信号与系统_第三章_学习心得

目录

信号的正交分解

相关系数

\[ C_{12}=\frac{\int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt}{\int_{t_1}^{t_2}f_2^2(t)dt} \]

正交条件

\[ \int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt=0 \]

上式为

\(f_1(t)\)和\(f_2(t)\)在\(t_1\)至\(t_2\)区间内的正交条件,满足此条件时,称\(f_1(t)\)和\(f_2(t)\)在\(t_1\)至\(t_2\)区间内互为正交函数.

连续时间周期信号的傅氏级数

三角形式的傅氏级数

周期信号\(f(x)\)可表示为如下线性组合
\[ f(x)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_n\cos n\omega_1t+b_n\sin n\omega_1t),n\in \mathbb{Z} \]
上式是傅氏级数的三角形式,其中的\(a_0,a_n,b_n\)由如下公式定义
\[ \begin{cases} a_0=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}f(t)dt\\ a_n=\frac{2}{T}\int_{0}^{T}f(t)\cos n\omega_1tdt,n\in \mathbb{N}\\ b_n=\frac{2}{T}\int_{0}^{T}f(t)\sin n\omega_1tdt,n\in \mathbb{N} \end{cases} \]

指数形式的傅氏级数

周期信号\(f(x)\)亦可表示为如下线性组合
\[ f(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}F(n\omega_1)e^{jn\omega_1t} \]
上式是傅氏级数的指数形式,其中的\(F(n\omega_1)\)被称为谱系数,定义如下
\[ F(n\omega_1)=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}f(t)e^{-jn\omega_1t}dt,n\in \mathbb{Z} \]
谱系数也可表示为\(F_n\),如果写成指数式,得\(F_n=|F_n|e^{j\varphi_n}\),说明他包含了\(n\)次谐波\(|F_n|\)和\(n\)次谐波相位\(\varphi_n\),在频域包含了信号的所有信息.

两种傅氏级数的关系

\[ F(\pm n\omega_1)=\frac{1}{2}(a_n\mp jb_n) \]

周期矩形脉冲的频谱和周期的关系

周期矩形脉冲的傅氏级数为
\[ F_n=\frac{E\tau}{T}Sa(\frac{n\pi\tau}{T}) \]
式中\(\tau\)是每一脉冲持续时间,高度为\(E\),重复周期为\(T\).

频谱图的谱线出现的坐标为\(n\omega_1\),其中\(\omega_1=\frac{2\pi}{T}\)为基频(频谱宽度),频谱的包络线的第一零点为\(\omega_0=\frac{2\pi}{\tau}\).

周期越长,频谱越密.

从原点到频谱第一零点的宽度称为频宽/带宽.

时域中信号持续时间越短,频域中信号占有的频带也越宽.

一道典型例题

若已知\(f(t)=1+\sin \omega_1t+2\cos \omega_1t+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})\),画出其幅度频谱和相位频谱.

解: 根据辅助角公式\(a\sin x+b\cos x=\sqrt{a^2+b^2}\sin(x+\arctan\frac{b}{a})\),得
\[ \begin{align} f(t)&=1+\sqrt{1+2^2}\cos(\omega_1t+\arctan(2)-\frac{\pi}{2})+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})\notag\\ &=1+\sqrt{5}\cos(\omega_1t-0.148\pi)+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4}) \tag{*} \end{align} \]
​ 便可以通过\((*)\)式画出直流量,一次谐波和二次谐波的幅度谱和相位谱.

​ 也可直接转化为指数形式,得
\[ \begin{align} f(t)&=1+\frac{1}{2j}(e^{j\omega_1t}-e^{-j\omega_1t})+(e^{j\omega_1t}+e^{-j\omega_1t})+\frac{1}{2}(e^{j(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})}-e^{-j(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})})\notag\\ &=1+(1+\frac{1}{2j})e^{j\omega_1t}+(1-\frac{1}{2j})e^{j\omega_1t}+(\frac{1}{2}e^{\frac{j\pi}{4}})e^{j2\omega_1t}+(\frac{1}{2}e^{-\frac{j\pi}{4}})e^{j2\omega_1t}\notag\\ &=\sum_{n=-2}^{2}F_ne^{jn\omega_1t}\notag \end{align} \]
​ 谱系数分别为
\[ \begin{cases} \begin{align} F_0&=1=1\cdot e^{j\cdot 0}\notag\\ F_1&=1+\frac{1}{2j}=1-\frac{j}{2}=1.12e^{-j0.148\pi}\notag\\ F_2&=\frac{1}{2}e^{\frac{j\pi}{4}}=0.5e^{j0.25\pi}\notag\\ F_{-1}&=1-\frac{1}{2j}=1+\frac{j}{2}=1.12e^{j0.148\pi}\notag\\ F_{-2}&=\frac{1}{2}e^{-\frac{j\pi}{4}}=0.5e^{-j0.25\pi}\notag \end{align} \end{cases}\tag{**} \]
​ 便可以通过\((**)\)式画出直流量,一次谐波和二次谐波的幅度谱和相位谱.

傅氏级数的性质

时移性质

\[ f(t-t_0)\leftrightarrow F_ne^{-jn\omega_1t_0} \]

微分性质

\[ f^{'}(t)\leftrightarrow (jn\omega_1)F_n \]

对称性质

偶函数

\[ \begin{align} b_n&=0\notag\\ \varphi_n&=0\notag \end{align} \]

奇函数

\[ \begin{align} a_0&=a_n=0\notag\\ \varphi_n&=-\frac{\pi}{2}\notag \end{align} \]

奇谐函数

\[ \begin{align} a_0&=0\notag\\ a_n&=b_n=0,\text{n is even}\notag \end{align} \]

偶谐函数

\[ a_n=b_n=0,\text{n is odd} \]

连续时间非周期信号的傅氏变换

傅氏变换

非周期信号\(f(t)\)的傅氏变换为
\[ f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}F(\omega)e^{j\omega t}d\omega \]
其中\(f(\omega)\)称为频谱函数,定义为
\[ F(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt \]
上两式构成一对变换对\(f(t)\leftrightarrow F(\omega)\).

傅氏变换存在的充分条件为绝对可积条件,即
\[ \int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|dt=\text{finite value} \]

典型非周期信号的傅氏变换

矩形脉冲信号(门函数)

\[ \begin{align} f(t)&=EG_\tau(t)=e[u(t+\frac{\tau}{2})-u(t-\frac{\tau}{2})]\notag\\ F(\omega)&=E\tau\text{Sa}(\frac{\omega\tau}{2})\notag \end{align} \]

单边指数信号

\[ \begin{align} f(t)&=Ee^{-\alpha t}u(t)\notag\\ F(\omega)&=\frac{E}{\alpha+j\omega}=\frac{E}{\sqrt{\alpha^2+\omega^2}}e^{-j\arctan(\frac{\omega}{\alpha})}\notag \end{align} \]

高斯脉冲信号

\[ \begin{align} f(t)&=Ee^{-(at)^2}\notag\\ F(\omega)&=\frac{\sqrt{\pi}E}{a}e^{-(\frac{\omega}{2a})^2}\notag \end{align} \]

直流信号

\[ \begin{align} f(t)&=E\notag\\ F(\omega)&=2\pi E\delta(\omega)\notag \end{align} \]

符号函数

\[ \begin{align} f(t)&=\text{sgn}(t)=\begin{cases}1,t>0\\-1,t<0\end{cases}\notag\\ F(\omega)&=\frac{2}{j\omega}\notag \end{align} \]

单位冲激信号

\[ \begin{align} f(t)&=E\delta(t)\notag\\ F(\omega)&=E\notag \end{align} \]

冲激偶信号

\[ \begin{align} f(t)&=E\delta^{'}(t)\notag\\ F(\omega)&=Ej\omega\notag \end{align} \]

单位阶跃信号

\[ \begin{align} f(t)&=u(t)\notag\\ F(\omega)&=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{j\omega}\notag \end{align} \]

抽样信号

\[ \begin{align} f(t)&=\text{Sa}(\omega_0t)\notag\\ F(\omega)&=\frac{\pi}{\omega_0}G_{2\omega_0}(\omega)=\frac{\pi}{\omega_0}[u(\omega+\omega_0)-u(\omega-\omega_0)]\notag \end{align} \]

三角脉冲信号

\[ \begin{align} f(t)&= \begin{cases} \frac{2E}{\tau}t+E,-\frac{\tau}{2}<t<0\notag\\ -\frac{2E}{\tau}t+E,0<t<\frac{\tau}{2}\notag \end{cases}\\ F(\omega)&=\frac{\tau E}{2}\text{Sa}^2(\frac{\omega\tau}{4})\notag \end{align} \]

傅氏变换的性质

对称性

若满足
\[ f(t)\leftrightarrow F(\omega) \]
则有
\[ F(t)\leftrightarrow 2\pi f(-\omega) \]
若\(f(t)\)是偶函数,则有
\[ F(t)\leftrightarrow 2\pi f(\omega) \]
此性质的意义为若一个时间函数\(F(\omega)\)和偶函数\(f(t)\)的频谱函数\(F(\omega)\)形式相同,那么\(F(t)\)的频谱函数与偶函数\(f(t)\)形式相同,但是差一个系数\(2\pi\).

时移特性

\[ f(t-t_0)\leftrightarrow F(\omega)e^{-j\omega t_0} \]

尺度变换特性

\[ f(at)\leftrightarrow \frac{1}{|a|}F(\frac{\omega}{a}) \]

一般的,有
\[ f(at+b)\leftrightarrow \frac{1}{|a|}e^{j\omega(\frac{b}{a})}F(\frac{\omega}{a}) \]

频移特性

\[ f(t)e^{j\omega_0t}\leftrightarrow F(\omega-\omega_0) \]

此性质的意义是在时域乘以虚数因子\(e^{j\omega_1t}\)相当于在频域右移\(\omega_0\).

通过此性质可迅速得出虚指数信号\(e^{j\omega_0t}\)的傅氏变换
\[ e^{j\omega_0t}\leftrightarrow2\pi\delta(\omega-\omega_0) \]

时域微分特性

\[ f^{(n)}(t)\leftrightarrow (j\omega)^nF(\omega) \]

频域微分特性

\[ (-jt)^nf(t)\leftrightarrow F^{(n)}(\omega) \]

特殊的,有
\[ tf(t)\leftrightarrow jF^{'}(\omega) \]
此式更常用.

在时域中信号乘以\(t\)或者\(t^n\)要迅速想到套用该公式.

时域积分特性

如果在\(\omega=0\)时,\(F(0)=0\)或者\(\frac{F(\omega)}{\omega}\)有界,则有
\[ \int_{-\infty}^{t}f(\tau)d\tau\leftrightarrow \frac{F(\omega)}{j\omega} \]
如果在\(\omega=0\)时,\(F(0)\ne0\),则有
\[ \int_{-\infty}^{t}f(\tau)d\tau\leftrightarrow\pi F(0)\delta(\omega)+\frac{F(\omega)}{j\omega} \]

卷积定理

\[ \begin{align} f_1(t)*f_2(t)&\leftrightarrow F_1(\omega)F_2(\omega)\notag\\ f_1(t)f_2(t)&\leftrightarrow \frac{1}{2\pi}F_1(\omega)*F_2(\omega)\notag \end{align} \]

卷积定理是通信与信号处理领域应用最广泛的傅氏变换性质.

帕塞瓦尔定理

周期信号\(f(t)\)的平均功率与傅氏系数的关系为
\[ P=\sum_{n=-\infty}^{\infty}|F_n|^2 \]
这表示信号的平均功率等于傅氏级数各次谐波分量有效值的平方和,时域和频域的能量是守恒的.
\[ \begin{align} \int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|^2dt&=\frac{1}{2\pi}\int_{\infty}^{\infty}|F(\omega)|^2d\omega\notag\\ \int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|^2dt&=\int_{\infty}^{\infty}|F(f)|^2df\notag \end{align} \]
上式即为帕塞瓦尔定理,说明信号经过傅氏变换,信号的能量不变,符合能量守恒定律.

附:常用周期函数傅氏变换

冲激序列

\[ \delta_{t_0}\leftrightarrow \omega_0\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(\omega-n\omega_0) \]

正弦/余弦函数

\[ \begin{align} sin(\omega_0t)&\leftrightarrow -j\pi[\delta(\omega-\omega_0)-\delta(\omega+\omega_0)]\notag\\ cos(\omega_0t)&\leftrightarrow \pi[\delta(\omega-\omega_0)+\delta(\omega+\omega_0)]\notag \end{align} \]

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