数字信号处理课件第二章--离散时间信号与系统(ppt文档)
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数字信号处理第2章
Z变换与拉氏变换的关系:
这一关系实际上是通过 到了Z平面。
若将Z平面用极坐标表示
标表示
,代入
将S平面的函数映射
,S平面用直角坐 ,得:
上述关系表明: z 的模 r 仅与 s 的实部 相对应, z 的幅角 则仅与 s 的虚部 对应。
映射关系:
Z变换与拉氏变换的关系
0 0,2 (S平面实轴映射到Z平面的正实轴)
解:
,求它的傅立叶变换。
其幅度谱和相位谱分别为:
典型例题
❖ 例2 已知序列的傅立叶变换如下,求它的反变换。
解:
显然序列 h(n)不是绝对可和的,而是平方可和 的 ,但其依然存在傅立叶变换。 Parseval定理
典型例题
❖ 例3 证明复指数序列 x(n) e j0n 的傅立叶变换为:
证:根据序列的傅立叶反变换定义,利用冲击函 数 的性质,有:
即序列绝对可和
某的有 立些序些叶既列序变不,列换满若虽依足引然然绝入不存对频满在可 域足。和的以见的冲上后条击条例件函件。也数,不但满满,足足其平平傅方方立可可叶和和变条,换件其傅
也存在。如
、某些周期序列,见后例。
序列傅立叶变换的定义
5.常用序列的傅立叶变换
序列
(n)
傅立叶变换
1
1
典型例题
❖ 例1 已知
A形k(式k=求0,X取1(…:z),N)B,(此z) A( z )
时
为了方bi 便z i通常利用
i0
N
1 ai z i
X(z)/z的
i 1
若序列为因果序列,且N≥M,当X(z)的N个极点都是单
极点时,可以展开成以下的部分分式的形式:
则其逆Z变换为:
数字信号处理第二章--离散时间信号与系统的频域分析ppt课件
而
.
2
X(ej)ejmd x(n)2(nm)
n
2x(m)
x(n)1 X(ej)ejnd
2
序列傅 里叶变
换对
X(ej) x(n)ejn n
x(n)21 X(ej)ejnd
.
正变换
反变换
3
例:试求矩形序列 RN (n) 的傅里叶变换
解:
N 1
X(ej) RN(n)ejn e j n
1X(ej w )1x*(n)ejn
2
2n
1X(ejw )1
x*(n)ejn
2
2n
1X(ej w )1[
x(n)ejn]
2
2n
1X(ejw)1X*(ejw)
2
2
XR(ejw)
.
14
C)实因果序列h(n)的对称性 因为h(n)是实序列,其FT只有共轭对称部分He(ejω),共轭反对称
部分为零。 即:H(ejω)=He(ejω)=H*(e-jω)
n
M为整数
因此序列的傅里叶变换是频率ω的周期函数,周期是2π。
由于FT的周期性,一般只分析-π~+π或0~2π之间的FT
2. 线性
设 X 1(ej)F T[x1(n)],X2(ej)F T[x2(n)], 那么 F T[ax1(n)bx2(n)]aX 1(ej)bX2(ej)
.
6
3. 时移与频移 设X(e jω)=FT[x(n)], 那么
则 Y(ej) 1 X(ej)H(ej)
2
1 X(ej)H[ej()]d
2
证明:
Y(ej)F[Ty(n)] x(n)h(n)ejn
n
x(n)[1H (ej)ejnd]ejn
数字信号处理第三版第2章.ppt
| z | 2
试利用部分分式展开法求其Z反变换。
解:
X (z)
A1 1 2z 1
1
A2 0.5
z
1
4 1 1 1 3 1 2z1 3 1 0.5z1
x(n)
4 3
2n
1 3
(0.5)n
u(n)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例: 设
X (z)
7)终值定理:设x(n)为因果序列,且X(z)=Z[x(n)]的全部
极点,除有一个一阶极点可以在z=1 处外,其余都在单位
圆内,则 : lim x(n) lim[(z 1)X (z)]
n
z1
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
8)序列卷积(卷积定理)
若: y(n) x(n) h(n) x(m)h(n m) m
3z (z 3)2
z2
3z , 6z 9
试利用长除法求其Z反变换。
解:
| z | 3
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
2.5.4 Z 变换的性质和定理
1)线性性质
Z[ax(n)+by(n)]=aX(z)+bY(z)
2)序列的移位 Z[x(n m)] zm X (z) Rx | z | Rx
2 j c
c (Rx , Rx )
直接利用围线积分的方法计算逆Z变换比较麻烦。 下面介绍几种常用的逆Z变换计算方法: 1)用留数定理求逆Z变换(了解) 2)部分分式展开法(掌握) 3)幂级数展开法(长除法)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
例: 设
1
第2章 离散时间信号与系统-1-2节
5 m , m 0 z (m) 将m替换成m-n 0, m 0
5 ( mn ) , m n 0 z[(m n)] 0, m n 0
x ( n ) * z ( n)
n
5n m , n m z ( n m) 0, n m
m
m
[ x(m) z(n m)] [3
m0
( 5n m )]
n n 3 m n 1 (3 / 5) n 1 ,n 0 5 ( ) , n 0 5 1 3 / 5 m0 5 0, n 0 0, n 0 3n 1 5n 1 ,n 0 2 2 0, n 0
n=1
n=2
n=3
n=4
【例2-5】(P15)已知 ,
x(n) {
n ,1n3 2 0,其他
h(n) {
求:
1,0n2 0,其他
y (n) x(n) h(n)
m
x ( m )h ( n m )
【例2-5】(P15)
0.5, 1 , 1.5 1, 1, 1 ×—————————————————— 0.5, 1 , 1.5 0.5, 1 , 1.5 0.5, 1 , 1.5 + ————————————————————— 0.5, 1.5, 3, 2.5 , 1.5
1
2
3
4
y(n)
0 -2 -4 1
-3
-2
-1
0 (b)
1
2
3
4
z(n)
0
-1 -4
-3
-2
-1
0 (c)
1
2
3
离散时间信号与系统.ppt
❖ 线性内插器定义的离散时间系统不是因果系 统
稳定系统
❖ 系统是稳定的,当有界的输入产生有界的输出时 ❖ BIBO:有界输入产生有界输出 ❖ 即:
当对于所有的n,有|x[n]|<Bx, 则对于所有的n,有|y[n]|<By ❖ P61 例2.18 例2.19
无源和无损系统
❖ 无源离散系统:输出序列的能量不能超过输入序列 的能量
线性内插器
❖ 用于估计离散序列中相邻的一对样本值之间的样 本值得大小
❖ 做法:
上抽样 将上抽样的零值处填入线性内插值
❖ 双线性内插
y[n]
x [n]
x [n
1]
2
x [n
1]
❖ 应用:图像放大
中值滤波器
❖ 中值的定义: 在大小为2k+1的数据集合中,存在这样一个 数据,有k个数据大于该数,剩下k个数据小 于该数。
❖ 即:
y[n] 2 xn2
n
n
❖ 无损系统:上式等号成立 ❖ P62 例2.20
冲激和阶跃响应
❖ 单位抽样响应:输入单位抽样序列时数字滤 波器的输出,简称冲激响应——{ h[n] }
❖ 单位阶跃响应:输入单位阶跃序列时数字滤 波器的输出,简称阶跃响应——{ s[n] }
❖ LTI(线性时不变系统)数字滤波器在时域中 可以通过冲激响应或阶跃响应完全描述
第n个样本
冲激响应
❖ 在时域中,用冲激响应{h[n]}可以完全描述LTI 离散时间系统的特性
❖ 可以利用卷积公式计算任何给定输入产生的 输出
❖ 输入序列和冲激响应一般是有限长的 ❖ 当冲激响应是无限序列时,利用等效系统来
分析 ❖ P64 例2.26 例2.27
用matlab计算卷积
稳定系统
❖ 系统是稳定的,当有界的输入产生有界的输出时 ❖ BIBO:有界输入产生有界输出 ❖ 即:
当对于所有的n,有|x[n]|<Bx, 则对于所有的n,有|y[n]|<By ❖ P61 例2.18 例2.19
无源和无损系统
❖ 无源离散系统:输出序列的能量不能超过输入序列 的能量
线性内插器
❖ 用于估计离散序列中相邻的一对样本值之间的样 本值得大小
❖ 做法:
上抽样 将上抽样的零值处填入线性内插值
❖ 双线性内插
y[n]
x [n]
x [n
1]
2
x [n
1]
❖ 应用:图像放大
中值滤波器
❖ 中值的定义: 在大小为2k+1的数据集合中,存在这样一个 数据,有k个数据大于该数,剩下k个数据小 于该数。
❖ 即:
y[n] 2 xn2
n
n
❖ 无损系统:上式等号成立 ❖ P62 例2.20
冲激和阶跃响应
❖ 单位抽样响应:输入单位抽样序列时数字滤 波器的输出,简称冲激响应——{ h[n] }
❖ 单位阶跃响应:输入单位阶跃序列时数字滤 波器的输出,简称阶跃响应——{ s[n] }
❖ LTI(线性时不变系统)数字滤波器在时域中 可以通过冲激响应或阶跃响应完全描述
第n个样本
冲激响应
❖ 在时域中,用冲激响应{h[n]}可以完全描述LTI 离散时间系统的特性
❖ 可以利用卷积公式计算任何给定输入产生的 输出
❖ 输入序列和冲激响应一般是有限长的 ❖ 当冲激响应是无限序列时,利用等效系统来
分析 ❖ P64 例2.26 例2.27
用matlab计算卷积
数字信号处理及应用第2章时域离散信号和系统的频域分析
为求系数 a ~x(n) k
,
将上式两边乘以
e
j 2 N
mn
,
并对n在一个周期N中求和:
~ x(n)e [ ae ]e [ a]e N 1
n0
j2mnN 1N 1 j2kn j2mnN1 N1
N
N
N
k
k
n0k0
n0 k0
j2(km)n
?21 2[X(ej)X*(ej)] jXI(ej)
x(n)xe(n)xo(n)
X ( e j ) X R ( e j ) jI X ( e j )
X (ej) X e(ej) X o(ej)
§2.2 序列的傅立叶变换
X (ej)X e(ej)X o(ej)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
通信与信息工程学院 数字信号处理教学团队
Jean Baptiste Joseph Fourier 与傅立叶变换
Jean Baptiste Joseph Fourier生于 1768年3月21日法国奥克斯雷 (Allxerre)。
傅立叶级数的提出和完善 1807年 1829年
0,
n0 0,
n0
例2.2.3
序列的傅立叶变换性质:
6. 频域卷积定理 y(n)x(n)h(n)
Y(ej) 1 X(ej)Hej
2
1 X(ej)H(ej())d
2
7.时域卷积定理
y(n)x(n)*h(n)
Y ( e j ) X ( e j ) H e j
x(t)cos2(fct0),
f110Hz,10ra;d
fc 10Hz,0 0rad
f215Hz,2/3rad
数字信号处理课件第2章时域离散信号和系统的频域分析
h(n)=he(n)+ho(n) he(n)=1/2[h(n)+h(-n)] ho(n)=1/2[h(n)-h(-n)] 因为h(n)是实因果序列, 按照上面两式he(n)和 ho(n)可以用下式表示:
h(o), n 0
he (n)
1 h(n), n 0 2 1 h(n), n 0 2
(2.2.27)
x*(-n) = xe(n) - xo(n)
利用(2.2.16)和(2.2.17)两式, 得到
xe (n)
1 2
[x(n)
x(n)]
xo (n)
1 2
[x(n)
x(n)]
-[-x*o(-n) ] (2.2.17)
(2.2.18) (2.2.19)
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
利用上面两式, 可以分别求出xe(n)和xo(n)。 对于频域函数X(ejω)也有和上面类似的概念和结论:
式中
X (e j ) FT [xr (n)] xr (n)e jn
n
X o (e j ) FT [ jxi (n)] j xr (n)e jn
n
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
上面两式中, xr(n)和xi(n)都是实数序列, 容 易证明Xe(ejω)满足(2.2.21)式, 具有共轭对称性, 它的实部是偶函数, 虚部是奇函数。 Xo(ejω)满足 (2.2.22)式, 具有共轭反对称性质, 其实部是奇函 数, 虚部是偶函数。
最后得到结论: 序列分成实部与虚部两部分, 实部对称的FT具有共轭对称性, 虚部和j一起对应 的FT具有共轭反对称性。
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
(b) 将序列分成共轭对称部分xe(n)和共轭反对称部分 xo(n) ,即
数字信号处理-第2章第1讲 离散时间信号和离散时间系统
当a>1时 当-1<a<0时 当a< -1时
2.2 常用序列
5、正弦序列
x(n) Asin(n )
x(n) xa (t) tnT Asin(nT ) T / fs 2 f / fs 单位rad, 单位rad / s
6、复指数序列
一阶后向差分: y(n) y(n) y(n 1) 二阶后向差分: 2 y(n) y(n) y(n 1)
y(n) 2 y(n 1) y(n 2) 用延时算子:Dy(n) y(n 1) y(n) y(n) Dy(n) (1 D) y(n) 1 D 2 y(n) y(n) y(n 1) (1 D) y(n) (1 D)Dy(n) (1 D)2 y(n)
卷积和
卷积和的定义
1. 交换律 2. 结合律
y(n) x(k)h(n k) x(n) h(n) k
y(n) h(n)x(n k) h(n) x(n) k
y(n) [x(n) h1(n)]*h2(n)
[x(n) h2(n)]*h1(n) x(n) [h1(n)*h2(n)]
线性非移变系统稳定的充要条件是满足绝对可 和的条件:
S h(n) n
证明:
(1)充分性
当 x(n) M得
y(n) h(k)x(n k) h(k) x(n k)
k
k
M h(k) 得证 k
(2)必要性
x(n) e( j)n
数字频率又叫归一化频率
x(n) en cos(n) jen sin(n)
第2章1-4 离散时间信号和离散时间系统 数字信号处理 教学课件
0,t
0 0
② x(n) (n) x(0) x(n) (n n0 ) x(n0 )
x(t) (t) x(0) (t)
(2)单位阶跃序列 (Unit-step sequence)
说明:
① (n) u(n) u(n 1)
n
② u(n) (k) 和 u(n) (n k)
k
k 0
(2)非移变系统(Shift-invariant System)
若系统的响应与输入信号施加于系统的时刻无关,则称 该系统为非移变系统。即如果输入x(n)产生的输出为 y(n),则输入x(n-k)产生的输出为y(n-k)(k为任意整数)。 用数学式表示为:若T[x(n)]=y(n),则T[x(n-k)]=y(n-k)。
因为在n<0时,h(n)≠0,故该系统为非因果系统 (2)稳定性
3.线性常系数差分方程(Linear Constantcoefficient Difference Equations )
(1)函数序列的差分描述 一个函数序列的一阶向后差分表示为: 二阶向后差分表示为:
(其中n为整数,对于n的非整数点,没有定义。)
注意:① 有的书上也表示为Xn,注意n的取值范围。
② 取样信号和数字信号的区别。
(2)图形表示:
0.5,0.75,2,1.5,1,2,0.5, n 2,1,0,1,2,3,4
x(n)
0, others
x(n)
-2 1
0
3n
2.自变量n的变换
(1)反转:
(6)正弦型序列(sine sequence)
式中,A为幅度,ω为数字域频率,φ为初相, φ的单位为弧度。
比较:xa (t) Asin(t ) Asin(2ft ) 其中 2f 是模拟域频率,单位rad/s;
2019-北京邮电大学《数字信号处理》门爱东-dsp02-离散时间系统和离散信号的变换-PPT文档资料-文档资料
北 京
过取样(Oversampling)
邮 电 大
过取样就是用远高于奈奎斯特频率的频率去采样,K×fs/2 好处:
学
简化了抗混叠滤波器设计;
信 息 与
过采样、噪声成形(Noise Shaping) 、数字滤波和抽取(丢点 Decimator)是 ADC 降低噪声,并产生高分辨率输出的重要方法。
11
2. 1.1 取样和取样定理:频域分析
北
京 邮 电 大
p (t)1ejn st T n
且 ej st 2( s)
学
信
息 与 通 信
P()2Tn (ns)
其中
2 s T
工 程 学 院
X ˆa()21Xa()P()T 1Xa()n (ns)
北
京 邮
取样函数定义为:
电 大 学 信 息
p(t)1com b(t)(tnT)
T
T n ------ T :取样间隔
与 通 信
则:
xˆa(t) xa(t)p(t) xa(t)(t nT)
工
n
程
学 院
xa(nT)(t nT)
多
n
媒
体 中 心 门 爱
若 xa(t) 是一带限函数
邮 电 大 学 信 息 与
Xa()
Xa(),
0,
s
2
s
2
通 信
只要取样频率足够高,当满足以下条件时
工 程 学 院
s
max 2
---------(奈奎斯特定理)
多
媒 体 中 心
数字信号处理第二章 ppt课件
分析信号在频率分布上的特性 和运算:这给了我们换个视角 观察信号的机会,我们会发现 许多在时间域上得不到的特性 和运算。
返回
2.2 时域离散信号的傅里叶变换
2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义 2.2.2 周期信号的离散傅里叶级数 2.2.3 周期信号的傅里叶变换 2.2.4 时域离散信号傅里叶变换的性质
X ~(k)N 1~ x(n)ej2 N k n k n0
上式的求和号中的每一项都是复指数序列,其中第K项
即为第K次谐波
1 X~(k)ej2Nkn Nr
的傅里叶变换根据
其周期性能够表示为:
F[1 T X ~ (k )ej2 N k]n 2X ~ (k )( 2k 2r)
N
N r N
换。
解: 将 x ( n ) 用欧拉公式展开为
x(n)1(ej0n ej0n)
2
由
FT[ej0n] 2(02r)
r
得余弦序列的傅里叶变换为
X(ej)FT[cos0n]
1 22r [(02r)(02r)]
[(02r) (02r)]
r
;
返回
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上式表明,余弦信号的傅里叶变换是在 0处的冲激函 数,强度为 ,同时以2 为周期进行周期性延拓,如下图
;
返回
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2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义
定义
X(ej) x(n)ejn
(2.2.1)
n
为时域离散信号x(n)的傅里叶变换,简称FT(Fourier
Transform)。上式成立的条件是序列绝对可和,或者
说序列的能量有限,即满足下面的公式:
x(n)zn
n
对于不满足上式的信号,可以引入奇异函数,使之能够
北京邮电大学《数字信号处理》门爱东-dsp02-离散时间系统和离散信号的变换-PPT精品文档159页
12
2. 1.1 取样和取样定理:频域分析
北
京
X a( )
邮
电
1
Xˆ a ( )
1 T
s 2T
大 学
m
m
信
息
0 m
m
Ω
-Ω s s
0 s Ωs
Ω
与
2
2
通 信
连续信号的频谱和取样信号的频谱 s
工
max 2
程 学 院
然而,当
s
Digital Signal Processing, Men Aidong, Multimedia Technology Centre, BUPT
8
2. 1.1 取样和取样定理:时域分析
北
京 邮
取样函数定义为:
电 大 学 信 息
p(t)1com b(t)(tnT)
T
T n ------ T :取样间隔
通 信 工 程 学
则映射到频域为:
X ˆa( )21 Xa( )P( )
院
多 因 p(t) 是周期为 T 的函数,可以展开成级数和的形式:
媒
体 中 心 门
p(t)
(tnT)
aejn st m
n
n
其中
2 s T
爱
东
Digital Signal Processing, Men Aidong, Multimedia Technology Centre, BUPT
院
多
媒
体
中
心
门 爱
-B2 -B1
0
B1
B2
东
Digital Signal Processing, Men Aidong, Multimedia Technology Centre, BUPT
【大学课件】浙大数字信号处理课件--第二章离散时间信号与系
第二章 离散时间信号与系统
2.0 引言 2.1 离散时间序号:序列 2.2 离散时间系统 2.3 线性时不变系统 2.4 线性时不变系统的性质 2.5 线性常系数差分方程 2.6 离散时间信号与系统的频域表示 2.7 用傅立叶变换表示序列 2.8 傅立叶变换的对称性质 2.9 傅立叶变换定理 2.10 离散时间随机信号(介绍)
2
连续时间信号、离散时间信号、数字信号
t(s) n
n
3
数字信号量化表:{-1 –0.5 0 0.5 1}
2.1.1 基本序列和序列运算
序列的基本运算 加法运算:z[n]=x[n]+y[n]={…,x[-1]+y[-1],x[0]+y[0],x[1]+y[1],…}, -∞<n<∞
4
乘法运算
x[n]*y[n]={…,x[-1]*y[-1],x[0]*y[0],x[1]*y[1],…}, -∞<n<∞
21
例题
n
例2 y[n](0.5)nx[i]
首先,
i
nn0
y[nn0] (0.5)nn0x[i]
in
n n 0
且有, T { x [ n n 0 ] }( 0 .5 ) n x [ i n 0 ] i ' i n 0 ( 0 .5 ) n x [ i']
i
i'
可见,T{x[n-n0]} ≠ y[n-n0],所以该系统为时变系统。
这一性质是由于n是整数产生的,因而在复指数序列中,一般只需要考虑 一个2 π周期。 而对于n而言,复指数序列未必是周期序列
如果离散正弦序列为周期N的周期序列,即: Acos(ω0n+φ)=Acos(ω0n+ω0N+φ), 则必须满足条件: ω0N=2πk
2.0 引言 2.1 离散时间序号:序列 2.2 离散时间系统 2.3 线性时不变系统 2.4 线性时不变系统的性质 2.5 线性常系数差分方程 2.6 离散时间信号与系统的频域表示 2.7 用傅立叶变换表示序列 2.8 傅立叶变换的对称性质 2.9 傅立叶变换定理 2.10 离散时间随机信号(介绍)
2
连续时间信号、离散时间信号、数字信号
t(s) n
n
3
数字信号量化表:{-1 –0.5 0 0.5 1}
2.1.1 基本序列和序列运算
序列的基本运算 加法运算:z[n]=x[n]+y[n]={…,x[-1]+y[-1],x[0]+y[0],x[1]+y[1],…}, -∞<n<∞
4
乘法运算
x[n]*y[n]={…,x[-1]*y[-1],x[0]*y[0],x[1]*y[1],…}, -∞<n<∞
21
例题
n
例2 y[n](0.5)nx[i]
首先,
i
nn0
y[nn0] (0.5)nn0x[i]
in
n n 0
且有, T { x [ n n 0 ] }( 0 .5 ) n x [ i n 0 ] i ' i n 0 ( 0 .5 ) n x [ i']
i
i'
可见,T{x[n-n0]} ≠ y[n-n0],所以该系统为时变系统。
这一性质是由于n是整数产生的,因而在复指数序列中,一般只需要考虑 一个2 π周期。 而对于n而言,复指数序列未必是周期序列
如果离散正弦序列为周期N的周期序列,即: Acos(ω0n+φ)=Acos(ω0n+ω0N+φ), 则必须满足条件: ω0N=2πk
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• 2.2.4 因果性(Causality) 系统在n时刻的输出只取决于n时刻以及n时刻以 前的输入,而与n时刻以后的输入无关。 y[n] x[n], x[n-1], x[n-2], … 因果系统---- 物理可实现性 x[n+1], x[n+2], … 非因果系统---- 物理不可实现性
一个非因果系统的例子: y[n]=x[n+1]-x[n]
2.2离散时间系统
离散系统可以定义为一种变换或一个算子,即:
用公式表示为:
y[n] T x[n]
2.2.1 无记忆系统(Memoryless Systems)
y[n]x[n] 例: y[n] x[n]2
2.2.2 线性系统(Linear Systems) 满足叠加原理的系统称为线性系统
y[n] x[k]h[n-k]
k
一个线性时不变(LTI)系统完全可以由它的单位脉冲 响应来表征。
• 卷积和(Convolution)
x1[n] x2[n] x1[k]x2[n k] k
系统输出可表示为:
y[n] x[k]h[n k] x[n] h[n] k
因果序列: x[n] 0, n 0
因果稳定的线性时不变系统:h[n]单边且绝对可和
例:
h[n] anu[n]
a 1
h[n]有限长非零样本-------- 有限冲击响应系统(finite-duration impulse response,FIR)------- 系统总是稳定的
h[n]无限长非零样本-------- 无限冲击响应系统(infinite-duration impulse response,IIR)
线性时不变系统因果性的充分必要条件: h[n] 0, n 0
因果性: y[n] x[n], x[n-1], x[n-2], …
即:y[n] = 0 对于x[n+1], x[n+2], x[n+3], …
y[n] x[k]h[n k] k
对于k > n,y[n] = 0 h[n-k] = 0 h[n] 0, n 0
序列时的输出。
即h[n]=T{δ[n]}
对于系统输入序列的一般表示形式:
系统输出为:
x[n] x[k] [n-k]
k
y[n]
T
x[k] [n-k]
k
根据线性系统的叠加性质,
y[n] x[k]T [n-k]
k
又根据系统的时不变性质,
x[n] h[n] h[n] x[n] x[n](h1[n] h2[n]) x[n] h1[n] x[n] h2[n] • 级联联接(cascade connection)和并联联接(parallel connection)
时域表示
• 线性时不变系统 因果性 稳定性
线性时不变系统稳定的充分必要条件: S h[k]
x1[n] x[n n0 ]
输出:
n
n
y1[n] x1[k] x[k n0 ]
k
k
作变量代换: k n0 k1, k k1 n0
有:
nn0
y1[n] x[k1] y[n n0 ] k1
时变系统的例子
y[n]=nx[n] y[n-n0]=(n-n0)x[n-n0] 当输入x1[n]=x[n-n0]时,输出为: y1[n]=T{x1[n]}=T{x[n-n0]}=nx[n-n0] 可见y1[n] ≠ y[n-n0]
任何序列均可表示为: x[n] x[k ] [n k ]
k
• 单位阶跃序列(unit step sequence)
u[n]
1, 0,
n 0, n 0.
与单位样本序列的关系: 或者可以表示为:
n
u[n] [k]
k
u[n] [n] [n 1] [n 2]
输出表示为: y[n] H (e j )e jn
H (e j ) ----- 与系统的单位脉冲响应有关,是频率的函
数,输出的幅度
输入、输出:e jn ----------- 系统的特征函数
输出相应的幅度: H (e j ) ------------- 特征值系统的频率响应
可表示为: H (e j )=H R (e j )+jH I (e j ) H (e j )= H (e j ) e jH (ej )
证明:(充分性)
k
y[n] h[k]x[n k] h[k] x[n k]
k
k
如果 x[n] 有界,即 x[n] Bx
将 Bx 代入 x[n k]
可得:
y[n] Bx h[k]
k
证明:(必要性)假定 S h[k] 对于有界的输入,输出无
也可表示为:
x[n] x[n rN ],
N为周期(正整数) r为任意整数
sin(n / 4) sin[(n N ) / 4] N为正整数? 周期的模拟信号其相应的序列不一定是周期的。 正弦序列的周期性:
Acos(0n ) Acos(0n 0N ), 0N 2πk,
u[n] [n k].
k 0
[n] u[n] u[n 1].
• 指数序列(exponential sequences)
A n, n 0,
x[n]
0,
n 0.
• 正弦序列(sinusoidal sequences)
x[n] Acos(0n ),
界。
k
x[n]
h*[n] h[n]
,
0,
h[n] 0, h[n] 0,
式中 h*[n]是 h[n] 的复共轭,显然 x[n]是有界的。
在n=0时输出y[n]为:
h[k ] 2
y[0] x[k]h[k]
S
k
k h[k ]
由于S无界,输出无界。
一个例子:理想延迟系统 y[n] x[n nd ] 式中nd为一确定的整数,如果我们用输入 x[n] e jn , 延迟系统的输出为:
h[n-k]的求法:
1.将h[k]关于原点对折得到h[-k];
2.将对折序列的原点移序到k=n
卷积和计算例子
考虑一个系统的单位冲击响应: h[n] u[n] - u[n - N ]
1, 0 n N -1 = 0, 其它n 输入为: x[n] anu[n] 输出为零状态: y[n] 0, n 0
一个数列集合 连续信号采样 通式表示 之间值没定义
2.1.1基本序列和序列运算
• 单位样本序列(unit sample sequence),也称单位脉冲序列
[n]
0, 1,
n 0, n 0.
p[n] a3 [n 3] a1 [n 1] a2 [n 2] a7 [n 7]
例:累加器
n
n1
y[n] x[k] y[n 1] x[k]
k
k
n1
y[n] x[n] x[k] k
y[n] x[n] y[n 1]
y[n] y[n 1] x[n]
2.6 离散时间信号与系统的频域表示
信号的表示形式
为什么用频率?
1-a N 1-a
,
y[n] an-N +1-an+1 1-a
n<0, 0 n N -1, N -1<n.
为了区别以后的卷积形式,称线性卷积
线性卷积结果(输出)的长度:N=N1+N2-1 其中N1,N2分别为两个卷积序列的长度。
2.3 线性时不变系统的性质
满足交换律、分配率和结合律
卷积和计算例子
卷积和计算例子
n
y[n] ak ,
对于0 n N -1.
y[n]= 1-an+1 ,
0 n N -1
k 0
1-a
n
y[n] ak , 对于N -1<n.
k nN +1
0,
y[n]
1-a n +1
1-a
,
a
n -N
+1
(1)y1[n]=T{x1[n]} y2[n]=T{x2[n]} T{x1[n] +x2[n]}=T{x1[n]}+T{x2[n]}=y1[n]+ y2[n]
(2)T{ax [n]}=aT{x [n]}=ay [n]
例:(累加器)
n
y[n] x[k]
k
x3[n] ax1[n] bx2[n]
k为整数 正弦序列周期性的三种情况
2π N
0 k
• 序列的基本运算
相加 x[n]=x1[n]+ x2[n] 各对应项相加
相乘 x[n]=x1[n]x2[n] 各对应项相乘
乘常数 x[n]=ax1[n]
每项都乘以常数a
移序(delay or shift)
x[n] x1[n m]
m为整数,正为右移,负为左移。
物质源;
波的传播(穿透率、速度、衰减);
简化对波形的理解;
一种数学的方便工具(解微分方程);
系统理论方面:
线性时不变系统输入与输出(响应)信号之间的关系
x[n] x[k][n k]