1.4 Aliasing

 

<문 4> Aliasing의 개념과 발생 원인 및 방지 대책 설명

1. 개요
Aliasing(에일리어싱)은 아날로그 신호를 디지털화하는 과정에서 표본화 주파수(fs)가 낮아 고주파 성분이 왜곡되어 낮은 주파수로 잘못 인식되는 현상으로, 디지털 신호처리에서 반드시 방지해야 할 왜곡 문제임.

2. 개념 및 주파수 영역에서의 설명

• 원인: 표본화 주파수(fs)가 Nyquist 조건 \( f_s \geq 2f_m \) 미만일 때
• 현상: 고주파 성분이 스펙트럼 folding(접힘) 현상으로 인해 저주파처럼 인식됨
• 결과: 원 신호와 다른 왜곡된 디지털 신호 생성

주파수 영역 예시

X(f) = 원신호 스펙트럼  
Xₛ(f) = 샘플링 후 스펙트럼  

→ Xₛ(f) = Σ X(f - nfₛ)

→ fs < 2fm 시 → 스펙트럼 중첩 발생 → Aliasing

3. 특징 및 발생 영향

항목	설명
발생 조건	fs < 2fm, Nyquist 미만 표본화
왜곡 현상	고주파가 낮은 주파수로 인식됨
복원 불가성	수학적 복원이 불가능한 정보 손실
신호 품질	음향, 영상 품질 저하, 패턴 왜곡
예시	음성 왜곡, 영상 모아레, 계단현상 등

4. 방지 대책

방법	설명
Anti-Aliasing Filter	고주파 제거용 아날로그 LPF 사용
적정 표본화 주파수	fs ≥ 2fm (Nyquist 조건 만족)
Oversampling	고속 표본화 후 디지털 필터링
Bandlimiting	신호를 제한 대역 내로 설계

실무 적용: Anti-Aliasing Filter + Oversampling이 가장 일반적 조합

5. 기술 동향

고해상도 센서 및 AI 비전 시스템에서는 에일리어싱에 매우 민감하여, Oversampling + 디지털 필터 + Adaptive ADC 구조가 통합 적용됨.
또한, 저전력 IoT에서는 최소 표본화로 최대 인식 정확도를 확보하기 위한 신호 모델 기반 예측 Sampling 기술이 연구 중.

<끝.>

 

 

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