. 복소수 c 의 위치를 특정 하려면 실수 축으로 2.5 갔다가 허수 축으로 2만큼 가야 한다. 이 실수와 허수는 우리가 아는 지도상의 동-서, 남-북 방향을 잡는것과 같다.

We'll use a geometric viewpoint to help us understand some of the arithmetic of complex numbers. Taking a look at Figure 2, we can use the trigonometry of right triangles to define several different ways of representing the complex number c.

이해를 돕기 위해 복소수의 산술적인 특징을 기하학적 관점에서 살펴보기로 한다[우리는 보이는 것만 믿는 경향이 있다. 그림으로 보면 이해에 도움이 되겠지만 복소수의 모든 것을 그림으로 나타내기는 어렵다. 그랬더라면 허수라는 개념이 어렵지도 않고 심지어 필요도 없었을지 모른다.] 그림 2을 보면서 직각 삼각형의 삼각법(trigonometry)을 적용하여 복소수 c 를 표현할 수 있는 몇가지 다른 방법을 찾을 수 있다. 

Figure 2. The phasor representation of complex number c = a + jb on the complex plane.
그림 2. 복소수 평면 위에서 복소수 c = a + jb 로 페이저(phasor) 나타내기

Our complex number c is represented in a number of different ways in the literature, such as:

우리가 다룰 복소수 c  를 표기하는 다양한 방법을 소개한다[응용이나 관점에 따라 한 객체를 표현하는 다양한 방법이 존재한다. 한 객체가 여러 의미를 담고 있을 때 이를 복합적 혹은 추상적 이라 한다.]

Eqs. (3) and (4) remind us that c can also be considered the tip of a phasor on the complex plane, with magnitude M, in the direction of ф degrees relative to the positive real axis as shown in Figure 2. Keep in mind that c is a complex number and the variables a, b, M, and ф are all real numbers. The magnitude of c, sometimes called the modulus of c, is

위의 식 (3)과 (4)는 복소수 c 가 그림 2에서 보인 것처럼 크기가 M이고 양의 실수 축에서 각도 ф의 [반시계] 방향으로 향하는 복소수 평면위의 페이저(phasor)의 끝을 표현한다는 것을 알 수 있다. 유의할 것은 복소수 c 가 a, b, M 그리고 ф 의 실수 변수를 가진다는 점이다. 가끔 모듈러스(modulus: 계수)라고 부르기도 하는 복소수 c 의 크기는 다음과 같이 계산된다.

 [페이저(phasor)는 오일러 공식을 이용해 시간에 대해 진폭(M), 위상, 주기가 불변(주파수 고정과 같은 의미로 시간의 함수 ф(t)의 속도가 상수)인 정현함수를 표현하는 방법이다. 원점에서 원주를 도는 회전자를 향한 벡터의 끝점(위치벡터)을 표현한다. 회전 속도(주파수)가 불변인 페이저에 진폭을 변화시키면 진폭변조가 된다.]

Trivia question: In what 1939 movie, considered by many to be the greatest movie ever made, did a main character attempt to quote Eq. (5)?

돌발 퀴즈: 불후의 명작으로 알려진 1939년의 영화 중 식(5)를 언급한 영화는? 바람과 함께 사라지다 / 오즈의 마법사 / 역마차

OK, back to business. The phase angle Φ, or argument, is the arctangent of the ratio imaginary part/real part , or

다시 본론으로 돌아가서, 페이저의 인수(argument)인 위상각 Φ는 실제값 분의 허수값을 역 탄젠트(arc-tangent)하여 구할 수 있다.

If we set Eq. (3) equal to Eq. (2), Me^(jΦ) = M[cos(Φ) + jsin(Φ)] , we can state what's named in his honor and now called one of Euler's identities as:

식(3)과 식(2)이 같다고 하면 Me^(jΦ) = M[cos(Φ) + jsin(Φ)] 이므로 위대한 수학자의 이름을 딴 오일러 공식(Euler's identities)이 된다.

The suspicious reader should now be asking, "Why is it valid to represent a complex number using that strange expression of the base of the natural logarithms, e, raised to an imaginary power?" We can validate Eq. (7) as did the world's greatest expert on infinite series, Herr Leonard Euler, by plugging jΦ in for z in the series expansion definition of e^(z) in the top line of Figure 3. That substitution is shown on the second line. Next we evaluate the higher orders of j to arrive at the series in the third line in the figure. Those of you with elevated math skills like Euler (or those who check some math reference book) will recognize that the alternating terms in the third line are the series expansion definitions of the cosine and sine functions.

의심많은 독자라면 "어떻게 자연지수 함수의 지수에 허수가 들어갔다고 복소수와 등치가 될 수 있어?" 라며 의문을 가질 것이다.  식(7)은 지수함수 e^(z) 의 무한급수합(infinite seriese expansion)의 정의를 가지고 수월하게 증명 할 수 있다. 경애하는 레오나드 오일러가 그랬듯이 그림 3의 윗줄과 같은 자연지수 함수의 급수확장식에서 지수부 z 에 jΦ를 대입해 보면 두번째 줄 처럼 된다. 허수 j 의 차수가 증가하면서 그림 3의 세번째 줄 처럼 계산된다[√(-1)의 2승은 -1이다. 4승은 1이다. 홀수차 승은 허수가 그대로 남는다.]  허수를 계산한 세번째 줄에서 수학 참고서를 꺼내 사인(sine)과 코사인(co-sine) 함수의 급수확장과 비교해 보라.

Figure 3 One derivation of Euler's equation using series expansions for e^(z), cos(Φ), and sin(Φ).
그림 3. 지수함수 e^(z)의 급수식에 허수를 대입하여 오일러 방정식 유도 

Figure 3 verifies Eq. (7) and our representation of a complex number using the Eq. (3) polar form: Me^(jΦ). If you substitute -jΦ for z in the top line of Figure 3, you'd end up with a slightly different, and very useful, form of Euler's identity:

그림 3에서 식 7을 증명했다. 식(3)과 같은 극좌표 형식 Me^(jΦ)을 쓰면 복소수를 표현 할 수 있음을 보인 것이다. 이번에는 지수부 z 에 -jΦ를 대입할 경우 그림 3에서 했던 것처럼 순서를 따라가 보자. 약간 다른 결과를 얻을 수 있다. 허수부의 부호만 바뀐다는 점에 주목하자. 이 역시 오일러 공식으로 매우 유용하다.

The polar form of Eqs. (7) and (8) benefits us because:

식 (7)과 (8)과 같이 극좌표 형식(복소수를 지수함수 형식)으로 표현 했을때 장점을 꼽자면 다음과 같다.

- It simplifies mathematical derivations and analysis,
    미적분 수학과 계산(특히 곱셈)에 유리하다.
    -- turning trigonometric equations into the simple algebra of exponents,
        삼각함수가 들어간 방정식을 간단한 지수함수 형식으로 바꿀 수 있다.
    -- math operations on complex numbers follow exactly the same rules as real numbers.
        복소수가 들어간 연산을 마치 실수의 연산 법칙으로 수행할 수 있다. 
- It makes adding signals merely the addition of complex numbers (vector addition),
    신호 더하기(합성)이 마치 복소수 더하기(벡터 덧셈)으로 가능하다.
- It's the most concise notation,
    무엇 보다도 수식이 간단명료하다.
- It's indicative of how digital communications system are implemented, and described in the literature.
    디지탈 통신 시스템이 어떻게 구축되었는지 설명하는 문서에 등장한다.

We'll be using Eqs. (7) and (8) to see why and how quadrature signals are used in digital communications applications. But first, let’s take a deep breath and enter the Twilight Zone of that 'j' operator.

식 (7)과 (8)을 통해 직교위상 신호를 써야 하는 이유와 어떻게 쓰는지 그리고 디지털 통신 시스템에서 어떻게 활용되는지 보게될 것이다. 먼저 심호흡 한번 하고 'j' 연산자라는 신비한 영역에 들어가 보기로 한다[허수를 표시하는 j 를 연산자(operator)라고 불럿다. 왜 그랬을까?]

You've seen the definition j = √(-1) before. Stated in words, we say that j represents a number when multiplied by itself results in a negative one. Well, this definition causes difficulty for the beginner because we all know that any number multiplied by itself always results in a positive number.

앞서 j = √(-1)라고 정의 했었다. 말로 하자면 j 는 자기 자신을 거듭 곱하면(제곱하면) 음수 1이 된다는 뜻이다. 자기 자신을 거듭 제곱하면 항상 양수가 되어야 한다고 배웠기에 언뜻 보면 이게 무슨 뜻인지 와닫지 않는다[그래서 뭐?] 

Unfortunately DSP textbooks often define the symbol j and then, with justified haste, swiftly carry on with all the ways that the j operator can be used to analyze sinusoidal signals. Readers soon forget about the question: What does j = √(-1) actually mean?

아쉽게도 대부분 DSP 교과서들은 j 를 정의해 놓고는 당연하다는 듯이  곧장 사인 함수 신호 분석에 적용하기를 서슴치 않는다. 독자들은 의문을 품을 여지 없다. 도데체 j = √(-1) 이게 무슨 의미란 말인가? [DSP 를 배울 요량이면 어지간한 수학적 배경은 가지고 달려 들었을 거라고 간주해서 그런가? 아니면 '애들은 가라!'며 잰체 하려는 것일지도 모른다. 그렇다고 지면 않된다. 계속 디벼보자.]

Well, √(-1) had been on the mathematical scene for some time, but wasn't taken seriously until it had to be used to solve cubic equations in the sixteenth century[1], [2].  Mathematicians reluctantly began to accept the abstract concept of √(-1), without having to visualize it, because its mathematical properties were consistent with the arithmetic of normal real numbers.

수학 문제를 풀다보면 제곱근 안에 음수가 되는 경우가 없었던 것은 아닌데 16세기 이차방정식을 풀려고 시도하기 전까지 그리 심각하게 받아들이진 않았다[1], [2]. 수학자들은 눈으로 보기 전에는 제곱근 안에 음수가 되는 경우를 받아들이려 하지 않았다. 보통 실수를 사용하는 계산법에 부합하길 바랬기 때문이다.

It was Euler's equating complex numbers to real sines and cosines, and Gauss' brilliant introduction of the complex plane, that finally legitimized the notion of √(-1) to Europe's mathematicians in the eighteenth century. Euler, going beyond the province of real numbers, showed that complex numbers had a clean consistent relationship to the well-known real trigonometric functions of sines and cosines.

실수 사인과 코사인 함수에 대해 오일러가 복소수 방정식을 세우고 가우스에 의해 복소수 평면이 멋지게 소개되자 마침내 √(-1)의 개념이 18세기의 유럽의 수학자들에게 받아들이게 되었다. 실수의 영역을 뛰어넘은 오일러는 복소수와 이미 잘 알려진 사인이나 코사인같은 실수의 삼각함수들과의 관계를 명확히 했다. 

As Einstein showed the equivalence of mass and energy, Euler showed the equivalence of real sines and cosines to complex numbers. Just as modern-day physicists don’t know what an electron is but they understand its properties, we’ll not worry about what 'j' is and be satisfied with understanding its behavior. For our purposes, the j-operator means rotate a complex number by 90 counterclockwise. (For you good folk in the UK, counterclockwise means anti-clockwise.) Let's see why.

아인슈타인이 질량과 에너지의 등가성을 밝혔듯이 오일러는 실수의 사인과 코사인을 등가의 복소수로 표현할 수 있음을 보였다. 오늘날의 물리학자들은 전자를 본적은 없지만 그 특성은 잘 이해하고 있듯이 우리는 'j'가 무엇인지 의심하지 않고 그 작용이 어떨지 이해하는데 만족하고 있다. 우리의 목표[보진 못해도 어떤 역할을 하는지 이해하기] 대로 j-연산자(operator)는 복소수를 시계방향으로 90도 틀어 놓는 역활을 한다 [j 는 상수인가? 연산자인가?] 어떻게 그렇게 되었는지 보자[왜 j 를 연산자라고 할까?]

We'll get comfortable with the complex plane representation of imaginary numbers by examining the mathematical properties of the j = √(-1) operator as shown in Figure 4.

그림 4에 표현한 것처럼 복소수를 복소수 평면에 나타면 j = √(-1) 연산자의 특성을 수월하게 살펴볼 수 있다.

Figure 4. What happens to the real number 8 when you start multiplying it by j.
그림 4. 실수 8에 허수 연산자 j 를 연속으로 곱하면 무슨일이 벌어지나.

Multiplying any number on the real axis by j results in an imaginary product that lies on the imaginary axis. The example in Figure 4 shows that if +8 is represented by the dot lying on the positive real axis, multiplying +8 by j results in an imaginary number, +j8, whose position has been rotated 90 deg counterclockwise (from +8) putting it on the positive imaginary axis.

실수축에 있는 한 숫자에 J를 곱하면 허수축 상으로 옮겨진다. 그림4의 예에서 보듯이 실수축상의 한 숫자 +8에 j 를 곱하면 위치가 90도 회전한 셈이 되어 허수축의 +8j로 옮겨간다.

Similarly, multiplying +j8 by j results in another 90 rotation yielding the -8 lying on the negative real axis because j^2 = -1. Multiplying -8 by j results in a further 90 rotation giving the -j8 lying on the negative imaginary axis. Whenever any number represented by a dot is multiplied by j, the result is a counterclockwise rotation of 90o. (Conversely, multiplication by -j results in a clockwise rotation of -90o on the complex plane.)

같은 식으로 +j8에 j 를 곱하면 90도 돌아 실수축의 음수 위치인 -8에 놓인다. 다시 j를 곱하면 허수축 음수 위치인 -j8에 놓이고 이어서 j 를 곱하면 실수축 양의 위치인 8이다. 역으로 -j 를 연속으로 곱하면 -90도씩 반시계 방향으로 회전하는 것과 같아진다.

If we let Φ = π/2 in Eq. 7, we can say that

만일 위상값 Φ = π/2 인 경우 다음과 같다.

Here's the point to remember. If you have a single complex number, represented by a point on the complex plane, multiplying that number by j or by e^(jπ/2) will result in a new complex number that's rotated 90 deg counterclockwise (CCW) on the complex plane. Don't forget this, as it will be useful as you begin reading the literature of quadrature processing systems!

한가지 꼭 기억해 두어야 할 것이 있다. 복소수 평면 상의 한점으로 대변되는 복소수에 j 또는 e^(jπ/2)를 곱하면 반시계방향(CCW)으로 90도 회전된 새로운 복소수가 나온다. 이점을 숙지해 두어야 한다. 직교위상 신호처리를 다루는 내내 아주 유용하게 사용될 것이다.

Let's pause for a moment here to catch our breath. Don't worry if the ideas of imaginary numbers and the complex plane seem a little mysterious. It's that way for everyone at first—you'll get comfortable with them the more you use them. (Remember, the j-operator puzzled Europe's heavyweight mathematicians for hundreds of years.) Granted, not only is the mathematics of complex numbers a bit strange at first, but the terminology is almost bizarre. While the term imaginary is an unfortunate one to use, the term complex is downright weird. When first encountered, the phrase complex numbers makes us think 'complicated numbers'. This is regrettable because the concept of complex numbers is not really all that complicated. Just know that the purpose of the above mathematical  rigmarole was to validate Eqs. (2), (3), (7), and (8). Now, let's (finally!) talk about time-domain signals.

이쯤해서 숨을 고르고 가자. 허수의 개념과 복소수 평면이 다소 혼란 스럽더라도 걱정하지 않아도된다. 누구나 처음에는 그렇다. 머잖아 쓰다보면 익숙해 질 것이다. 백년전의 유럽 수학의 거장들도 j-연산자를 받아들이기 힘들어 했다는 것을 기억해 두라. 복소수 수학을 처음 접하면 이상하게 느껴질 뿐만 아니라 사용되는 용어들도 어쩜 기괴하게 들릴지 모르니 그냥 받아들이기로 하자. 허수(imaginary)라는 단어는 운이 없다고 쳐도 복합(complex)이라는 단어를 사용한 것은 확실히 잘못 선택됐다. [수학에서는 '복소수'라고 번역하는] 복합적 수체계(complex numbers)라는 말을 처음 접하면 뭔가 '복잡한 것(complicated, 어려운것)'이라는 느낌을 받게된다. 복소수의 개념은 실제로 복잡하지 않기에 이런 단어를 선택한 것은 확실히 잘못됐다. 이런저런 이야기(rigmarile)를 늘어놓긴 했는데 식 (2), (3), (7) 그리고 (8)을 꺼내놓기 위한 것이었다. 이제 신호처리의 의미있는 이야기를 해보자. 먼저 시간 영역 신호 처리(time-domain signals)다. 

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<계속>