信号处理第二章知识点
《数字信号处理》教案
《数字信号处理》教案第一章:绪论1.1 课程介绍理解数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的发展历程明确数字信号处理的应用领域1.2 信号的概念与分类定义信号、模拟信号和数字信号掌握信号的分类和特点理解信号的采样与量化过程1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换(DFT)了解快速傅里叶变换(FFT)学习Z变换及其应用第二章:离散时间信号与系统2.1 离散时间信号理解离散时间信号的定义熟悉离散时间信号的表示方法掌握离散时间信号的运算2.2 离散时间系统定义离散时间系统及其特性学习线性时不变(LTI)系统的性质了解离散时间系统的响应2.3 离散时间系统的性质掌握系统的稳定性、因果性和线性学习时域和频域特性分析方法第三章:离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换(DFT)推导DFT的数学表达式理解DFT的性质和特点熟悉DFT的应用领域3.2 快速傅里叶变换(FFT)介绍FFT的基本概念掌握FFT的计算步骤学习FFT的应用实例3.3 离散傅里叶变换的局限性探讨DFT在处理非周期信号时的局限性了解基于DFT的信号处理方法第四章:数字滤波器设计4.1 滤波器的基本概念理解滤波器的定义和分类熟悉滤波器的特性指标学习滤波器的设计方法4.2 数字滤波器的设计方法掌握常见数字滤波器的设计算法学习IIR和FIR滤波器的区别与联系了解自适应滤波器的设计方法4.3 数字滤波器的应用探讨数字滤波器在信号处理领域的应用学习滤波器在通信、语音处理等领域的应用实例第五章:数字信号处理实现5.1 数字信号处理器(DSP)概述了解DSP的定义和发展历程熟悉DSP的特点和应用领域5.2 常用DSP芯片介绍学习TMS320系列DSP芯片的结构和性能了解其他常用DSP芯片的特点和应用5.3 DSP编程与实现掌握DSP编程的基本方法学习DSP算法实现和优化技巧探讨DSP在实际应用中的问题与解决方案第六章:数字信号处理的应用领域6.1 通信系统中的应用理解数字信号处理在通信系统中的重要性学习调制解调、信道编码和解码等通信技术探讨数字信号处理在无线通信和光通信中的应用6.2 音频信号处理熟悉音频信号处理的基本概念和算法学习音频压缩、回声消除和噪声抑制等技术了解数字信号处理在音乐合成和音频效果处理中的应用6.3 图像处理与视频压缩掌握数字图像处理的基本原理和方法学习图像滤波、边缘检测和图像压缩等技术探讨数字信号处理在视频处理和多媒体通信中的应用第七章:数字信号处理工具与软件7.1 MATLAB在数字信号处理中的应用学习MATLAB的基本操作和编程方法熟悉MATLAB中的信号处理工具箱和函数掌握利用MATLAB进行数字信号处理实验和分析的方法7.2 其他数字信号处理工具和软件了解常用的数字信号处理工具和软件,如Python、Octave等学习这些工具和软件的特点和应用实例探讨数字信号处理工具和软件的选择与使用第八章:数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验概述明确实验目的和要求学习实验原理和方法掌握实验数据的采集和处理8.2 常用数字信号处理实验完成离散信号与系统、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等实验8.3 数字信号处理实验设备与工具熟悉实验设备的结构和操作方法学习实验工具的使用技巧和安全注意事项第九章:数字信号处理的发展趋势9.1 与数字信号处理探讨技术在数字信号处理中的应用学习深度学习、神经网络等算法在信号处理领域的应用实例9.2 物联网与数字信号处理理解物联网技术与数字信号处理的关系学习数字信号处理在物联网中的应用,如传感器信号处理、无线通信等9.3 边缘计算与数字信号处理了解边缘计算的概念和应用场景探讨数字信号处理在边缘计算中的作用和挑战10.1 课程回顾梳理本门课程的主要内容和知识点10.2 数字信号处理在未来的发展展望数字信号处理技术在各个领域的应用前景探讨数字信号处理技术的发展趋势和挑战10.3 课程考核与评价明确课程考核方式和评价标准鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动,提高综合素质重点和难点解析重点一:信号的概念与分类信号的定义和分类是理解数字信号处理的基础,需要重点关注。
语音信号处理
第一部分语音信号处理第一章·绪论一···考核知识点1·语音信号处理的基本概念2·语音信号处理的发展概况二···考核要点一·语音信号处理的基本概念1.识记:(1)语音信号对人类的重要性。
(2)数字语音的优点。
(3)语音学的基本概念。
(4)语音信号处理的应用领域。
二·语音信号处理的发展概况1.识记:(1)语音信号处理的发展历史。
(2)语音编码、语音合成、语音识别的基本概念。
语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的,目前主要应用在数字语音通信领域。
语音合成的目的是使计算机能象人一样说话说话,而语音识别使能够听懂人说的话。
第二章·基础知识一···考核知识点一·语音产生的过程二·语音信号的特性三·语音信号产生的数字模型四·人耳的听觉特性二···考核要求一·语音产生的过程1.识记:声音是一种波,能被人耳听到,振动频率在20Hz~20kHz之间。
自然界中包含各种各样的声音,而语音是声音的一种,它是由人的发音器官发出的,具有一定语法和意义的声音。
2.领会:(1)语音产生的过程与人类发声的基本原理。
(2)清音、浊音、共振峰的基本概念。
语音由声带震动或不经声带震动产生,其中由声带震动产生的音统称为浊音,而不由声带震动而产生的音统称为清音。
声道是一个分布参数系统,它是一个谐振腔,有许多谐振频率,称为共振峰,它是声道的重要声学特征。
二·语音信号的特性1.识记:(1)语音的物理性质,包括音质、音调、音强、音长等特性。
语音是人的发音器官发出的一种声波,具有声音的物理属性。
其中音质是一种声音区别于其它声音的基本特征。
音调就是声音的高低,取决于声波的频率:频率高则音调高,频率低则音调低。
响度就是声音的强弱,又称音量。
数字信号处理A01-2 先修课程相关知识点_2
1
复习数学基础、《信号与系统》相关知识
1 等比级数求和
有限项等比级数求和:
q n2 n
nn1
q n1
q n11 ... q n2
q n1 (1 q n2 n1 1 ) 1 q
首项(1 公比n2 n11 ) 1 公比
共 n2 n1 1项求和,公比为 q ,首项为 qn1
无穷项等比级数求和:当
3
~x (t) cos mtdt
1
(ak
k0
cos kt
cos mt
bk
sin
kt
cos mt)dt
1
k0 ak
cos kt cos mtdt
bk
k 0
sin
kt
cos
mtdt
am
将 m 换成 k 即得证。
2)任意周期 T0
~x (t)
2 T0
(ak
k 0
cos
2 T0
kt
bk
sin
f
(t, n)dt]
4 三角函数关系式
sin( ) sin cos cos sin
cos( ) cos cos sin sin
cos
cos
1 2
cos(
)
cos(
)
三角函数的正交性:
cos kt cos mtdt
0
k m km
sin
kt
sin
mtdt
0
k m km
sin
ktdt
反之, cos x
e jx
e jx 2
, sin
x
e
jx
e jx 2j
e jx 的特点:以 2 为周期,模 e jx 1,共轭对称 (e jx )* e jx
数字信号处理知识点总结
数字信号处理第0章绪论1.数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。
2.DSP系统构成输入抗混叠滤波A/DDSP芯片D/A平滑滤波输出输入信号首先进行带限滤波和抽样,然后进行A/D(Analog to Digital)变换将信号变换成数字比特流。
根据奈奎斯特抽样定理,为保证信息不丢失,抽样频率至少必须是输入带限信号最高频率的2倍。
DSP芯片的输入是A/D变换后得到的以抽样形式表示的数字信号。
3.信号的形式(1)连续信号在连续的时间范围内有定义的信号。
连续--时间连续。
(2)离散信号在一些离散的瞬间才有定义的信号。
离散--时间离散。
4.数字信号处理主要包括如下几个部分(1)离散时间信号与系统的基本理论、信号的频谱分析(2)离散傅立叶变换、快速傅立叶变换(3)数字滤波器的设计第一章离散时间信号一、典型离散信号定义1.离散时间信号与数字信号时间为离散变量的信号称作离散时间信号;而时间和幅值都离散化的信号称作为数字信号。
2.序列离散时间信号-时间上不连续上的一个序列。
通常定义为一个序列值的集合{x(n)},n 为整型数,x(n)表示序列中第n 个样值,{·}表示全部样本值的集合。
离散时间信号可以是通过采样得到的采样序列x(n)=x a (nT),也可以不是采样信号得到。
二.常用离散信号1.单位抽样序列(也称单位冲激序列))(n δ⎩⎨⎧≠==0,00,1)(n n n δδ(n):在n=0时取值为12.单位阶跃序列)(n u ,⎩⎨⎧<≥=0,00,1)(n n n u 3.矩形序列,⎩⎨⎧=-≤≤=其它n N n n R N ,010,1)(4.实指数序列,)()(n u a n x n =,a 为实数5.正弦型序列)sin()(φω+=n A n x 式中,ω为数字域频率,单位为弧度。
15On 1-10()0sin nω()t 0sin Ω16.复指数序列nj e n x )(0)(ωσ+=7.周期序列如果对所有n 存在一个最小的正整数N ,使下面等式成立:)()(N n x n x +=,则称x(n)为周期序列,最小周期为N 。
数字信号处理主要知识点整理复习总结
求出对应
的各种可能的序列的表达式。
解: 有两个极点,因为收敛域总是以极点为界,因此收敛域有以下三种情况: 三种收敛域对应三种不同的原序列。
时,
(1)当收敛域
令
,因为c内无极点,x(n)=0;
,C内有极点0,但z=0是一个n阶极点,改为求圆外极点留数,圆外极点有
数字信号处理课程 知识点概要
第1章 数字信号处理概念知识点
1、掌握连续信号、模拟信号、离散时间信号、数字信号的特点及相互关系(时间和幅度的连续性考量) 2、数字信号的产生; 3、典型数字信号处理系统的主要构成。
量化、编码 ——————
采样 ————
模拟信号
离散时间信号
数字信号
5、部分分式法进行逆Z变换 求极点 将X(z)分解成部分分式形式 通过查表,对每个分式分别进行逆Z变换 注:左边序列、右边序列对应不同收敛域 将部分分式逆Z变换结果相加得到完整的x(n)序列 6、Z变换的性质 移位、反向、乘指数序列、卷积
常用序列z变换(可直接使用)
7、DTFT与Z变换的关系
(a) 边界条件 时,是线性的但不是移不变的。
(b) 边界条件 时,是线性移不变的。
令
….
所以:
….
所以:
可见 是移一位的关系, 亦是移一位的关系。因此是移不变系统。
代入差分方程,得:
……..
所以:
因此为线性系统。
3. 判断系统是否是因果稳定系统。
Causal and Noncausal System(因果系统) causal system: (1) 响应不出现于激励之前 (2) h(n)=0, n<0 (线性、时不变系统) Stable System (稳定系统) (1) 有界输入导致有界输出 (2) (线性、时不变系统) (3) H(z)的极点均位于Z平面单位圆内(因果系统)
数字信号处理知识点
数字信号处理知识点1. 引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是应用数字计算技术来过滤、压缩、存储、生成、识别和其他方式处理信号的科学领域。
本文旨在概述数字信号处理的核心技术和知识点,为学习和应用DSP提供明确的指导。
2. 信号的基本概念2.1 模拟信号与数字信号2.2 信号的时域和频域特性2.3 采样定理(奈奎斯特定理)2.4 量化和编码2.5 信号重构3. 离散时间信号与系统3.1 离散时间信号的定义3.2 线性时不变(LTI)系统3.3 卷积和系统响应3.4 Z变换及其应用3.5 差分方程4. 傅里叶分析4.1 傅里叶级数4.2 傅里叶变换4.3 快速傅里叶变换(FFT)4.4 频谱分析5. 滤波器设计5.1 滤波器的基本概念5.2 理想滤波器5.3 窗函数法5.4 IIR滤波器设计5.5 FIR滤波器设计6. 信号的检测与估计6.1 信号检测理论6.2 最小二乘估计6.3 卡尔曼滤波6.4 信号的自适应滤波7. 语音与图像处理7.1 语音信号的特性7.2 语音编码技术7.3 图像信号的基本概念7.4 图像压缩技术7.5 图像增强技术8. 实时数字信号处理系统8.1 DSP芯片的特性8.2 实时操作系统8.3 硬件与软件协同设计8.4 系统性能评估9. 应用实例9.1 通信系统中的DSP应用9.2 生物医学信号处理9.3 音频和视频处理9.4 雷达和声纳系统10. 结论数字信号处理是一个多学科交叉的领域,涉及信号理论、数学、计算机科学和电子工程。
掌握DSP的基础知识对于理解和设计现代通信系统、音频和视频处理系统以及其他相关应用至关重要。
请注意,本文仅为数字信号处理知识点的概述,每个部分都需要深入学习才能完全理解和应用。
读者应参考相关教材、课程和实践项目,以获得更全面和深入的知识。
信号处理知识点
信号处理知识点信号处理是现代电子通信领域中非常重要的一个概念,它涉及到信号的获取、传输、处理和分析等方面。
在数字通信系统中,信号处理技术的应用越来越广泛,可以提高信号的质量和可靠性。
本文将介绍一些信号处理的基本知识点,帮助读者更好地理解这一概念。
一、信号的分类信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是连续的信号,可以取任意实数值;数字信号是离散的信号,只能取有限个值。
在实际应用中,数字信号更常见,因为数字信号可以利用数字处理器进行高效处理。
二、采样定理采样定理是数字信号处理中非常重要的一个理论基础,它规定了对于一个连续信号,要进行数字化处理,就需要以足够高的频率采样才能准确地还原原始信号。
采样定理的公式为:Fs ≥ 2Fm,其中Fs表示采样频率,Fm表示信号最高频率成分。
如果采样频率小于两倍的信号最高频率成分,会导致信号混叠,无法正确还原。
三、离散傅里叶变换(DFT)DFT是一种将时域信号转换为频域信号的方法,是数字信号处理中常用的一种技术。
DFT算法可以将一个N点的离散信号转换为其N点频谱。
通过DFT,可以方便地对信号进行频域分析,得到信号的频谱信息。
四、滤波器滤波器是信号处理中常用的一种工具,用于去除信号中不需要的成分,保留感兴趣的频率范围。
滤波器根据频率响应可分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等种类。
滤波器在通信系统、音频处理等领域有着广泛的应用。
五、数字滤波数字滤波是指在数字信号处理中,通过数字算法实现滤波的过程。
数字滤波可以采用FIR(有限脉冲响应)滤波器或IIR(无限脉冲响应)滤波器实现。
与模拟滤波器相比,数字滤波器更具灵活性和可靠性,且易于实现。
六、信号重构在数字信号处理中,信号重构是一个重要的步骤,用于从离散信号中还原出原始连续信号。
信号重构的方法有很多种,包括插值、抽取和滤波等技术。
通过信号重构,可以准确还原原始信号,保证信号处理的准确性。
七、信号编解码信号编解码是数字通信中不可或缺的一个环节,它涉及到将数字信息转换为模拟信号发送,并在接收端将接收的模拟信号重新转换为数字信息。
信号检测与估计知识点总结
第二章 检测理论1.二元检测:① 感兴趣的信号在观测样本中受噪声干扰,根据接收到的测量值样本判决信号的有无。
② 感兴趣的信号只有两种可能的取值,根据观测样本判决是哪一个。
2.二元检测的数学模型:感兴趣的信号s ,有两种可能状态:s0、s1。
在接收信号的观测样本y 中受到噪声n 的污染,根据测量值y 作出判决:是否存在信号s ,或者处于哪个状态。
即:y(t)=si(t)+n(t) i=0,1假设:H 0:对应s0状态或无信号,H 1:对应s1状态或有信号。
检测:根据y 及某些先验知识,判断哪个假设成立。
3. 基本概念与术语✧ 先验概率:不依赖于测量值或观测样本的条件下,某事件(假设)发生或 成立的概率。
p(H 0),p(H 1)。
✧ 后验概率:在已掌握观测样本或测量值y 的前提下,某事件(假设)发生或成立的概率。
p(H 0/y),p(H 1/y) 。
✧ 似然函数:在某假设H0或H1成立的条件下,观测样本y 出现的概率。
✧ 似然比:✧ 虚警概率 :无判定为有;✧ 漏报概率 :有判定为无;✧ (正确)检测概率 :有判定为有。
✧ 平均风险: 4.1 最大后验概率准则(MAP )在二元检测的情况下,有两种可能状态:s0、s1,根据测量值y 作出判决:是否存在信号s ,或者处于哪个状态。
即: y(t)=si(t)+n(t) i=0,1假设:H 0:对应s0状态或无信号,H 1:对应s1状态或有信号。
)|()|()(01H y p H y p y L =f P m P d P )(][)(][111110101010100000H P C P C P H P C P C P r ∙++∙+=如果 成立,判定为H0成立;否则 成立,判定为H1成立。
利用贝叶斯定理: 可以得到: 如果 成立,判定为H0成立; 如果 成立,判定为H1成立;定义似然比为:得到判决准则: 如果 成立,判定为H0成立; 如果 成立,判定为H1成立;这就是最大后验准则。
数字信号处理_笔记
T[x(n)]侧重点在于 x(n) , x(n) 变为 x(n k) ,则将 x(n k) 替换为 x(n)* 带入原式。
而 y(n) 的侧重点在 n 。举例说明:有T[x(n)] g(n)x(n) 则:T[x(n k)] g(n)x(n k)
0 w 2 是偶对成的,相位响应 arg[H (e jw )] 是奇对称的。
当输入为复指数序列 e jw0n 时,对应输出为 y(n) e jw0n H (e jw0 ) 。
另外,输入为正弦序列时,也可以先将其转换为复指数序列,再根据此方法求得输出。 对于不绝对可和的序列,如周期序列,其傅里叶变换可用冲激函数的形式表示出来。 具体解法:先求傅里叶级数,将原式变换为复指数形式,再求其离散傅里叶变换。 ??? 复指数序列与正弦序列的关系:
Y (e jw )
1
X (e jw ) H (e jw )
1
X (e j )H (e j(w ) )d
2
2
五:帕斯维尔(Parseval)定理
知识点:散时间傅里叶变换与模拟信号傅里叶变换之间的关系 ???查资料,比较多就不写了
频谱进行周期延拓,乘以系数乘以 1 T
混叠现象:当采样频率小于信号最大频率的两倍时,对连续时间信号采样后的离散时间信号 的频谱将会重叠,重叠部分的频率成分的幅值与原信号不同。原信号不是带限信号,混叠现 象一定存在。解决措施:采样频率应该足够高,如实际工程应用中,采样频率应为输入信号 最大频率的 3-5 倍。
但是, y(n k) g(n k)x(n k) ,既有T[x(n k)] y(n k) 。所以,系统不具有移不
变性。 线性非移变系统:既满足叠加原理,又,满足非移变条件的系统。 线性非移变系统输入为单位取样序列时,输出为单位取样响应。该系统的输出
信号分析与处理 重点
《信号分析与处理》教学重点与难点一、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地掌握信号分析与处理的基础知识,培养学生信号理论分析和计算的能力。
主要学习信号与系统的基本概念、卷积与时域分析、傅氏变换与频域分析、离散傅氏变换及快速算法、Laplace变换与S 域分析、Z变换与Z域分析和滤波器等内容。
通过上机实验掌握信号分析与处理常用程序的编写。
二、基本要求在学习本课程以前,要求学生学完高等数学、普通物理、工程数学(复变函数、积分变换)、程序设计语言等课程。
本课程的学习使学生对信号分析与处理的基础知识有深入的了解,为进一步学习专业课打下基础。
对于勘查技术与工程、地球物理学专业,务必要求学生掌握卷积和频谱分析程序以及Z变换分析方法。
三、教学内容与学时分配建议绪言 1学时第一章信号与系统的基本概念 6学时本章的重点难点: 1)信号的主要分类(确定性信号与随机信号、连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号);2)常用离散序列和连续信号的描述(正弦信号、指数衰减信号、抽样信号、单位阶跃信号、矩形脉冲信号、单位冲激信号),注意单位阶跃信号的物理意义及使用;3)连续系统与离散系统的描述方法——微分方程与差分方程;4)线性时不变系统的含义与判别。
知识点1——信号的定义与分类:信号的定义,信号与信息的区别与联系,随机噪声的特点,周期信号的描述及周期的计算,能量、功率的计算公式,奇信号、偶信号的描述;知识点2——几种常用信号的描述:指数衰减信号、抽样信号的公式、图形,矩形脉冲信号如何用单位阶跃信号描述,单位冲激信号的定义及物理意义,离散信号如何用棒状图描述;知识点3——系统的定义和分类:如何用微分和差分方程描述RC无源网络,全响应、线性时不变特性(系统)的概念,线性时不变系统的判断。
【实验一常用信号的描述】编程要求:会写程序描述雷克子波、Sinc函数。
第二章卷积与简单的时域分析 10学时本章的重点难点:1)单位冲激函数的物理含义和数学定义;2)连续卷积的物理意义、计算公式、性质、公式法积分限的确定、图解法卷积的求取过程;3)离散卷积的计算公式、计算机编程、离散卷积与连续卷积间的关系。
阵列信号处理(知识点)
信号子空间:设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑在无噪声条件下,()()()()()12,,,P x t span a a a θθθ∈称()()()()12,,,P span a a a θθθ 为信号子空间,是N 维线性空间中的P 维子空间,记为P NS 。
PN S 的正交补空间称为噪声子空间,记为N P N N -。
正交投影设子空间m S R ∈,如果线性变换P 满足,()1),,,2),,,0m mx R Px S x S Px x x R y S x Px y ∀∈∈∀∈=∀∈∀∈-=且则称线性变换P 为正交投影。
导向矢量、阵列流形设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑,其中矢量()i ia θ称为导向矢量,当改变空间角θ,使其在空间扫描,所形成的矩阵称为阵列流形,用符号A 表示,即(){|(0,2)}a A θθπ=∈波束形成波束形成(空域滤波)技术与时间滤波相类似,是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率,即()()()()HHy t W X t s t W a θ==,通过加权系数W实现对θ的选择。
最大似然已知一组服从某概率模型()f X θ的样本集12,,,N X X X ,其中θ为参数集合,使条件概率()12,,,N f X X X θ 最大的参数θ估计称为最大似然估计。
不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题假设有P 个信源,N 元阵列,则先建立阵列的几何模型求第i 个信源的导向矢量()i i a θ 选择阵元中的一个作为第一阵元,其导向矢量()1[1]i a θ=然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差n ∆,则确定其导向矢量()2jn i a eπλθ∆=最后形成N 元阵的阵列流形矢量()11221N j j N Pe A e πλπλθ-∆∆⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 例如各向同性的NxM 元矩形阵,阵元间隔为半个波长,当信源与阵列共面时:首先建立阵列几何模型:对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为(1)sin()(1)cos()mn i i n d m d θθ∆=---故:()1122(sin()cos())22((1)sin()(1)cos())11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθλλππθθλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦而当信源与阵列不共面时: 首先将信源投影到阵列平面然后建立阵列模型对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为[(1)sin()(1)cos()]sin()mn i i i n d m d θθϕ∆=-+-故:()1122(sin()cos())cos()22((1)sin()(1)cos())cos()11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθϕλλππθθϕλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦线性约束最小方差准则(LCMV )的自适应波束形成算法: 对于信号模型:()()()0X t s t a J N θ=++, 波束形成输出:()()()()0()H H H yt W X t s t W a W J N θ==++LCMV 准则实际上是使()0HW a θ为一个固定值的条件下,求取使得()HWJ N +方差最小的W 作为最有权值,即:()0min .H X WHW R Ws t W a Fθ⎧⎪⎨⎪=⎩,其中F 为常数利用拉格朗日乘子法可解得:()10X opt W R a μθ-=当取1F =时,则()()11H X a R a μθθ-=,μ的取值不影响SNR 和方向图。
数字信号处理复习第1章到第4章
三、一个完整N=8的按DIT时间抽取FFT的 运算流图
m=0 x(0)
m=1
m=2
x(4)
x(2) W80
W80
x(6)
x(1) W80
W82
W80
x(5)
x(3) ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ80
W80
W81 W82
x(7) W其 80 中旋 W82转因W 子 N 0 , WW N N8共 3/21 有
X(0) X(1) X(2) X(3) X(4) X(5) X(6) X(7)
6、说明3
(它 (3即 )可z00:以~表是 z1,示正 z1 两 ~值z相或 2, 邻 z负k)之值间。角频率差。 当 当00为 为正 负时 时, ,表 表示 示 zzkk的 的路 路径 径是 是逆 顺时 时针 针旋 旋转 转
6、说明4
(4)当满足下面特殊条件:
(a) : M N
(b) A A0 e j 0 1,即 A0 1 0 0
复 乘 N 2 次 , 复 加 N( N 1) 次 。
用 FFT计 算 的 运 算 量 :
复乘
N 2
lo g 2 N 次 , 复 加 N lo g 2 N 次 。
减少运算量的途径:
( 1) 合 并 法
( 2) 分 解 法
二、FFT算法中一些概念
按时间抽取法解过程的规律。
1.原位运算(in-place)
(3) WNr因子的分布
由上可知:
m0级,W2k k 0 W20 W80 m1级,W4k k 0, 1 W40,W41 W80,W82 m2级,W8k k 0, 1,2,3 W80,W81,W82,W83 看出:第 m级的系数W为2km1,k 0,12m 1
信号处理知识点总结
第一章信号1.信息是消息的内容,消息是信息的表现形式,信号是信息的载体2.信号的特性:时间特性,频率特性3.假设信号可以用确定性图形、曲线或数学表达式来准确描述,那么该信号为确定性信号假设信号不遵循确定性规律,具有某种不确定性,那么该信号为随机信号4.信号分类:能量信号,一个信号如果能量有限;功率信号,如果一个信号功率是有限的5.周期信号、阶跃信号、随机信号、直流信号等是功率信号,它们的能量为无限频谱有两类:幅度谱,相位谱7.信号分析的根本方法:把频率作为信号的自变量,在频域里进行信号的频谱分析第二章连续信号的频域分析1.周期信号频谱分析的常用工具:傅里叶三角级数;傅里叶复指数三角级数可以把周期信号分解成无穷多个正、余弦信号的加权和3频谱反映信号的频率结构,幅频特性表示谐波的幅值,相频特性反映谐波的相位4.周期信号频谱的特点:离散性,谐波性,收敛性周期信号幅频谱线的大小表示谐波分量的幅值相频谱线大小表示谐波分量的相位6.周期信号的功率谱等于幅值谱平方和的一半,功率谱反映周期信号各次谐波的功率分配关系,周期信号在时域的平均功率等于其各次谐波功率之和7.非周期信号可看成周期趋于无穷大的周期信号8.周期T0增大对频谱的影响:谱线变密集,谱线的幅度减少9.非周期信号频谱的特点:非周期信号也可以进行正交变换;非周期信号完备正交函数集是一个无限密集的连续函数集;非周期信号的频谱是连续的;非周期信号可以用其自身的积分表示10.常见奇异信号:单位冲激信号,单位直流信号,符号函数信号,单位阶跃信号11.周期信号的傅里叶变换:周期信号:一个周期绝对可积◊傅里叶级数◊离散谱非周期信号:无限区间绝对可积◊傅里叶变换◊连续谱脉冲函数的位置:ω=nω0 , n=0,±1,±2, …..脉冲函数的强度:傅里叶复指数系数的2π倍周期信号的傅立叶变换也是离散的;谱线间隔与傅里叶级数谱线间隔相同14.信号在时域的翻转,对应信号在频域的翻转15.频域频移,时域只有相移,幅频不变;时域相移,只导致频域频移,相位不变第三章连续信号分析1.正弦信号的性质:两个同频正弦信号相加,仍得同频信号,且频率不变,幅值和相位改变;频率比为有理整数的正弦信号合成为非正弦周期信号,以低频〔基频f0〕为基频,叠加一个高频 (频nf0)分量2.函数f(t)与冲激函数或阶跃函数的卷积: f(t)与冲激函数卷积,结果是f(t)本身; f(t)与冲激偶的卷积,δ(t)称为微分器 f(t)与阶跃函数的卷积, u(t)称为积分器 3. 函数正交的充要条件是它们的内积为0第二章 离散傅里叶变换及其快速算法2.周期卷积特性:同周期序列的时域卷积等于频域的乘积同周期序列的时域乘积等于频域的卷积3.周期卷积与线性卷积的区别:线性卷积在无穷区间求和;周期卷积在一个主值周期内求和4.有限长序列隐含着周期性6.FFT 的计算工作量:FFT 算法对于N 点DFT,仅需(N/2)log2N次复数乘法运算和Nlog2N 次复数加法第三章 随机信号分析与处理1 随机信号是随时间变化的随机变量,用概率结构来描述。
数位知识点总结
数位知识点总结第一章数位概念及基本知识1.1 数位概念数位(Digital)是数字化的简称,是指用数字表示信息的技术和方法,包括数字信号处理、数字通信、数字计算等方面的技术。
数位技术是在信息时代中得到普遍应用的一种技术手段,它改变了传统的模拟信号处理和传输方式,使信息处理更加精确、稳定、可靠、高效,且易于处理、传输和存储。
1.2 数位化基本概念数位化是指将模拟信号转换为数字信号的过程。
在这个过程中,模拟信号通过采样、量化和编码等步骤,转换为离散的数字信号。
采样是指按照一定间隔从连续的模拟波形中取样,将连续信号离散化;量化是指将采样得到的值映射为一组有限的离散值,即将模拟信号的振幅经过量化器转换为一系列的数字值;编码是指将量化后的数字信号用一种编码方式来表示,从而得到数字化的信息。
1.3 数位化的优点相比于模拟信号,数字信号有许多优点。
首先,数字信号的精确度高,可以通过采样、量化和编码等步骤对信号进行精确处理;其次,数字信号易于存储和传输,可以通过计算机、网络等设备进行处理和传输,而不会因为传输距离、设备等因素而受到影响;再次,数字信号的稳定性好,抗干扰能力强,不易受到外界因素的影响。
因此,在现代信息化社会中,数位化技术得到了广泛应用。
第二章数位信号处理技术2.1 数位信号的处理方式数位信号处理是指对数字信号进行运算、处理和分析的技术。
数位信号处理的主要方式包括数字滤波、离散傅立叶变换、数字图像处理、数字语音处理等。
这些技术可以对数字信号进行滤波、压缩、分析、识别等操作,从而实现对信号的处理和应用。
2.2 数位信号的滤波数字滤波是对数字信号进行去噪、增强、平滑等处理的技术。
通过数字滤波器,在时域和频域上对数字信号进行处理,可以实现不同频率、幅度、相位的信号分离、抑制或增强。
数字滤波器主要包括FIR滤波器和IIR滤波器两种,它们可以对数字信号进行低通、高通、带通、带阻等滤波操作,满足不同应用场景的需求。
信号处理第二章知识点
第二章 连续时间傅里叶变换1 周期信号的频谱分析——傅里叶级数FS(1) 狄义赫利条件:在同一个周期1T 内,间断点的个数有限;极大值和极小值的数目有限;信号绝对可积∞<⎰dt t f T 1)(。
(2) 傅里叶级数:正交函数线性组合。
正交函数集可以是三角函数集}:sin ,cos ,1{11N n t n t n ∈ωω或复指数函数集}:{1Z n e t jn ∈ω,函数周期为T 1,角频率为11122T f π=π=ω。
(3) 任何满足狄义赫利条件周期函数都可展成傅里叶级数。
(4) 三角形式的FS :(i) 展开式:∑∞=ω+ω+=1110)sin ()(n n n t n b t con a a t f(ii) 系数计算公式:(a) 直流分量:⎰=1)(110Tdt t f T a (b) n 次谐波余弦分量:N n tdt n t f T a Tn ∈ω=⎰,cos )(2111(c) n 次谐波的正弦分量:N n tdt n t f T b Tn ∈ω=⎰1,sin )(211(iii) 系数n a 和n b 统称为三角形式的傅里叶级数系数,简称傅里叶系数。
(iv) 称11/1T f =为信号的基波、基频;1nf 为信号的n 次谐波。
(v) 合并同频率的正余弦项得:(a) ∑∞=ψ+ω+=110)cos()(n n n t n c c t f(b) ∑∞=θ+ω+=110)sin()(n n n t n d d t fn ψ和n θ分别对应合并后n 次谐波的余弦项和正弦项的初相位。
(vi) 傅里叶系数之间的关系:(a) 000d c a ==(b) n n n n n d c a θ=ψ=sin cos (c) n n n n n n d c b θ=ψ-=cos sin (d) 000a d c ==(e) 2222n n n n b a d c +==(f) nnn a b arctg -=ψ(g) nnn b a arctg=θ (5) 复指数形式的FS :(i) 展开式:∑∞-∞=ω=n t jn n e F t f 1)((ii)系数计算:Z n dt e t f T F Tt jn n ∈=⎰ω-,)(1111(iii) 系数之间的关系:⎪⎩⎪⎨⎧≠-==0),(210,0n jb a n a F n n n **,nn n n F F F F ==--)0(,21212122≠+====-n b a d c F F n n n n n n)0(,≠==+-n d c F F n n nnn n n a F F =+- j b F F n n n /=--)0(4422222≠==+==-n F F F b a d c nn n n n n n(iv) n F 关于n 是共扼对称的,即它们关于原点互为共轭。
信号处理重点、难点解析
1.请问全书的重点在哪里?第一、二、四、五章比较重要。
2请问各章有哪些重要的知识点?第一章:Sa函数的定义、性质,以及一些重要的表征参数:原点处的函数值和过零点的位置单位冲激信号的定义、性质,及其物理概念,以及用冲激串表示抽样信号的方法。
信号的反褶、时移及压扩运算。
卷积和相关运算的定义和基本性质。
欧拉公式。
信号奇偶分量、实部虚部分量求解方法。
第二章:傅里叶变换的定义和基本性质,理解傅里叶变换是信号的频谱密度函数的概念。
矩形脉冲信号、单位冲激信号、正余弦信号、冲激串信号等的傅里叶变换。
周期信号和抽样信号傅里叶变换的一般表达式。
抽样定理及其物理意义。
第四章:Z变换的定义、收敛域特点和基本性质。
离散时间系统的定义、表示、分类和求解。
离散时间系统传递函数和频率响应的定义和物理意义,零极分布对系统性能的影响。
第五章:离散傅里叶变换的定义和基本性质对一个连续时间信号进行采样,采样率为10KHz,共采得10ms的数据。
希望利用N点FFT方法,计算均匀分布在[2.5, 5]KHz频率范围上的128个频率点的频谱。
试回答下列问题:进行FFT运算时最合适的点数NFFT输入向量x的组成3频段[2.5, 5]KHz对应FFT变换结果中的哪些点?解:[2.5, 5]是f s=10K的1/4,所以总的点数N=4 * 128 = 512数据长度L=T L f s = 10 * 10 = 100, 所以FFT的输入向量组成为100个采样数据点,再补412个零点[2.5, 5] 是10K的第二个1/4,所以DFT结果中的[128, 256]点与之是相对应的4 求下列序列的Z变换解:这是一个等腰的三角脉冲序列,可以根据图形得下列变换式x(n) = n( u(n) - u(n-N) ) + (2N-n)( u(n-N) - u(n-2N) )= nu(n) + 2(N-n)u(n-N) - (2N-n)u(n-2N)= nu(n) - 2(n-N)u(n-N) + (n-2N)u(n-2N)于是:Z[x(n)] = Z[nu(n)] - 2 Z[(n-N)u(n-N)] + Z[(n-2N)u(n-2N)]= Z[nu(n)] ( 1- 2z^(-N) + z^(-2N) )= z/(z-1)^2 (1-z^(-N))^2理想抽样和自然抽样的频谱5解:6设f(t) 为一个连续时间信号,试说明下列各种信号运算的含义:说明:7 信号时移会改变信号的幅度谱吗?答:不会改变信号的幅度谱,而只会影响信号的相位谱。
数字信号处理知识点
第1章 时域离散信号和时域离散系统1.常用典型序列间的关系:(1)单位采样序列)(n δ可用单位阶跃序列)(n u 表示,即)(n δ=)1()(--n u n u 。
(2)单位阶跃序列)(n u 可用单位采样序列)(n δ表示,即)(n u =∑∑-∞=∞==-nm k m k n )()(0δδ。
(3)矩形序列)(n R N 可用单位阶跃序列)(n u 表示,即=)(n R N )()(N n u n u --。
(4)对任意序列)(n x ,可用单位采样序列)(n δ表示,即)(n x =∑∞-∞=-m m n m x )()(δ。
2.正弦序列和复指数序列周期性的判定(1)关于序列)(n x =cos(n 73π-8π)的周期性的判定,以下说法正确的是( C )。
A. )(n x 是周期序列,周期为3 B. )(n x 是周期序列,周期为7 C. )(n x 是周期序列,周期为14D. )(n x 不是周期序列(2) 关于序列)53sin()(ππ-=n n x 的周期性的判定,以下说法正确的是( C )。
A. )(n x 是周期序列,周期为3 B. )(n x 是周期序列,周期为5 C. )(n x 是周期序列,周期为10D. )(n x 不是周期序列(3)关于序列)81()(π-=n j e n x 的周期性的判定,以下说法正确的是( D )A. )(n x 是周期序列,周期为1B. )(n x 是周期序列,周期为8C. )(n x 是周期序列,周期为1/8D. )(n x 不是周期序列3.序列运算给定信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-+=其它 03031332)(n n n n x (1)画出)(n x 及)1(2-n x 的波形图; (2)画出)(n x 及)1(2+n x 的波形图;(3) 画出)(n x 及)1(2n x -的波形图; (4) 画出)(n x 及)2/(2n x 的波形图; (5) 画出)(n x 及)2(2n x 的波形图。
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第二章 连续时间傅里叶变换1 周期信号的频谱分析——傅里叶级数FS(1) 狄义赫利条件:在同一个周期1T 内,间断点的个数有限;极大值和极小值的数目有限;信号绝对可积∞<⎰dt t f T 1)(。
(2) 傅里叶级数:正交函数线性组合。
正交函数集可以是三角函数集}:sin ,cos ,1{11N n t n t n ∈ωω或复指数函数集}:{1Z n e t jn ∈ω,函数周期为T 1,角频率为11122T f π=π=ω。
(3) 任何满足狄义赫利条件周期函数都可展成傅里叶级数。
(4) 三角形式的FS :(i) 展开式:∑∞=ω+ω+=1110)sin ()(n n n t n b t con a a t f(ii) 系数计算公式:(a) 直流分量:⎰=1)(110Tdt t f T a (b) n 次谐波余弦分量:N n tdt n t f T a Tn ∈ω=⎰,cos )(2111(c) n 次谐波的正弦分量:N n tdt n t f T b Tn ∈ω=⎰1,sin )(211(iii) 系数n a 和n b 统称为三角形式的傅里叶级数系数,简称傅里叶系数。
(iv) 称11/1T f =为信号的基波、基频;1nf 为信号的n 次谐波。
(v) 合并同频率的正余弦项得:(a) ∑∞=ψ+ω+=110)cos()(n n n t n c c t f(b) ∑∞=θ+ω+=110)sin()(n n n t n d d t fn ψ和n θ分别对应合并后n 次谐波的余弦项和正弦项的初相位。
(vi) 傅里叶系数之间的关系:(a) 000d c a ==(b) n n n n n d c a θ=ψ=sin cos (c) n n n n n n d c b θ=ψ-=cos sin (d) 000a d c ==(e) 2222n n n n b a d c +==(f) nnn a b arctg -=ψ(g) nnn b a arctg=θ (5) 复指数形式的FS :(i) 展开式:∑∞-∞=ω=n t jn n e F t f 1)((ii)系数计算:Z n dt e t f T F Tt jn n ∈=⎰ω-,)(1111(iii) 系数之间的关系:⎪⎩⎪⎨⎧≠-==0),(210,0n jb a n a F n n n **,nn n n F F F F ==--)0(,21212122≠+====-n b a d c F F n n n n n n)0(,≠==+-n d c F F n n nnn n n a F F =+- j b F F n n n /=--)0(4422222≠==+==-n F F F b a d c nn n n n n n(iv) n F 关于n 是共扼对称的,即它们关于原点互为共轭。
(v) 正负n (n 非零)处的n F 的幅度和等于n c 或n d 的幅度。
(6) 奇偶信号的FS :(i) 偶信号的FS : ⎰ω=111cos )(2Tn tdt n t f T a ;0sin )(2111=ω=⎰Tn tdt n t f T b ; n n n a d c ==n n n n n F a jb a F -==-=22 (n F 实,偶对称);0=ψn ;2π=θn (ii) 偶的周期信号的FS 系数只有直流项和余弦项。
(iii)奇信号的FS :00==n a a ;⎰ω=111sin )(2Tn tdt n t f T b ;n n n n jF b d c 2===;n n n jb F F 21-=-=- (n F 纯虚,奇对称); 2π-=ψn ;0=θn(iv) 奇的周期信号的FS 系数只有正弦项。
(7) 周期信号的傅里叶频谱:(i) 称{}n F 为信号的傅里叶复数频谱,简称傅里叶级数谱或FS 谱。
(ii)称{}n F 为信号的傅里叶复数幅度频谱,简称FS 幅度谱。
(iii)称{}n ϕ为傅里叶复数相位频谱,简称FS 相位谱。
(iv)周期信号的FS 频谱仅在一些离散点角频率1ωn (或频率1nf )上有值。
(v)FS 也被称为傅里叶离散谱,离散间隔为11/2T π=ω。
(vi)FS 谱、FS 幅度谱和相位谱图中表示相应频谱、频谱幅度和频谱相位的离散线段被称为谱线、幅度谱线和相位谱线,分别表示FS 频谱的值、幅度和相位(vii)连接谱线顶点的虚曲线称为包络线,反映了各谐波处FS 频谱、幅度谱和相位谱随分量的变化情况。
(viii)称n c 为单边谱,表示了信号在谐波处的实际分量大小。
(ix)称n F 为双边谱,其负频率项在实际中是不存在的。
正负频率的频谱幅度相加,才是实际幅度。
(8) 周期矩形脉冲序列的FS 谱的特点:(i) 谱线包络线为Sa 函数;(ii) 谱线包络线过零点:(其中112T π=ω为谱线间隔): π=πτk T n 1,或τπ=ωk n 21,0,≠∈k Z k 即当τπ=ω=ω/21k n 时,0===n n n F c a 。
(iii) 在频域,能量集中在第一个过零点之内。
(iv) 带宽τπ=βω/2或τ=β/1f 只与矩形脉冲的脉宽τ有关,而与脉高和周期均无关。
(定义τπ/2~0为周期矩形脉冲信号的频带宽度,简称带宽)(9) 周期信号的功率:[]∑∞-∞==n nF t f P 2)((10) 帕斯瓦尔方程:⎰1)(121Tdt t f T 2∑∞-∞==n nF2 非周期信号的频谱分析—傅里叶变换(FT)(1) 信号f (t )的傅里叶变换:[])()()(t f F dt e t f F t j ∆∞∞-ω-==ω⎰是信号)(t f 的频谱密度函数或FT 频谱,简称为频谱(函数)。
(2) 频谱密度函数)(ωF 的逆傅里叶变换为:[])(ˆ)(21)(1ω=ωωπ=-∞∞-ω⎰F F d eF t f tj (3) 称t j e ω-为FT 的变换核函数,t j e ω为IFT 的变换核函数。
(4) FT 与IFT 具有唯一性。
如果两个函数的FT 或IFT 相等,则这两个函数必然相等。
(5) FT 具有可逆性。
如果[])()(ω=F t f F ,则必有[])()(1t f F F =ω-;反之亦然。
(6) 信号的傅里叶变换一般为复值函数,可写成)()()(ωϕω=ωj e F F(i) 称)(ωF 为幅度频谱密度函数,简称幅度谱,表示信号的幅度密度随频率变化的幅频特性; (ii) 称())()(ω=ωϕF Arg 为相位频谱密度函数,简称相位谱函数,表示信号的相位随频率变化的相频特性。
(7) FT 频谱可分解为实部和虚部:)()()(ω+ω=ωi r jF F F)()(arctan )(,)()()(22ωω=ωϕω+ω=ωr ii r F F F F F()())(sin )()(,)(cos )()(ωϕω=ωωϕω=ωF F F F i r(8) FT 存在的充分条件:时域信号)(t f 绝对可积,即⎰∞∞-∞<dt t f )(。
注意:这不必要条件。
有一些并非绝对可积的信号也有FT 。
(9) FT 及IFT 在赫兹域的定义:⎰∞∞-π-=dt e t f f F ft j 2)()(;⎰∞∞-π=dfef F t f ftj 2)()((10) 比较FS 和FT :3 典型非周期信号的FT 频谱(1) 单边指数信号:)0()()(>=-a t u e t f atω+====ω⎰⎰⎰∞ω+-∞ω--∞∞-ω-j a dt e dt e e dt e t f F t j a t j at t j 1)()(0)(0幅度谱:221)(ω+=ωa F相位谱:()⎪⎭⎫⎝⎛ω-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛ω+ω-=ω=ωϕa arctg a j a Arg F Arg 22)()( 单边指数信号及其幅度谱、相位谱如图1所示。
ωω|F(ω)|1/aϕ(ω) π/2 -π/2 0 0t 01f (t ) (a )(b )(c )图1 (a)单边指数信号 (b)幅度谱 (c)相位谱(2) 偶双边指数信号:)0()(>=-a e t f t a ⎰⎰⎰∞ω--∞-ω-∞∞-ω-+==ω00)()(dt e e dt e e dt e t f F t j at t j at t j220)(0)(211ω+=ω++ω-=+=⎰⎰∞ω+-∞-ω+--a aj a j a dt e dt e t j a tj a ,为实偶函数。
幅度谱:222)(ω+=ωa a F相位谱:0)(=ωϕ偶双边指数信号及其频谱如图2所示。
ωF(ω) 2/a0 t 0 1f (t ) (a )(b )图2 (a)偶双边指数信号 (b)频谱(3) 矩形脉冲信号:)()(t EG t f τ= (脉宽为τ、脉高为E ) ⎰⎰⎰∞∞-ττ-ττ-ω-ω-ω===ω2/2/2/2/cos )()(tdt E dt Ee dt e t f F t j t j⎪⎭⎫⎝⎛ωτ⋅τ=ωω⋅=ττ-2sin 2/2/Sa E t E ,为实函数。
幅度谱:⎪⎭⎫⎝⎛ωττ=ω2)(Sa E F 相位谱:-∈⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<ωτπ+<ω<τ+π>ωτπ+<ω<τπ=ωϕZ k F k k F k k )0)(()1(4)12(2,)0)(()12(24,0)(对应对应矩形脉冲信号及其频谱如图3所示。
F (ω)E τ=矩形脉冲面积0 τπ2 τπ4 τπ6 ω-τ/2 0 τ/2 tf (t )=)(t EG τ E(a ) (b )图3 (a)矩形脉冲信号 (b)频谱矩形脉冲FT 的特点:(i) FT 为Sa 函数,原点处函数值等于矩形脉冲的面积; (ii) FT 的过零点位置为)0(/2≠τπ=ωk k ;(iii)频域的能量集中在第一个过零点区间[]τπτπ-∈ω/2,/2之内(iv) 带宽为τπ=ω/2B 或τ=/1f B ,只与脉宽τ有关,与脉高E 无关。
信号等效脉宽:)0(/)0(f F =τ 信号等效带宽:τ=1f B图4 (a)信号的等效脉宽 (b)等效带宽(4) 符号函数:不满足绝对可积条件,但存在FT 。
ω==ω⎰∞∞-ω-j dt et Sgn F tj 2)()(幅度谱:ω=ω2)(F 相位谱:⎩⎨⎧<ωπ>ωπ-=ωϕ0,2/0,2/)(符号函数及其频谱如图5所示。
|F(ω)|-a a ω (b )Sgn(t)10 t-1(a )图5 (a)符号函数 (b)频谱(5) 冲激信号:[]E Ee dt et E t E F j tj ==δ=δω-ω-∞∞-⎰0)()(均匀谱/白色谱:频谱在任何频率处的密度都是均匀的。