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z-transform 공식에서 z^-n의 의미

목차

z-transform은 이산 시간 신호를 주파수 도메인에서 분석하기 위한 중요한 도구입니다. 신호 처리와 제어 시스템에서 많이 사용되지만, 처음 접할 때는 낯설게 느껴질 수 있습니다. 하지만 그 원리를 이해하면 시스템을 분석하고 설계할 때 매우 유용한 도구가 됩니다. 이번 글에서는 z-transform이 무엇을 의미하는지, 그리고 이를 어떻게 해석할 수 있는지 초심자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.


1. z-transform이란?

우선, z-transform의 공식부터 살펴보겠습니다:

Y(z)=n=y[n]znY(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} y[n] z^{-n}

  • 시간 도메인에서의 신호: y[n]={1,2,3}y[n] = \{1, 2, 3\}이라고 가정해 봅시다.
  • 주파수 도메인으로 변환: 각 샘플에 znz^{-n}을 곱하고, 모든 샘플의 합을 구합니다.

Y(z)=1z0+2z1+3z2Y(z) = 1 \cdot z^{0} + 2 \cdot z^{-1} + 3 \cdot z^{-2}

여기서:

  • y[n]y[n]은 시간 도메인에서의 이산 신호입니다. 예를 들어, y[0]=1y[0] = 1y[1]=2, y[2]=3 이런 식으로 정의될 수 있습니다.
  • zz는 복소수 변수로, 주파수 성분과 관련이 있습니다.
  • znz^{-n}은 각 샘플 y[n]y[n]이 주파수 도메인에서 어디에 위치하는지를 나타냅니다.

이 공식을 통해 우리는 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 신호의 주파수 특성을 분석할 수 있게 됩니다.


2. z-transform의 의미: 신호의 주파수 성분 분석

z-transform은 각 시간 샘플 y[n]y[n]이 신호 전체에서 차지하는 비율이나 주파수 특성을 표현하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 신호가 특정 주파수 성분을 많이 포함하고 있는지, 어느 주파수에서 더 많은 에너지를 가지는지를 파악할 수 있습니다.

간단한 예시:

만약 우리가 y[n]y[n]이 어떤 주기적인 신호라고 생각해 봅시다. 예를 들어, y[n]=sin(2πfn)y[n] = \sin(2\pi f n) 같은 경우, z-transform을 통해 이 신호가 어떤 주파수 성분을 가지는지, 그리고 그 크기가 얼마인지를 명확히 알 수 있습니다.


3. 주기 신호의 z-transform 예시

주기 신호는 특정 주파수 성분을 갖고 있습니다. 이 경우, z-transform을 사용하면 주파수 성분을 간결하게 표현할 수 있습니다. 다음 예제를 통해 이 과정을 이해해 보겠습니다.

예제: 코사인 신호의 z-transform

이제 코사인 신호 y[n]=cos(ω0n)y[n] = \cos(\omega_0 n)의 z-transform을 계산해 보겠습니다.

z-transform의 정의에 따라:

Y(z)=n=cos(ω0n)znY(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} \cos(\omega_0 n) z^{-n}

코사인 신호를 지수 함수로 나타내면 다음과 같이 쓸 수 있습니다:

cos(ω0n)=ejω0n+ejω0n2\cos(\omega_0 n) = \frac{e^{j \omega_0 n} + e^{-j \omega_0 n}}{2}

이를 이용하여 z-transform을 계산하면 다음과 같습니다:

Y(z)=12(n=ejω0nzn+n=ejω0nzn)Y(z) = \frac{1}{2} \left( \sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{j \omega_0 n} z^{-n} + \sum_{n=-\infty}^{\infty} e^{-j \omega_0 n} z^{-n} \right)

이 두 합을 각각 계산하면:

Y(z)=12(11ejω0z1+11ejω0z1)Y(z) = \frac{1}{2} \left( \frac{1}{1 - e^{j \omega_0} z^{-1}} + \frac{1}{1 - e^{-j \omega_0} z^{-1}} \right)

이를 정리하면 최종적으로:

Y(z)=z(zcos(ω0))z22zcos(ω0)+1Y(z) = \frac{z(z - \cos(\omega_0))}{z^2 - 2z\cos(\omega_0) + 1}

이 식은 코사인 신호의 z-transform입니다. 이를 통해 우리는 코사인 신호가 특정 주파수 ω0\omega_0에 집중된 주파수 성분을 갖는다는 것을 확인할 수 있습니다.


4. 시간 이동의 의미

z1z^{-1}는 신호를 한 샘플 지연시키는 효과가 있습니다. 이를 더 쉽게 이해하기 위해 간단한 예를 들어보겠습니다.

  • y[n]={1,2,3}이라고 할 때, y[n1]y[n-1]{0,1,2}\{0, 1, 2\}가 됩니다. 여기서 0은 원래 신호에 없었던 값으로, 이전 샘플의 값을 채워 넣은 것입니다.
  • z1y[n]z^{-1} \cdot y[n]는 이런 신호의 시간 지연을 나타내는 것입니다.

결국, z-transform을 통해 우리는 신호를 다양한 시간 위치로 이동시키거나 주파수 성분을 조정하는 등의 작업을 할 수 있게 됩니다.


5. z-transform의 실제 활용

z-transform은 다양한 실제 응용에서 사용됩니다. 예를 들어, 디지털 필터 설계나 시스템의 안정성 분석에서 사용됩니다. 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 주파수 응답을 분석하고, 원하는 주파수 성분만 남기거나 제거하는 필터를 설계할 수 있습니다.


6. 정리

z-transform은 이산 시간 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 분석하는 도구입니다. 각 시간 샘플 y[n]y[n]에 대해 주파수 성분 znz^{-n}을 곱한 후, 그 합을 구하면 주파수 도메인에서의 표현 Y(z)Y(z)이 됩니다. 이를 통해 신호의 주파수 특성을 쉽게 분석할 수 있습니다. 이처럼 z-transform을 이해하고 활용하면 신호 처리 및 제어 시스템에서 다양한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

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