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Published byVladislav Veselý Modified 6年之前
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第三章 连续信号与系统的频域分析 3.1 信号的正交分解 3.2 周期信号的连续时间的傅立叶级数 3.3 周期信号的频谱
3.4 非周期信号的连续时间傅立叶变换 3.5 傅立叶变换的性质 3.6 周期信号的傅立叶变换 3.7 连续信号的抽样定理 3.8 连续系统的频域分析
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第三章 连续信号与系统的频域分析 时域信号以冲激信号为基本信号,任意信号可分解为一系列冲激函数,从而得到系统的零状态响应
本章以正弦信号和复指数信号 为基本信号,任意 输入信号可分解为一系列不同频率的正弦信号和 虚指数信号之和 分析的独立变量为频率,故称频域分析
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3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交 1.正交矢量 数学定义 两矢量正交,在几何意义上是指两矢量相互垂直。
3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交 1.正交矢量 数学定义 两矢量正交,在几何意义上是指两矢量相互垂直。 两矢量相互垂直时的夹角为90度,即: 上式为两矢量的点积或内积定义式。 可见矢量正交,其点积一定为零!
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3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交 另外一种理解正交: V1与V2不正交,现在要求寻求一个与V2成比例的矢量C12V2
3.1 信号的正交分解 3.1.1 矢量的正交 另外一种理解正交: V1与V2不正交,现在要求寻求一个与V2成比例的矢量C12V2 使得当用C12V2近似表示V1时,其误差矢量Ve 的模最小。 V1 Ve 问题实质:找一个最佳系数C12,使Ve 的模最小。如左图所示,知V1垂直于 V2时,Ve的模才能最小。 V2 C12V2 C12V2
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结论:给定两矢量V1和V2,若用与V2成比例的矢量C12 V2近
Ve 此时, 所以最佳系数为 V1V2点积 V2V2点积! 结论:给定两矢量V1和V2,若用与V2成比例的矢量C12 V2近 似V1,要求误差矢量 的模 最小,(此时的C12称为最佳),当C12=0时,Ve的 模最小,此时V1和V2正交。
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V=C1V1+C2V2 在平面空间里,相互正交的矢量 V1和V2构成一个正交矢量集,而且为 完备的正交矢量集。则有V1·V2=0
2.矢量分解 在平面空间里,相互正交的矢量 V1和V2构成一个正交矢量集,而且为 完备的正交矢量集。则有V1·V2=0 平面空间中的任一矢量V都可表示为V1和V2的线性组合(如上图)。 V=C1V1+C2V2
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推广到n维空间,则有其中,Ci = V·Vi/Vi ·Vi
同样,对于一个三维的空间矢量,要精确地表示它,必须用一个三维的正交矢量集。如左图,三维矢量空间可精确地表示为: V=c1V1+c2V2+c3V3 推广到n维空间,则有其中,Ci = V·Vi/Vi ·Vi
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3.1.2 信号的正交分解 1.正交信号(函数)定义: *定义:设 f 1(t)和 f 2(t)为定义在(t1 ,t2 )区间上的两个函
信号的正交分解 1.正交信号(函数)定义: *定义:设 f 1(t)和 f 2(t)为定义在(t1 ,t2 )区间上的两个函 数,现在要用与 f 2(t)成比例的一个函数C12f 2(t)近似地代表 f 1(t),其误差信号为 平方误差定义为: 改变c12的大小,如果使Ee 为最小时相应的c12=0,称 f 1(t) 和 f 2(t)在区间(t1 ,t2)上正交。 判定两信号正交的条件:
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2.正交函数集: 设一函数集 当Ki=1时,称为归一化正交函数集。 3. 完备正交函数集: 如果在正交函数集 之外,不存在任何函数 (≠0)满足 则称此函数集为完备正交函数集。
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*信号的分解:用上述正交函数集近似地表示信号f(t),
2 信号的正交分解 *信号的分解:用上述正交函数集近似地表示信号f(t), 即: 这种近似所产生的平方误差为: 可以求出,欲使Ee达到最小,其第r个函数的加权系数Cr为 此时的平方误差为下式所示:
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则称正交函数集对于f(t)这一类函数是完备的正交函数集。 一个完备的正交函数集通常是一个无穷函数集。
如果对于某一类f(t),所选择的正交函数集满足Ee等于零, 则称正交函数集对于f(t)这一类函数是完备的正交函数集。 一个完备的正交函数集通常是一个无穷函数集。 1. {g(t)}在(t1,t2)区间上是关于某一类信号 f(t) 的完备的正交函数集,则有: 广义傅立叶级数 2.对于完备正交函数集,平方误差Ee=0 帕斯瓦尔定理 能量守恒
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3 两个完备的正交函数集 完备性:无穷函数集。 (1)三角函数集 ⅰ正交区间(t0 ,t0+T)。 ⅱ基本周期:T=2л/Ω,
ⅲ是完备的正交函数集。 完备性:无穷函数集。
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(2)指数函数集: ⅰ正交区间(t0 ,t0+T)。 ⅱ基本周期:T=2л/Ω, ⅲ是完备的正交函数集。 完备性:无穷函数集
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3.2 周期信号的傅立叶级数分解 3.2.1 三角形式傅立叶级数分解
三角形式傅立叶级数分解 设周期信号fT(t),周期为T,角频率为 ,当满足狄里赫利(Dirichlet)条件时,它可分解为如下三角级数—称为f(t)的傅里叶级数。 该函数系数:
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可见, an是n的偶函数, bn是n的奇函数。
将a0包含在an中则有: 可见, an是n的偶函数, bn是n的奇函数。
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将分解公式同频率项合并,可写为: 式中: 可见 An是n的偶函数, 是n的奇函数。 说明:1.周期信号可分解表示为三角函数的线性组合。 2.物理意义:周期信号可分解为众多频率成整数倍关系的 正(余)弦函数或分量的线性组合。具体有: 该周期函数可以视为由直流、基波和无穷多谐波分量组成。
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3.2.2 指数形式傅立叶级数分解 1.复指数函数集 该函数集在(t0,t0+T)上为周期信号的完备正交函数集。 2.正交展开:
指数形式傅立叶级数分解 1.复指数函数集 该函数集在(t0,t0+T)上为周期信号的完备正交函数集。 2.正交展开: 将任一周期信号展开为: 称为周期信号的指数型傅立叶级数展开式或复系数傅叶级数
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傅立叶系数关系 指数傅里叶级数可以从三角傅里叶级数直接导出。 cos θ=(e jθ+e-jθ)/2,将这一关系应用于三角形式展开
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对比指数形式展开有: 可见Fn一般亦为一复数 指数傅立叶级数改写三角傅立叶级数:
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例:周期性矩形脉冲信号,求其三角型、指数型傅立叶 级数。
例:周期性矩形脉冲信号,求其三角型、指数型傅立叶 级数。 周期:T T=2π/Ω 幅度:E 宽度:τ 解:因为fT(t)为偶函数,所以bn=0展开式仅含直流与余弦分量
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其中: 如下图 称为“取样”函数 其性质:① 偶函数 ②
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3.3 周期信号的频谱与功率 3.3.1 周期信号fT(t)的频谱 fT(t)可分解为一系列虚指数信号或正弦信号的线性组合。 或者:
各谐波分量的角频率nΩ 是基波角频率Ω的n倍且有不同的 反映出来。 振幅和相位,均由傅立叶系数 为揭示各谐波振幅、初相随角频率变化情况,特画出振幅 及相位随w变化的曲线称其为频谱图。
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说明: 周期信号的频谱,指各次谐波的振幅、相位随频率的变化关系, 得到的谱线称为周期信号的频谱图。 复振幅 一般为nΩ的复函数,因而描述其特点的频谱图一般要画两个,包括振幅频谱和相位频谱。 在信号的复振幅 为nΩ的实函数的特殊情况下,其复振幅(Fn)与变量(nΩ)的关系也可以用一个图绘出。
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可知,其基波频率Ω=π(rad/s),基本周期T=2s,ω=2π、3π、 6 π分别为二、 三、六次谐波频率。
例 1 试画出f(t)的振幅谱和相位谱。 解: f(t)为周期信号,题中所给的f(t)表达式可视为f(t)的傅里叶级数展开式。据 可知,其基波频率Ω=π(rad/s),基本周期T=2s,ω=2π、3π、 6 π分别为二、 三、六次谐波频率。
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振幅谱 其余 (b) 相位谱 图 信号的频谱
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(b) 双边相位谱 双边振幅谱
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例2:已知周期信号 试求该周期信号的基波周期T,基波角频率 画出它的单边振幅谱和相位谱。 解:首先根据三角级数公式改写f(t)的表达式: 显然1是周期信号直流分量 的周期T1=8 的周期T2=6 所以 的周期T=24,基波角频率
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是f(t)的[π/4]/[π/12 ]=3次谐波分量;
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3.3.2 周期信号频谱的特点 例:周期性矩形脉冲信号,求其双边谱。 t fT(t) 周期:T T=2π/Ω 幅度:E 宽度:τ -T T
… 周期:T T=2π/Ω 幅度:E 宽度:τ
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图 1 Sa(x)函数的波形 图 2 周期矩形脉冲信号的频谱
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第三为收敛性,此频谱的各次谐波分量的振幅虽然随nΩ的变化有起伏变化,但总的趋势是随着nΩ的增大而逐渐减小。 当nΩ→∞时,|Fn|→0。
周期信号频谱具有以下几个特点: 第一为离散性,此频谱由不连续的谱线组成,每一条谱线代表一个正弦分量,所以此频谱称为不连续谱或离散谱。 第二为谐波性,此频谱的每一条谱线只能出现在基波频率Ω的整数倍频率上,即含有Ω的各次谐波分量,而决不含有非Ω的谐波分量。 第三为收敛性,此频谱的各次谐波分量的振幅虽然随nΩ的变化有起伏变化,但总的趋势是随着nΩ的增大而逐渐减小。 当nΩ→∞时,|Fn|→0。
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图 3 不同τ值时周期矩形信号的频谱 (a) τ=T/5; (b) τ=T/10
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图 4 不同T值时周期矩形信号的频谱 (a) T=5τ; (b) T=10 τ
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周期矩形脉冲信号的主要能量集中在第一个零点之内, 因而,常常将ω=0~ 这段频率范围称为矩形脉冲信号的频带宽度。记为
或
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3.3.3 周期信号的功率 周期信号一般是功率信号。为了方便,往往将周期信号在1Ω电阻上消耗的平均功率定义为周期信号的功率。其平均功率为:
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考虑到|Fn|为偶函数,且|Fn|=An/2
表明:对于周期信号,在时域中求得的信号功率与在频域中求得的信号功率相等 思考:本节例2题中信号平均功率
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3.4 非周期信号的连续时间傅里叶变换 3.4.1 傅里叶变换
非周期信号f(t)可看成是周期T→∞时的周期信号。前已指出当周期T趋近于无穷大时,谱线间隔趋近于无穷小,从而信号的频谱变为连续频谱。各频率分量的幅度也趋近于无穷小,不过,这些无穷小量之间仍有差别。 为了描述非周期信号的频谱特性,引入频谱密度的概念 (单位频率上的频谱) 称为频谱密度函数
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根据傅立叶级数有: 考虑到 无穷小,记为 (由离散变为连续变量) 则有:
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傅里叶变换存在的条件: 充分非必要条件:f(t)应满足绝对积: 非周期信号的傅里叶变换可简记为 或者: 称为 的傅立叶变换或频谱密度函数
的傅立叶发变换或原函数 傅里叶变换存在的条件: 充分非必要条件:f(t)应满足绝对积:
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3.4.2 非周期信号的频谱函数 由非周期信号的傅里叶变换可知: 频谱函数F(jω)一般是复函数,可记为
习惯上将F(ω)~ω的关系曲线称为非周期信号的幅度频谱 (F(ω)并不是幅度!),而将φ(ω)~ω曲线称为相位频谱,它们都是ω的连续函数。
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f(t)为实函数时,根据频谱函数的定义式导出:
式中:
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与周期信号的傅里叶级数相类似,F(ω)、φ(ω)与R(ω)、 X(ω)相互之间存在下列关系:
可见: |F(jω)|、 R(ω) 为偶函数,φ(ω)、 X(ω)为奇函数
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在f(t)是实函数并满足下列对称性时:
(1) 若f(t)为t的偶函数,即f(t)=f(-t),则f(t)的频谱函数F(jω)为ω的实函数, 且为ω的偶函数。 (2) 若f(t)为t的奇函数,即f(-t)=-f(t),则f(t)的频谱函数F(jω)为ω的虚函数,且为ω的奇函数。
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3.4.3 典型信号的傅里叶变换 1.
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(a)门函数;(b)门函数的频谱;(c)幅度谱;(d) 相位谱
图 门函数及其频谱 (a)门函数;(b)门函数的频谱;(c)幅度谱;(d) 相位谱
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2. 3.
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5.
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6. 7.直流信号1的频谱 已知:
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表3.1常用傅里叶变换对
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续表
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3.5 傅立叶交换性质、定理 傅立叶计算是一种线性运算,它包含两种意义: 1。齐次性:时域信号数乘 a,频谱函数也数乘a。
一.线性: 傅立叶计算是一种线性运算,它包含两种意义: 1。齐次性:时域信号数乘 a,频谱函数也数乘a。 2。可加性:几个信号之和的频谱函数=各信号频 谱函数之和。
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3.5 傅立叶交换性质、定理 二.时移性: 则: 证明: 结论:f(t)右移t0,F(jω)幅度不变,谐频率分量相位滞后ωt0
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同理: 例1:求下列信号频谱 解:
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三.频移性: 为常数 则有: 证: 此性质说明了频谱的可搬移性,在通信领域调制、混频、 同步解调都需要进行频谱的搬移。
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调制定理: 已知: 根据频移性质有: 时域将信号f(t)乘以 或 从而达到频域频谱 的搬移称为调制定理
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例2:求高频调制信号的频谱。 解: 图a 图b
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四.尺度变换: 则: 证: 综上有:
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例3: 可见:信号的持续时间与带宽成反比。 电子技术中为加快信息传输,在时域压缩持续时间, 但是在ω域不得不展宽频带,在实际应用中应该权衡考虑。 推论:
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五.对称性: 证: 推论:若f(t)为t的偶函数,则 例4:
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例5: 六.卷积定理: 时域卷积定理 频域卷积定理
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应用傅立叶变换定义和时移性可证卷积。 证明如下: 含义:时域卷积运算可转换为频域相乘在求傅立叶反变换
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七.时域微分、积分: 式(2)证: 例6:
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解:对f(t)求导得f1(t),对f1(t)求导得f2(t)如图(b)(c)
例7: 利用时域积分特性求图(a) 所示梯形信号f(t)的频谱函数。 (a) 解:对f(t)求导得f1(t),对f1(t)求导得f2(t)如图(b)(c) 显然有:
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据时移性质有: 又 根据时域积分特性有: 又 根据时域积分特性有:
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八.频域微分、积分: 1.频域微分: 2.频域积分:
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为能量谱密度函数,为各频率点上单位频带中的信号
九.帕什瓦尔定理: 为能量谱密度函数,为各频率点上单位频带中的信号 能量,表示信号能量在频率分量上的分布情况。 所以:
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十、周期信号的傅立叶变换
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例 2 求图所示周期矩形脉冲f(t)的频谱函数F(jω)。
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解 周期矩形脉冲f(t)的频谱函数为
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表 3.2 傅里叶变换的性质
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