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소리는 공기 압력의 변화를 귀가 느끼는 것이다. 기본적으로 소리라는 것은 연속적인 데이터이다. 마이크는 이 연속적인 데이터, 소리의 압력을 연속적인 전기의 압력신호로 바꾼다. 여기까지는 아날로그의 세계다.
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==개요==
  
컴퓨터는 연속적인 데이터를 사용하지 않는다. 모든 것은 유한의 세계, 0과 1 비트가 사용된다. 연속적인 데이터를 어떻게 유한하고 이산적인 데이터로 바꾸는가? 당연히 원래의 데이터와는 달라질 것이 분명하다.
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소리는 공기 압력의 변화를 귀가 느끼는 것이다. 기본적으로 소리라는 것은 연속적인 데이터이다. 마이크는 이 연속적인 데이터, 소리의 압력을 연속적인 전기의 압력신호로 바꾼다. 여기까지는 아날로그의 세계다. 컴퓨터는 연속적인 데이터를 사용하지 않는다. 모든 것은 유한의 세계, 0과 1 비트가 사용된다. 연속적인 데이터를 어떻게 유한하고 이산적인 데이터로 바꾸는가? 당연히 원래의 데이터와는 달라질 것이 분명하다. 마이크를 통해 들어온 전기신호를, 일정한 짧은 간격을 가지고 측정하여, 컴퓨터에서 사용되는 숫자로 바꾸어준다. 이 과정을 샘플링이라 한다. 데이타의 크기 및 원래 소리와의 차이를 결정하게 되는 두 가지의 큰 변수가 있다.
  
마이크를 통해 들어온 전기신호를, 일정한 짧은 간격을 가지고 측정하여, 컴퓨터에서 사용되는 숫자로 바꾸어준다. 이 과정을 샘플링이라 한다. 데이타의 크기 및 원래 소리와의 차이를 결정하게 되는 두 가지의 큰 변수가 있다.
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*  얼마나 짧은 간격으로 원래의 소리를 측정(샘플링)할 것인가?
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*  측정된 전기신호를, 0과 1 을 몇 개나 사용하여 얼마나 정확하게 나타낼 것인가?
  
<blockquote style="BORDER-RIGHT: rgb(244,243,236) 1px solid; PADDING-RIGHT: 0px; BACKGROUND-POSITION: 7px 10px; BORDER-TOP: rgb(244,243,236) 1px solid; PADDING-LEFT: 35px; PADDING-BOTTOM: 0px; MARGIN: 10px; BORDER-LEFT: rgb(244,243,236) 1px solid; PADDING-TOP: 0px; BORDER-BOTTOM: rgb(244,243,236) 1px solid; BACKGROUND-COLOR: rgb(250,250,231);">
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하는 것이다. CD의 경우, (첫번째 질문에 대하여), 1초당 44100회 측정하고, (두번째 질문에 대하여), 16개의 비트를 사용한다. 2의 16승은 꽤나 큰 숫자이므로 일단 넘어가고, 첫번째 숫자에 관심을 가져보자. 그러면 왜 하필 1초에 44100회일까? 바로 여기에 수학의 힘이 있다.  소위 샘플링정리라는 것이 있다. 샘플링정리가 말하는 것은 얻고 싶은 소리의 주파수 두배만큼 자주 샘플링을 하면, 소리를 복원할 수 있다는 것이다. 인간의 귀는 20Hz 에서  20000 Hz 까지 들을수 있다. 따라서 20000의두 배정도만큼 자주 샘플링을 한다면,이 아날로그세계의 디지털 세계로의 변환은 큰 손실을 일으키지 않는다는 것이다 . 그래서 대략 4만정도의 숫자가 CD에 사용되게 된 것이다.
얼마나 짧은 간격으로 측정할 것인가?
 
  
측정된 전기신호를, 0과 1 을 몇 개나 사용하여 얼마나 정확하게 나타낼 것인가?
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하는 것이다.
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CD의 경우, (첫번째 질문에 대하여), 1초당 44100회 측정하고, (두번째 질문에 대하여), 16개의 비트를 사용한다. 2의 16승은 꽤나 큰 숫자이므로 일단 넘어가고, 첫번째 숫자에 관심을 가져보자.
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==메모==
  
그러면 왜 하필 1초에 44100회일까? 바로 여기에 수학의 힘이 있다.  소위 [http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist%E2%80%93Shannon_sampling_theorem 샘플링정리]라는 것이 있다. 샘플링정리가 말하는 것은 얻고 싶은 소리의 주파수 두배만큼 자주 샘플링을 하면, 소리를 복원할 수 있다는 것이다. 인간의 귀는 20Hz 에서  20000 Hz 까지 들을수 있다. 따라서 20000의두 배정도만큼 자주 샘플링을 한다면,이 아날로그세계의 디지털 세계로의 변환은 큰 손실을 일으키지 않는다는 것이다 . 그래서 대략 4만정도의 숫자가 CD에 사용되게 된 것이다.
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* '''샘플링정리'''
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* Robinson, Michael. 2014. “A Sheaf-Theoretic Perspective on Sampling.” arXiv:1405.0324 [math], May. http://arxiv.org/abs/1405.0324.
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* 나이키스트-섀넌 샘플링 정리 http://bomber0.byus.net/index.php/2008/01/04/507
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* 샘플링의 의미
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* 전화에의 응용
  
 
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<h5 style="BACKGROUND-POSITION: 0px 100%; FONT-SIZE: 1.16em; MARGIN: 0px; COLOR: rgb(34,61,103); LINE-HEIGHT: 3.42em; FONT-FAMILY: 'malgun gothic', dotum, gulim, sans-serif;">간단한 소개</h5>
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==관련된 항목들==
 
 
 
 
 
 
<h5 style="BACKGROUND-POSITION: 0px 100%; FONT-SIZE: 1.16em; MARGIN: 0px; COLOR: rgb(34,61,103); LINE-HEIGHT: 3.42em; FONT-FAMILY: 'malgun gothic', dotum, gulim, sans-serif;">상위 주제</h5>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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* [[1964250|0 토픽용템플릿]]<br>
 
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* [[수학사연표 (역사)|수학사연표]]<br>  <br>
 
 
 
<h5 style="BACKGROUND-POSITION: 0px 100%; FONT-SIZE: 1.16em; MARGIN: 0px; COLOR: rgb(34,61,103); LINE-HEIGHT: 3.42em; FONT-FAMILY: 'malgun gothic', dotum, gulim, sans-serif;">많이 나오는 질문과 답변</h5>
 
 
 
* 네이버 지식인<br>
 
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* [[푸리에 변환]]
 
* [[코딩이론]]
 
* [[코딩이론]]
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* [[compressive sensing]]
  
 
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<h5>관련도서 및 추천도서</h5>
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==사전형태의 자료==
  
* 도서내검색<br>
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* [http://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%91%9C%EB%B3%B8%ED%99%94_%EC%A0%95%EB%A6%AC http://ko.wikipedia.org/wiki/표본화_정리]
** http://books.google.com/books?q=
+
* [http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist-Shannon_sampling_theorem ]http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist-Shannon_sampling_theorem
** http://book.daum.net/search/contentSearch.do?query=
+
* [http://eom.springer.de/S/s120120.htm Shannon sampling theorem] ,SOR
* 도서검색<br>
 
** http://www.amazon.com/s/ref=nb_ss_gw?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=
 
** http://book.daum.net/search/mainSearch.do?query=
 
  
 
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<h5 style="BACKGROUND-POSITION: 0px 100%; FONT-SIZE: 1.16em; MARGIN: 0px; COLOR: rgb(34,61,103); LINE-HEIGHT: 3.42em; FONT-FAMILY: 'malgun gothic', dotum, gulim, sans-serif;">수학용어번역</h5>
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==리뷰논문, 에세이, 강의노트==
  
* [http://mathnet.kaist.ac.kr/mathnet/math_list.php?mode=list&ftype=&fstr= 대한수학회 수학 학술 용어집]<br>
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* [http://www.silcom.com/%7Ealudwig/Signal_processing/Signal_processing.htm Part I: Fourier Transforms and Sampling]
** http://mathnet.kaist.ac.kr/mathnet/math_list.php?mode=list&ftype=eng_term&fstr=
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* [http://www.national.com/an/AN/AN-236.pdf An Introduction to the Sampling Theorem], National Semiconductor Application Note 236 January 1980
* [http://kms.or.kr/home/kor/board/bulletin_list_subject.asp?bulletinid={D6048897-56F9-43D7-8BB6-50B362D1243A}&boardname=%BC%F6%C7%D0%BF%EB%BE%EE%C5%E4%B7%D0%B9%E6&globalmenu=7&localmenu=4 대한수학회 수학용어한글화 게시판]
 
  
 
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<h5>참고할만한 자료</h5>
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* http://ko.wikipedia.org/wiki/
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* http://en.wikipedia.org/wiki/
 
* http://www.wolframalpha.com/input/?i=
 
* [http://navercast.naver.com/science/list 네이버 오늘의과학]
 
  
 
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==관련기사==
  
 
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*  네이버 뉴스 검색 (키워드 수정)
 
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** [http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=%EC%83%98%ED%94%8C%EB%A7%81%EC%A0%95%EB%A6%AC http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=샘플링정리]
<h5>관련기사</h5>
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** [http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=cd%EC%88%98%ED%95%99 http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=cd수학]
 
 
*  네이버 뉴스 검색 (키워드 수정)<br>
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
 
** http://news.search.naver.com/search.naver?where=news&x=0&y=0&sm=tab_hty&query=
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[[분류:교양수학]]
  
 
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==메타데이터==
 
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===위키데이터===
 
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* ID :  [https://www.wikidata.org/wiki/Q679800 Q679800]
 
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===Spacy 패턴 목록===
<h5>블로그</h5>
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* [{'LOWER': 'nyquist'}, {'OP': '*'}, {'LOWER': 'shannon'}, {'LOWER': 'sampling'}, {'LEMMA': 'theorem'}]
 
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* [{'LOWER': 'sampling'}, {'LEMMA': 'theorem'}]
* 구글 블로그 검색 http://blogsearch.google.com/blogsearch?q=
 
* 네이버 블로그 검색 http://cafeblog.search.naver.com/search.naver?where=post&sm=tab_jum&query=
 
* 트렌비 블로그 검색 http://www.trenb.com/search.qst?q=
 
* 스프링노트 http://www.springnote.com/search?stype=all&q=
 
 
 
 
 
 
 
<h5>이미지 검색</h5>
 
 
 
* http://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=Special%3ASearch&search=
 
* http://images.google.com/images?q=
 
* [http://www.artchive.com/ http://www.artchive.com]
 
 
 
 
 
 
 
<h5>동영상</h5>
 
 
 
* http://www.youtube.com/results?search_type=&search_query=
 

2021년 2월 17일 (수) 03:47 기준 최신판

개요

소리는 공기 압력의 변화를 귀가 느끼는 것이다. 기본적으로 소리라는 것은 연속적인 데이터이다. 마이크는 이 연속적인 데이터, 소리의 압력을 연속적인 전기의 압력신호로 바꾼다. 여기까지는 아날로그의 세계다. 컴퓨터는 연속적인 데이터를 사용하지 않는다. 모든 것은 유한의 세계, 0과 1 비트가 사용된다. 연속적인 데이터를 어떻게 유한하고 이산적인 데이터로 바꾸는가? 당연히 원래의 데이터와는 달라질 것이 분명하다. 마이크를 통해 들어온 전기신호를, 일정한 짧은 간격을 가지고 측정하여, 컴퓨터에서 사용되는 숫자로 바꾸어준다. 이 과정을 샘플링이라 한다. 데이타의 크기 및 원래 소리와의 차이를 결정하게 되는 두 가지의 큰 변수가 있다.

  • 얼마나 짧은 간격으로 원래의 소리를 측정(샘플링)할 것인가?
  • 측정된 전기신호를, 0과 1 을 몇 개나 사용하여 얼마나 정확하게 나타낼 것인가?

하는 것이다. CD의 경우, (첫번째 질문에 대하여), 1초당 44100회 측정하고, (두번째 질문에 대하여), 16개의 비트를 사용한다. 2의 16승은 꽤나 큰 숫자이므로 일단 넘어가고, 첫번째 숫자에 관심을 가져보자. 그러면 왜 하필 1초에 44100회일까? 바로 여기에 수학의 힘이 있다. 소위 샘플링정리라는 것이 있다. 샘플링정리가 말하는 것은 얻고 싶은 소리의 주파수 두배만큼 자주 샘플링을 하면, 소리를 복원할 수 있다는 것이다. 인간의 귀는 20Hz 에서 20000 Hz 까지 들을수 있다. 따라서 20000의두 배정도만큼 자주 샘플링을 한다면,이 아날로그세계의 디지털 세계로의 변환은 큰 손실을 일으키지 않는다는 것이다 . 그래서 대략 4만정도의 숫자가 CD에 사용되게 된 것이다.



메모



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  • [{'LOWER': 'nyquist'}, {'OP': '*'}, {'LOWER': 'shannon'}, {'LOWER': 'sampling'}, {'LEMMA': 'theorem'}]
  • [{'LOWER': 'sampling'}, {'LEMMA': 'theorem'}]