随笔分类 - 信号与系统
Brief on Signals and Systems
摘要:1.有限长度函数,进行周期延长,变成周期函数 2.DFT的定义 周期函数的离散傅里叶级数DFS等价于原函数的DFT. 3.DFS的性质 平移性质 对称性质 卷积性质 用modulo的表现方式 DFT和Z变换的关系 DFT其实是 有限序列的sequence的Z变换的采样 采样点是WN^(-K) DFT
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摘要:1.拉普拉斯变换 s = a + jw; 拉普拉斯变换相当于原函数乘以一个指数的傅里叶变换, 如下 2. Z变换 Z^n是一个eigen-function, 把所有的信号拆成 z^n. 证明如下. z^n经过一个系统后 Z 变换公式 离散时间傅里叶变换和Z变换的比较 傅里叶变换融入到了Z变换里面 Z
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摘要:1.方波采样 square wave的spectrum 信号经过square wave 采样后的spectrum,时域相乘,频域卷积。 图中可以看到只要采样频率w0 是信号最大频率两倍还大,频谱就不会重叠,信号就能还原. 固定长度,使用Impulse train 作为carrier。 impulse
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摘要:1.傅里叶级数理解,cos(nx) 为一个单位向量基向量 (除以模 就等于基向量了) ,这是求一个f(x)在基向量上的投影. 2.DFT理解 3.e^jwt是一个特征函数 特征函数定义:a function which when you put it through the system comes
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摘要:本文主要介绍系统属性以及推导出时不变系统的卷积公式。 1.系统的概念 一个系统简而言之就是,接受输入,产生输出。 人的眼睛接受光信号,在大脑中产生化学信号(使得我们能够看到外界)就是一种系统。系统的范围很广阔,可以说万物皆系统。 连续时间系统t的取值为所有实数用圆括号()表示, 离散时间系统的取值为
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摘要:在信号与系统分析中,有两类函数特别重要,可以称之为构建傅里叶变化的基石(BuildingBlocks).本文主要讨论着这两类函数以及一些后续课程需要的知识 1.第一类函数是三角函数信号(Sinusoidal Signals) x(t)=Acos(ωt+θ). x(t)=Acos(ωt+θ) ω称之为
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