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信号与系统基础 (二) 王烁 2013.4.14.

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1 信号与系统基础 (二) 王烁

2 回顾——信号 信号 离散信号 x(t) 连续信号 x[n] 卷积运算(Convolution) Discrete convolution

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5 回顾——冲激函数 单位冲激函数 (Dirac delta function) 单位脉冲序列

6 筛选性质 信号的卷积表示

7 函数卷积

8 回顾——系统 线性时不变系统 (Linear Time Invariant System) 线性性 时不变性

9 卷积积分的性质 交换律 分配律 结合律

10 方框图

11 傅里叶级数 (Fourier Series) 周期信号的表示

12 特征函数 一个信号,若系统对该信号的输出响应仅是一个常数(复数)乘以输入,则称该信号为系统的特征函数,而幅度因子称为系统的特征值。 LIT系统的特征函数

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14 连续时间周期信号的傅里叶级数(FS) 三角函数形式

15 连续时间周期信号的傅里叶级数(FS) 复数形式 在工程测试中常见的周期信号(即周期函数)一般都满足狄里赫利条件。

16 频谱(Spectral)概念 信号在频域中的图形表示又称作信号的频谱,包括幅频谱和相频谱等。
基于傅立叶变换理论,在频域中对信号进行分析的方法称为信号的频域分析。

17 频谱(Spectral)概念

18 周期性矩形脉冲信号的频谱

19 周期性矩形脉冲信号的频谱

20 Gibbs现象

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22 离散时间周期信号的傅里叶级数(DFS) Discrete-Time Fourier Series 有限个函数

23 周期性方波序列的DFS

24 傅里叶变换 (Fourier Transform) 非周期信号的表示

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27 连续时间傅里叶变换(FT) Continuous Fourier Transform

28 连续时间傅里叶变换(FT) 习惯上仍称频谱

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30 连续时间傅里叶变换的性质

31 连续时间傅里叶变换的性质

32 LIT系统频域特性函数

33 LIT系统频域分析法

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35 周期信号傅里叶变换

36 周期性单位脉冲序列及频谱

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38 LIT频率响应的计算

39 离散时间傅里叶变换(DTFT) Discrete-time Fourier Transform

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41 FS FT DFS DTFT 变换小结: FS:傅立叶级数展开 ,用于分析连续周期信号 ,时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点 。 DFS:离散时间傅立叶级数 ,离散周期序列信号,取主值序列 ,得出每个主值在各频率上的频谱分量,这样就表示出了周期序列的频谱特性。 FT:傅立叶变换,用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,所以具有时域连续非周期对应频域连续非周期的特点。 DTFT:离散时间傅立叶变换 ,它用于离散非周期序列分析,由于信号是非周期序列,它必包含了各种频率的信号,所以对离散非周期信号变换后的频谱为连续的,即有时域离散非周期对应频域连续周期的特点。

42 2. 连续时间(周期)与离散频率(非周期)的傅里叶变换
2. 连续时间(周期)与离散频率(非周期)的傅里叶变换 FS

43 4. 离散时间(周期)与离散频率(周期)的傅里叶变换
DFS

44 1. 连续时间(非周期) 与连续频率(非周期)的傅里叶变换
FT

45 3. 离散时间(非周期)与连续频率(周期)的傅里叶变换
DTFT

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49 离散时间傅里叶变换(DFT) 对于时限信号,将其周期性延拓,求出离散傅里叶级数,可近似计算DTFT. FFT是DFT的一种快速计算方法。
Discrete Fourier Transform 对于时限信号,将其周期性延拓,求出离散傅里叶级数,可近似计算DTFT. FFT是DFT的一种快速计算方法。

50 采样 (Sampling)

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61 窗函数、截断和泄漏 信号的历程一般较长,在进行数字信号处理技术时要进行截断。截断就是将无限长的信号乘以有限宽的窗函数。
加窗后的频谱相当于原信号频谱与窗信号的频谱在频域作卷积。矩形窗函数产生“拖尾”(频谱延伸扩展)现象。

62 窗函数、截断和泄漏 选择两端比较平滑的窗函数,便能减少泄漏误差。

63 回顾小结 LTI系统的表征方法 单位冲激(脉冲)响应函数h(t) 微分方程 频响函数H(ω) 傅里叶变换——联系时域和频域 采样

64 相关分析 (Correlation Analysis)

65 相关 所谓“相关”是指变量之间的线性关系。 相关系数 自相关函数

66 相关 互相关函数

67 功率谱密度函数 LTI系统: 通过输入、输出功率谱的分析,就能得出系统的幅频特性。 互谱密度函数 LTI系统:

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69 谢谢!


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