SnS-第3章连续时间信号与系统的傅里叶分析(2)
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连续时间信号与系统的傅里叶分析连续时间信号与系统的傅里叶分析是一种非常重要的数学工具和技术,广泛应用于信号处理、通信系统、控制系统等领域。
通过傅里叶分析,我们可以将一个复杂的时域信号分解成一系列简单的正弦函数(或复指数函数)的叠加,从而更好地理解和处理信号。
在傅里叶分析中,我们首先需要了解傅里叶级数和傅里叶变换两个概念。
傅里叶级数是将一个周期信号分解成一系列正弦和余弦函数的叠加。
对于一个连续时间周期为T的周期信号x(t),其傅里叶级数表示为:x(t) = a0/2 + ∑ {an*cos(nω0t) + bn*sin(nω0t)}其中,n为整数,ω0为角频率(ω0 = 2π/T),an和bn为信号的系数。
傅里叶级数展示了信号在频域上的频谱特性,即信号在不同频率上的成分。
通过傅里叶级数,我们可以得到信号的基频和各个谐波分量的振幅和相位信息。
而对于非周期信号,我们则需要使用傅里叶变换来分析。
傅里叶变换可以将一个非周期信号分解成一系列连续的正弦和余弦函数的叠加。
对于一个连续时间信号x(t),其傅里叶变换表示为:X(ω) = ∫ x(t)*e^(-jωt) dt其中,X(ω)为信号在频域上的频谱表示,ω为角频率,e为自然对数的底。
通过傅里叶变换,我们可以将信号从时域转换到频域,从而得到信号在不同频率上的成分。
同时,我们还可以通过逆傅里叶变换将信号从频域再转换回时域。
傅里叶分析的重要性在于它能够提供信号在时域和频域之间的转换关系,从而可以更好地理解信号的特性和行为。
通过傅里叶分析,我们可以确定信号的频谱特性、频率成分等信息,从而在信号处理、通信系统设计等方面进行相应的优化和调整。
除了傅里叶级数和傅里叶变换,还有诸如快速傅里叶变换(FFT)、傅里叶变换对(FT pair)、功率谱密度(PSD)等相关概念和技术。
这些工具和技术在实际应用中非常有用,例如在音频处理、图像处理、雷达信号处理等方面经常被使用。
总之,连续时间信号与系统的傅里叶分析为我们提供了一个强大的数学工具,能够将信号从时域转换到频域,揭示信号的频谱特性和频率成分,为信号处理和系统设计提供了有力支持。
连续时间傅立叶变换讲义连续时间傅立叶变换(Continuous-Time Fourier Transform)是一种将信号从时域转换到频域的数学工具,它在信号处理、通信系统、图像处理和控制系统等领域有着广泛的应用。
本讲义将介绍连续时间傅立叶变换的基本概念、性质、公式和应用。
1. 时域和频域在信号处理中,我们通常所说的信号是指随时间变化的函数。
这样的信号称为时域信号,它描述了信号在时间上的变化。
与之相对应的是频域信号,它描述了信号在频率上的变化。
连续时间傅立叶变换将信号从时域转换到频域,从而将信号的频谱信息展示出来。
2. 连续时间傅立叶变换的定义连续时间傅立叶变换将一个连续时间函数x(t)映射到复数域的函数X(f),其中f表示频率。
连续时间傅立叶变换的定义如下:X(f) = ∫(x(t)e^(-j2πft))dt其中,j是虚数单位,e是自然对数的底数。
连续时间傅立叶变换可以看作是将函数x(t)与复指数函数e^(-j2πft)进行内积运算。
3. 连续时间傅立叶变换的性质连续时间傅立叶变换具有很多重要的性质,包括线性性质、时移性质、尺度变换性质、频移性质、共轭性质等。
这些性质使得连续时间傅立叶变换成为一个非常有用的工具。
4. 连续时间傅立叶变换的公式连续时间傅立叶变换的公式可以通过拉普拉斯变换得到。
当输入信号是实数信号时,变换后的频谱是一个复函数,包含了信号的幅度和相位信息。
通常,我们可以将信号的幅度谱和相位谱分开表示。
5. 连续时间傅立叶变换的应用连续时间傅立叶变换在信号处理中有着广泛的应用。
它可以用于信号的滤波、频谱分析、信号的采样和重构等方面。
在通信系统中,连续时间傅立叶变换可以用于信道估计、调制和解调、多路径传输等。
总结:连续时间傅立叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。
它通过将函数与复指数函数进行内积运算,将信号的频谱信息展示出来。
连续时间傅立叶变换具有许多重要的性质,包括线性性质、时移性质、尺度变换性质、频移性质、共轭性质等。
实验三连续周期性时间信号的傅里叶级数一、实验目的:1. 进一步掌握MATLAB子函数的表示方法2. 深刻理解傅里叶级数的信号分解理论及收敛性问题3. 理解周期性信号的频谱特点。
二、实验原理傅里叶级数设有连续时间周期信号,它的周期为T,角频率,且满足狄里赫利条件,则该周期信号可以展开成傅里叶级数,即可表示为一系列不同频率的正弦或复指数信号之和。
傅里叶级数有三角形式和指数形式两种。
1. 三角形式的傅里叶级数:式中系数,称为傅里叶系数,可由下式求得:[2. 指数形式的傅里叶级数:式中系数称为傅里叶复系数,可由下式求得:周期信号频谱具有三个特点:(1)离散性,即谱线是离散的;(2)谐波性,即谱线只出现在基波频率的整数倍上;(3)收敛性,即谐波的幅度随谐波次数的增高而减小。
周期信号的MATLAB表示周期信号的傅里叶分解用Matlab进行计算时,本质上是对信号进行数值积分运算。
在Matlab中有多种进行数值积分运算的方法,我们采用quadl函数,它有两种其调用形式。
(1) y=quadl(‘func’, a, b)。
其中func是一个字符串,表示被积函数的.m文件名(函数名);a、b分别表示定积分的下限和上限。
(2) y=quadl(@myfun, a, b)。
其中“@”符号表示取函数的句柄,myfun表示所定义函数的文件名。
例:用MATLAB计算脉冲宽度T1 = 2;周期T = 4的周期性脉冲信号的复傅里叶级数,分别画出N = -2:2, -10:10, -50:50, -200:200的傅里叶级数展开及合成,观察吉普斯效应。
画出T = 4, T =8下的双边谱A.首先创建一个子函数singRect(t, T1),表示单个脉冲信号,时间为t,宽度为T1。
function y = singRect(t, T1)y = (abs(t) <= T1);endB.创建傅里叶积分的被积子函数function y = rectExp(t, k, w)y = (abs(t) <= 1) .* exp(-1j*k*w*t);endC.创建子函数用于傅里叶级数计算及合成function [x, ak] = fourierSeries(N, t)T1 = 1;T = 4; w = 2 * pi/T;ak = zeros(1, 2 * N + 1);for i = 1:2*N+1 %傅里叶分解,计算傅里叶系数akak(i) = quadl(@(t)fsInt(t, i - N - 1, w, T1), -2, 2)/T;end;x = 0;for i = 1:2*N + 1 %傅里叶级数合成x = x + ak(i) * exp(1j*(i - N - 1)*w*t);endendD.创建main函数,计算不同N下的傅里叶级数及合成。
实验三连续时间周期信号的傅里叶级数一、实验目的掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的展开和合成,理解吉布斯现象,掌握周期矩形脉冲信号的频谱及脉冲宽度、周期对周期信号频谱的影响。
二、实验内容1、周期信号的傅里叶级数的展开和合成画出如下图对称方波(取E=1、T=1),并采用有限项傅里叶级数对原函数进行逼近,画出对称方波的1、3、5、7、9、11次谐波的傅里叶级数合成波形,观察吉布斯现象。
sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:1fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2);f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:3fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2); f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:5fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2); f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:7fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2); f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:9fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2); f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)sum=0;t=-3:0.01:3;E=1;T=1;ta=T/2;w=2*3.14159/T;for n=1:11fn=(2*E*ta/T)*sin(w*ta*n/2)/(w*ta*n/2); f=(E*ta/T)+cos(n*w*t)*fn-E/2;sum=sum+f;endplot(t,sum)2、周期矩形脉冲信号的频谱a. 取E=1,τ=1, 画出周期矩形脉冲(教材P83图3-6)的傅里叶级数的频谱(教材P83图3-7);n=-12:12;E=1;t=1;T=5*t;w=2/T;fn=(E*t/T)*sinc(w*t*n/2);stem(n,fn,'filled');hold onk=-12:0.01:12;f=abs(E*t/T)*sinc(w*t*k/2);plot(k,f,'--');b. 取E=1,τ=1, 画出教材P85图3-8(a);t=-12:0.01:12;y=u(t+1/4)-u(t-1/4)+u(t-19/4)-u(t-21/4)-u(t+19/4)+u(t+21/4)+u(t-39/4)-u(t-41/4)-u( t+39/4)+u(t+41/4);subplot(2,1,1);plot(t,y);axis([-12 12 -0.1 1.1]);xlabel('t');ylabel('f(t)');n=-12:12;E=1;t=1;T=10*t;w=2/T;fn=(E*t/T)*sinc(w*t*n/2);subplot(2,1,2);stem(n,fn,'filled');hold on;k=-12:0.01:12;f=abs(E*t/T)*sinc(w*t*k/2);plot(k,f,'--');xlabel('w');ylabel('Fn');c. 取E=1, =1, 画出教材P85图3-8(c)。