信号与系统 欧拉公式

信号与系统重点概念公式总结Last updated on the afternoon of January 3, 2021信号与系统重点概念及公式总结：第一章：概论1.信号：信号是消息的表现形式。

（消息是信号的具体内容）2.系统：由若干相互作用和相互依赖的事物组合而成的具有特定功能的整体。

第二章：信号的复数表示：1.复数的两种表示方法：设C 为复数，a 、b 为实数。

常数形式的复数C=a+jba 为实部，b 为虚部；或C=|C|e j φ，其中，22||b a C +=为复数的模，tan φ=b/a ，φ为复数的辐角。

（复平面）2.欧拉公式：wt j wt e jwt sin cos +=（前加-，后变减） 第三章：正交函数集及信号在其上的分解1.正交函数集的定义：设函数集合)}(),(),({21t f t f t f F n =如果满足：n i K dt t f j i dt t f t f i T T i T T j i 2,1)(0)()(21212==≠=⎰⎰则称集合F 为正交函数集如果n i K i ,2,11==，则称F 为标准正交函数集。

如果F 中的函数为复数函数条件变为：ni K dt t f t f j i dt t f t f i T T i i T T j i 2,1)()(0)()(2121**==⋅≠=⋅⎰⎰其中)(*t f i 为)(t f i 的复共轭。

2.正交函数集的物理意义：一个正交函数集可以类比成一个坐标系统；正交函数集中的每个函数均类比成该坐标系统中的一个轴；在该坐标系统中，一个函数可以类比成一个点；点向这个坐标系统的投影（体现为该函数与构成坐标系的函数间的点积）就是该函数在这个坐标系统中的坐标。

3.正交函数集完备的概念和物理意义：如果值空间中的任一元素均可以由某正交集中的元素准确的线性表出，我们就称该正交集是完备的，否则称该正交集是不完备的。

如果在正交函数集()()()()t g n ,t g ,t g ,t g 321之外，不存在函数x （t ）()∞<<⎰2120t t dt t x ，满足等式：()()⎰=210t t i dt t g t x ，则此函数集称为完备正交函数集。

连续信号的欧拉公式一、欧拉公式的背景与意义连续信号的欧拉公式，又称欧拉-费马公式，是信号与系统领域中一个重要的公式。

它揭示了连续信号的频率与相位之间的关系，为信号处理提供了理论基础。

欧拉公式不仅具有重要的理论价值，而且在实际应用中也具有重要意义。

二、欧拉公式的推导过程欧拉公式可以表示为：e^(jωt) = Asin(ωt + φ)，其中，e为自然对数的底，j为虚数单位，ω为角频率，t为时间，A为信号幅值，φ为信号相位。

欧拉公式的推导过程如下：1.根据傅里叶级数，将连续信号分解为幅值和相位的周期性函数。

2.通过变量替换，将周期性函数转化为复指数形式。

3.利用欧拉公式，将复指数形式转化为具有相位信息的正弦函数。

三、欧拉公式在信号处理中的应用欧拉公式在信号处理中的应用十分广泛，如：1.信号调制与解调：在无线通信中，信号经过调制后，可以利用欧拉公式恢复原始信号的相位信息。

2.信号滤波与降噪：通过设计滤波器，对信号进行滤波处理，可以实现信号的降噪和特征提取。

3.信号分析与合成：利用欧拉公式可以将不同频率、不同相位的信号进行合成，从而实现信号的分析与设计。

四、欧拉公式在其他领域的扩展欧拉公式不仅在信号处理领域具有广泛应用，还在其他领域产生了重要的影响，如：1.数学领域：欧拉公式是复分析的基础，为复数、复变函数的研究提供了理论支持。

2.物理学领域：欧拉公式在电磁学、力学等领域有广泛应用，如用于解决电磁场问题、分析力学系统等。

3.工程领域：欧拉公式在控制论、通信系统等领域具有重要意义，为系统的建模、分析和优化提供了理论依据。

五、欧拉公式的实践意义欧拉公式作为信号与系统领域的基础知识，具有重要的实践意义。

通过学习欧拉公式，我们可以更好地理解和应用信号处理技术，为通信、控制、图像处理等领域的发展提供支持。

同时，欧拉公式也为科研工作者提供了一个基础的理论框架，有助于推动相关领域的研究与发展。

总之，连续信号的欧拉公式在理论研究和实际应用中具有重要意义。

信号与系统三角函数的傅里叶变换傅里叶变换是信号与系统领域中的重要概念，它可以将一个时域信号转换为频域信号，通过分解信号的频谱特性来研究信号的性质和行为。

在傅里叶变换的过程中，三角函数扮演着重要的角色。

本文将以中括号为主题，详细介绍信号与系统中的三角函数及与傅里叶变换的关系。

一、中括号的基本概念中括号是数学符号中的一种，一般用于表示区间、集合、矩阵等概念。

在信号与系统的描述中，中括号常常用来表示时域信号或频域信号的时间或频率范围。

比如，我们可以将一个周期为T的周期性信号表示为[f(t)]，其中t表示信号的时间，方括号表示时间的范围。

二、三角函数的基本特性三角函数是研究周期性现象的重要数学工具，它们具有周期性、正交性、相位差的特性。

在信号与系统中，三角函数常用来表示周期信号或者通过信号的频谱分析。

1. 正弦函数正弦函数是最简单的三角函数，表示为f(t) = A*sin(ωt+φ)，其中A为振幅，ω为角频率，φ为相位差。

正弦函数的频谱是由单一频率的正弦波组成的，它的傅里叶变换是一个包含单一频率的冲激函数。

2. 余弦函数余弦函数也是常见的三角函数之一，表示为f(t) = A*cos(ωt+φ)。

余弦函数的频谱也是由单一频率的余弦波组成的，它的傅里叶变换也是一个包含单一频率的冲激函数。

正弦函数和余弦函数的频谱是相同的，只是相位不同。

3. 周期信号的表示对于周期信号而言，常常可以使用正弦函数的线性组合来表示。

这是因为正弦函数具有正交性的特性，即不同频率的正弦函数之间相互正交。

通过这种特性，我们可以将一个周期信号表示为多个正弦函数的叠加。

三、傅里叶级数与傅里叶变换的关系傅里叶变换是将一个时域信号转换为频域信号的数学工具。

在傅里叶变换的推导中，通过将周期信号表示为正弦函数的线性组合，然后进行积分操作，将信号从时域转换为频域。

1. 傅里叶级数傅里叶级数是将周期信号表示为正弦函数的线性组合。

对于一个周期为T的周期性信号f(t)，可以表示为以下形式的级数：f(t) = a0 + Σ(an*cos(nωt) + bn*sin(nωt))其中，a0是恒定分量，an和bn是对应于不同频率的正弦函数的系数。

题目：欧拉公式和齐次微分方程分离变量法一、概述欧拉公式是数学中著名的公式之一，它建立了数学中三大常数e、π和i之间的通联，对数学、物理等领域都有着广泛的应用。

而齐次微分方程分离变量法是微分方程中的一种解法，通过将方程中的变量分离，可以求得微分方程的解。

二、欧拉公式1. 欧拉公式的定义欧拉公式是数学中的一个重要公式，它可以表示为：e^(iπ) + 1 = 0这个公式将自然对数e、圆周率π和虚数单位i通联在了一起，展现出了数学上的美妙和神秘。

2. 欧拉公式的意义和应用欧拉公式不仅仅是一种数学上的奇特关系，它还在物理学、工程学、电子学等领域有着广泛的应用。

在量子力学中，欧拉公式是描述波函数的基本公式之一；在信号处理中，欧拉公式可用于分析和合成信号；在控制理论中，欧拉公式可以用于复频域控制系统分析等方面。

三、齐次微分方程分离变量法1. 齐次微分方程的定义齐次微分方程是指方程中只含有未知函数及其导数，不含有自变量的微分方程。

齐次微分方程通常具有以下形式：M(x, y)dx + N(x, y)dy = 0其中M(x, y)和N(x, y)是同次齐次函数。

2. 分离变量法的基本思想分离变量法是求解微分方程的一种常用方法，它的基本思想是将微分方程中的变量分离开来，从而可以对两边进行分别积分，最终得到微分方程的解。

3. 分离变量法的具体步骤（1）对微分方程进行整理，将含有y的项移到一侧，含有x的项移到另一侧；（2）对两边同时进行积分，将变量分离；（3）对两边分别积分，得到微分方程的解。

四、欧拉公式和齐次微分方程分离变量法的关联1. 欧拉公式与常微分方程欧拉公式在常微分方程的解法中有着重要的意义，通过欧拉公式可以导出常微分方程的解，对于一些复杂的微分方程，欧拉公式可以提供一种简单的解法。

2. 分离变量法与欧拉公式的结合在一些特殊的微分方程中，可以应用欧拉公式来进行变换，从而使得微分方程能够更容易地求解。

通过结合欧拉公式和分离变量法，可以解决一些复杂的微分方程问题。

信号与系统概念，公式集：第一章：概论1.信号：信号是消息的表现形式。

（消息是信号的具体内容）2.系统：由若干相互作用和相互依赖的事物组合而成的具有特定功能的整体。

第二章：信号的复数表示：1.复数的两种表示方法：设C 为复数，a 、b 为实数。

常数形式的复数C=a+jb a 为实部，b 为虚部；或C=|C|e j φ，其中，22||b a C +=为复数的模，tan φ=b/a ，φ为复数的辐角。

（复平面）2.欧拉公式：wt j wt e jwtsin cos +=（前加-，后变减） 第三章：正交函数集及信号在其上的分解1.正交函数集的定义：设函数集合)}(),(),({21t f t f t f Fn =如果满足：ni K dt t f j i dt t f t f iT T i T T j i 2,1)(0)()(21212==≠=⎰⎰则称集合F 为正交函数集 如果n i K i,2,11==，则称F 为标准正交函数集。

如果F 中的函数为复数函数条件变为：ni K dt t f t f j i dt t f t f iT T i i T T j i 2,1)()(0)()(2121**==⋅≠=⋅⎰⎰其中)(*t f i 为)(t f i 的复共轭。

2.正交函数集的物理意义：一个正交函数集可以类比成一个坐标系统；正交函数集中的每个函数均类比成该坐标系统中的一个轴； 在该坐标系统中，一个函数可以类比成一个点；点向这个坐标系统的投影（体现为该函数与构成坐标系的函数间的点积）就是该函数在这个坐标系统中的坐标。

3.正交函数集完备的概念和物理意义：如果值空间中的任一元素均可以由某正交集中的元素准确的线性表出，我们就称该正交集是完备的，否则称该正交集是不完备的。

如果在正交函数集()()()()t g n ,t g ,t g ,t g 321之外，不存在函数x （t ）()∞<<⎰2120t t dt t x ，满足等式：()()⎰=210t t i dt t g t x ，则此函数集称为完备正交函数集。

信号与系统主要公式和内容摘要一．单位冲激信号()t δ的基本特性： 1. √()()()()()0t x dt t t t x dt t t t x =+=-⎰⎰∞∞-∞∞-δδ2.()()()⎩⎨⎧><=⎰0ab ab dt t t b aϕδϕ3.()()t aat δδ1=4. √ ()()()()000t t t x t t t x -=-δδ5. ()()t t δδ=- 偶函数6.()()t dtt du δ= ()()t u d t =⎰∞-ττδ 7. ()()()t x t t x =*δ ()()()00t t x t t t x -=-*δ 8. ()()()2121t t t t t t t --=-*-δδδ 9. ()()()t x t t x '='*δ ()()()ττd x t u t x t⎰∞-=*10. 若：()()()t x t x t y 21*=则：()()()()()t x t x t x t x t y 2121'*=*'=' ()()()()()()()()t x t x t x t x t y 1212111---*=*=()()()212211t t t y t t x t t x --=-*- 二．单位脉冲序列[]n δ的基本特性： 1. [][]∑+∞=-=k k n n u δ [][]∑-∞==nk k n u δ √[][][]1--=n u n u n δ2. √[][][][]000n n n x n n n x -=-δδ√[][][]n x n n x =*δ √[][][]00n n x n n n x -=-*δ 3. [][][]k n k x n x k -=∑∞-∞=δ特殊：()()()()t r t tu t u t u ==* [][]()[]n u n n u n u 1+=* 1欧拉公式：()()()[]()[]⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=+=+=--t j t j t j t j t j e e j t Sin e e t Cos t jSin t Cos e ααααααααα2121三．线性时不变系统（LTI 系统）的主要特性 1. 线性：（1） 无初值：()()()()t y a t y a t x a t x a 22112211+→+ [][][][]n y a n y a n x a n x a 22112211+→+ （2） 含初值：若：()()()t y x t f 1110→⎥⎦⎤⎢⎣⎡ ()()()t y x t f 2220→⎥⎦⎤⎢⎣⎡ 则：()()()()()()t y t y x t f x t f 21221100βαβα+→⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡[][][][][][]k y k y x k f x k f 21221100βαβα+→⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡ 2. 时不变性：()()00t t y t t x -→- [][]00n n y n n x -→- 3. 微（差）分性：()()dtt dy dt t dx → [][]k n y k n x -→- 4. 积分（累加）特性：()()⎰⎰→ttd y d x 0ττττ [][]∑∑==→Nk Nk k y k x 05. 因果性：若：()0=t h ，当0<t 时 √若：[]0=n h ，当0<n 时 6. 稳定性：()∞<⎰∞∞-ττd h √[]∑∞-∞=∞<k k h27. 卷积特性： ()()()()()()()ττττττd t x h d t h x t h t x t y f ⎰⎰∞∞-∞∞--=-=*=[][][][][][][]k n x k h k n h k x n h n x n y k k f -=-=*=∑∑∞-∞=∞-∞=有：()()()ωωωj H j X j Y f =()()()S H S X S Y f =()()()Z H Z X Z Y f =四．信号的基本运算： 1. 相加：()()()t x t x t y 21+= [][][]n x n x n y 21+=2. 相乘：()()()t x t x t y 21= [][][]n x n x n y 21=3. 幅度加权：()()t x t y α= [][]n x n y α=4. 反折：()()t x t y -= [][]n x n y -=5. 时移：()()0t t x t y -= [][]0n n x n y -=00>t （或00>n ）为右移，00<t （或00<n ）为左移 6. 尺度变换：（1） 连续时间信号的尺度变换：()()at x t y =1>a 时，表示()t x 在时间轴上被压缩a 倍 1<a 时，表示()t x 在时间轴上被扩展a 倍（2） 离散时间信号的内插与抽取： 内插：[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡→L k f k f , L 为正整数[]0f 不动，在序列2点之间插入1-L 个零点 3抽取：[][]Mk f k f →， M 为正整数[]0f 不动，在原序列中每隔1-M 点抽取一点 7. 微分（差分）： ()()dtt dx t y =[][][]1--=n x n x n y8. 积分（累加）： ()()ττd x t y t⎰∞-= [][]∑-∞==nk k x n y9. 卷积()()()()()()()ττττττd t x x d t x x t x t x t y -=-=*=⎰⎰∞∞-∞∞-122121[][][][][][][]k n x k x k n x k x n x n x n y k k -=-=*=∑∑∞-∞=∞-∞=122121五．几何级数的求值公式：1. ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+≠--=+=∑1111121220a n a a a a n n n n2. ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-≠--=+=∑11111212121a n n a a a a a n n n n n n210n n ≤<3.aa n n -=∑+∞=110 1<a 4. a a a n n-=∑+∞=11 1<a 5. a a a n n n n-=∑+∞=1111<a六．傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z 变换 1.LTI 系统对虚指数信号的响应：→t j e ω()()t j e j H t y ωω=→()()()tjn n n n tjn n e jn H C t y eC t f 000ωωω∑∑∞-∞=∞-∞==→=42.傅里叶级数公式： ()∑∞-∞==n tjn n eC t x0ω 其中：()dt e t x T C tjn Tn 01ω-⎰= 3. 傅里叶变换公式（系统稳定）：（1）非周期信号：()()ωωπωd ej X t x tj ⎰∞+∞-=21()()dt e t x j X t j ωω-∞+∞-⎰=条件：()⎰∞+∞-∞<dt t x 或()⎰∞+∞-∞<dt t x 2（2）周期信号：()∑∞-∞==k t jk k e a t xω()()∑∞-∞=-=k k k a j X 02ωωδπω 002T πω=()dt e t x T a tjk Tk 01ω-⎰=4. 拉普拉斯变换公式： ()()dt et x S XtS -∞-⎰=0 ()()dS e S X j t x t S j j ⎰∞+∞-=σσπ215. Z 变换公式： ()[]n n Z n x Z X -∞=∑=[]()dZ Z Z X j n x n C121-⎰=π6. 典型信号的三种变换公式：（1）√()1−→←FTt δ√()1−→←LT t δ √()()n LTn S t −→←δROC:整个S 平面√[]1−→←Zn δ ROC:整个Z 平面 (2) √()00t j FTe t t ωδ-−→←-√()00t S LT e t t -−→←-δ ROC:整个S 平面√[]00nZ Z n n -−→←-δROC:整个Z 平面(可能去除0=Z )(3) ()()ωπδω+−→←j t u FT15()St u LT1−→← ROC:{}0>S R e √ []111--−→←Zn u ZROC: 1>Z (4) ()ωj a t u eFTat+−→←-1{}0>a R e√()a S t u eLTat+−→←-1ROC: {}a S R e -> []111--−→←aZn u a Z nROC: a Z > (5) ()()21ωj a t u teFTat+−→←- {}0>a R e()()21a S t u teLTat+−→←- ROC: {}a S R e ->()[]()21111--−→←+aZ k u a k Zk ROC: a Z >(6)()∑∑+∞-∞=+∞-∞=-−→←k kFTk tjk kk a ea 020ωωδπω(7) ()020ωωπδω-−→←FT tj e()020ωωπδω+−→←-FTt j e(8) ()ωπδ21−→←FT(9) √()()[]000ωωδωωδπω++-−→←FTt Cos()220)(ωω+−→←S S t u t Cos LTROC: {}0>S R e(10) ()()[]000ωωδωωδπω--+−→←j t Sin FT()2020)(ωωω+−→←S t u t Sin LTROC: {}0>S R e (11) ()∑∑∞-∞=∞-∞=⎪⎭⎫ ⎝⎛-−→←-k FTn T kT nT t πωδπδ226（12） −→←FTT ASa T )(211ω（13） −→←FTtt ASin πλ√()()21ωSa t p FT−→← ()()()2211ωSa t p t p FT−→←* 七．傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z 变换的主要性质设：()S X ：ROC {}0Re σ>S ()Z X ：ROC Rf Z > 1. 线性：()()()()ωωj bY j aX t by t ax FT+−→←+()()()()S bY S aX t by t ax lT +−→←+ ROC ：公共收敛域 [][]()()Z bY Z aX n by n ax ZT +−→←+ ROC ：公共收敛域2. 时移： √()()ωωj X e t t xt j FT00-−→←-√()()S X e t t xt S LT 00-−→←- 要求：右移，即00>tROC ：未变因果序列：√[][]()Z X Z n n u n n xn ZT00-−→←-- 要求：右移，即00>nROC ：未变非因果序列：√[][]()[]111-+−→←--x Z X Z n u n x ZT√ [][]()[][]21212-+-+−→←---x x Z Z X Zn u n x ZT73. 频移：()()[]00ωωω-−→←j X t x e FTt j()()00S S X t x e LT tS -−→← ROC: {}00Re σ>-S S []⎪⎭⎫ ⎝⎛−→←a Z X n x a ZT n ROC: Rf a Z >()[]()Z X n x ZTn -−→←-1 ROC:Rf Z >-4．反折：()()ωj X t x FT -−→←-()()S X t x LT -−→←- ROC: {}0Re σ>-S5．尺度变换：()⎪⎭⎫ ⎝⎛−→←a j X a at x FT ω1 √()⎪⎭⎫ ⎝⎛−→←a S X a at x LT1 ROC ：0Re σ>⎭⎬⎫⎩⎨⎧a S6．卷积：√()()()()ωωj Y j X t y t x FT−→←*()()()()S Y S X t y t x LT−→←* ROC ：公共收敛域 [][]()()Z Y Z X n y n x ZT −→←* ROC ：公共收敛域7．时域微分：()()ωωj X j t x dtd FT−→←：未修正 不含初值：√()()S SX t x dt d LT −→← √()()S X S t x dtd n LTn n −→← 含初值： √()()()--−→←0x S SX t x dt d LT √ ()()()()--'--−→←00222x Sx S X S t x dtd LT 8．频域微分： 8()()ωωj X d djt tx FT−→← ()()S X dSd t tx LT-−→← ROC ：未变[]()dZZ dX Z n nx ZT-−→← ROC ：未变9．积分(累加)：()()()()ωδπωωττ01X j X j d x FTt +−→←⎰∞- ()()S X Sd x LTt1−→←⎰-ττ ROC ：{})0,max(Re 0σ>S []()Z X Zn x ZT kn 111-=-−→←∑ ROC ：),1max(Rf Z > 10．调制（频域卷积）：()()()(){}ωωπj Y j X t y t x FT *−→←2111．对偶：若：()()ωj F t g FT−→← 则：()()ωπ-−→←g jt F FT2 八．系统函数： 1.连续系统：()()∑∑===Nk M k kk k k k k dt t x d b dt t y d a 00√()()()()()∑∑====Nk kk kMk k j a j b j X j Y j H 00ωωωωω√()()()∑∑====Nk kk Mk kk f Sa Sb S X S Y S H 0()()ωωπωd ej H t h tj ⎰∞∞-=21()()dS e S H j t h t S j j ⎰∞+∞-=σσπ212. 离散系统：[][]∑∑==-=-Mk kN k kk n x b k n y a 0√()()()k Nk k Mk Kk f Z a Zb Z X Z Y Z H -==-∑∑==[]()dZ Z Z H j n h n C121-⎰=π3. 系统的因果性：（1）连续系统：S 域 一个具有有理系统函数H(S)的LTI 系统，其因果性等价于H(S)的ROC 位于S 平面上最右边极 点的右半平面。

信号与系统欧拉公式信号与系统是电子信息工程中的重要学科，它研究的是信号的产生、传输、处理和解析的过程。

而欧拉公式则是数学中的重要公式之一，它描述了一个复数的指数表示方式。

本文将结合信号与系统的相关概念，介绍欧拉公式在信号与系统中的应用。

我们来了解一下信号与系统的基本概念。

信号是信息的载体，可以是任何随时间变化的物理量。

系统则是对信号进行处理和转换的设备或算法。

信号与系统的研究范围非常广泛，涉及到电路、通信、控制等多个领域。

在信号与系统中，我们常常需要对信号进行分析和处理，以便获取我们需要的信息。

在信号与系统中，欧拉公式以其简洁而优美的形式被广泛应用。

欧拉公式表示为e^(jθ)=cos(θ)+jsin(θ)，其中e是自然对数的底数，j是虚数单位，θ是一个实数。

这个公式实际上是复数的一种另类表示方式，将复数的实部和虚部与三角函数联系起来。

欧拉公式在信号与系统中的应用主要体现在频域分析和信号处理中。

在频域分析中，我们经常需要将一个信号转换到复数域进行分析。

欧拉公式提供了一种方便的方法，可以将一个信号表示为振幅和相位的复数形式。

通过欧拉公式，我们可以将一个信号分解为正弦信号和余弦信号的叠加，这样可以更加清晰地观察信号的频谱特性。

频域分析是信号与系统中常用的一种分析方法，它可以帮助我们理解信号的频率成分和频谱特性。

在信号处理中，欧拉公式也具有重要的应用。

例如，我们常常需要对信号进行滤波操作，以去除噪声或者改变信号的频率特性。

在这个过程中，我们需要进行频域的运算，而欧拉公式可以帮助我们将频域的运算转换到时域进行处理。

通过欧拉公式，我们可以将频域中的复数运算转换为时域中的实数运算，这样简化了计算过程，提高了运算效率。

除了频域分析和信号处理，欧拉公式还在其他领域中有广泛的应用。

例如，在通信系统中，我们常常需要对信号进行调制和解调操作，而欧拉公式可以帮助我们更好地理解调制和解调的原理。

在控制系统中，欧拉公式可以用来描述系统的稳定性和响应特性。

《信号与系统》第一章知识点梳理1. 两种基本类型的信号：连续时间信号(t)、离散时间信号[n]。

2. 信号能量与功率：（1）连续时间信号：能量：E=⎰2t 1t 2t x ）（dt ，功率：P=12Et t -（2）离散时间信号：能量：E=[]22n 1n n n ∑=x ，功率：P=112E+-n n（3）三种重要的信号：①具有有限的总能量，平均功率为零；②具有平均功率有限，总能量无限大； ③具有无限大的平均功率和总能量。

3. 自变量的变换：（1）时移；（2）时间反转；（3）尺度变换。

4. 周期信号：（1）连续时间信号：x(t)=x(t+T) 其中最小正值T 称为x （t ）的基波周期To 。

x(t)=C,基波周期无意义，对于任意的T 来说x(t)都是周期。

一个信号x(t)不是周期的就是非周期的。

（2）离散时间信号：x[n]=x[n+N] 其中最小正值N 就是他的基波周期No 。

5.偶信号与奇信号：偶信号：x （-t ）=x(t);x[-n]=x[n] 奇信号：x(-t)=-x(t);x[-n]=-x[n] 任何信号都可以分解为两个信号之和εu{})]()([21)(t x t x t x -+=(偶部)和Od{x(t)}=)]()([21t x t x --（奇部）5. 连续时间复指数信号x(t)=C ate （其中C 和a 一般为复数）。

其中实指数信号C 和a 都为实数。

周期复指数信号a 是纯虚数x(t)=tjw 0etjw 0e=)(0eT t jw +。

基波周期00w 2π=T 。

正弦信号：x(t)=Acos(φ+t w 0)。

t jw j t jw j e e A e e A t w A 0022)cos(0--+=+φφφ 欧拉关系：tjw 0e=t w j t w 00sin cos + Acos(φ+t w 0)=ARe{)(0φ+t w j e};Asin(φ+t w 0)=AIm{)(0φ+t w j e};周期复指数信号具有有限平均功率P=1，总能量无限大。

第一章：Singnals and System（信号与系统）1－1：continuous-time and discrete-time signals（连续时间与离散时间信号）信号：信息的载体。

在信号与系统分析中，信号的表达式为函数（functions）P3:Signals are represented mathematically as functions of one or more independent variables （独立自变量）。

例如：关于某导线电流强度对应不同时间的函数I(t)；等比数列的某一个数对应其序号的函数a[n]=b^n自变量的定义域为连续的时间段（有限或无限）的信号（函数）称为连续时间信号x(t)自变量的定义域为间断的时间点（一般地，归一为整数点…－1，0，1，2…）的信号称为离散时间信号x[n]又叫序列（sequences）。

两者有相似处，离散时间函数（又称为离散时间序列）可以看作连续时间函数对整数点时间进行抽样得到，但两者计算上有很大区别。

信号（函数）对应某一自变量值的信号函数值大小称为信号的幅度（phenomenon）。

例如x(t)=2t，在t=3时x(t)=x(3)=6就是此刻的幅度。

Signal energy and power（信号的能量与功率）把信号看作电流，该电流在某一段时间内流过1欧姆的电阻产生的能量和平均功率(average power)便是信号在该段时间的能量与功率。

因此可得在t1~~t2内信号x(t)的能量为：E=∫(t1~t2)(|x(t)|^2)dt，而相应这段时间的功率则为P=E/(t2-t1)信号在整个定义域的能量E∞=（limT→∞）∫(－T～T)(|x(t)|^2)dt信号在整个定义域的平均功率P∞=(limT→∞)(1/2T)∫(－T～T)(|x(t)|^2)dt相应的，对于离散时间信号则有P6-7(1,7)(1,9)(这个东西要输入太困难了，呵呵)显然，对于一个信号在无穷区间的能量与平均功率有三种可能：平均功率无穷大，总能量无穷大（2）平均功率有限，总能量无穷大（3）总能量有限，平均功率无穷小（也是有限）1-2:Transformations of the independent variable（自变量的变换）自变量的变换就是对信号x(t)或x[n]的自变量t或n进行相应变换，由此会影响信号。

第一章绪论所有的信号与系统包含两个基本的共同点：即作为一个或几个独立变量函数的信号都包含了有关某些现象性质的饿信息；而系统总是对所给的信号做出响应，从而产生另外的信号，或产生某些所需的特性。

三种重要的信号1.信号具有有限的总能量，信号的平均功率必须为0.连续时间情况下：离散时间情况下：2.平均功率有限，总能量=∞连续时间情况下：离散时间情况下：3.和都不是有限的，一个例子就是信号离散时间单位脉冲(单位样本)和单位阶跃序列u[n]离散时间单位脉冲是离散时间单位阶跃的一次差分，离散时间阶跃是单位样本的求和函数连续时间单位阶跃和单位冲激函数连续时间单位冲激可看成连续时间单位阶跃u(t)的一次微分，连续时间单位阶跃是单位冲激的积分函数第二章线性时不变系统线性时不变系统之所以能够被深入分析的主要原因之一就是具有叠加性质。

这样，能够将线性时不变系统的输入用一组基本信号的线性组合来表示，就可以根据该系统对这些基本信号的响应，然后利用叠加性质求得整个系统的输出。

无论在离散时间或连续时间情况下，单位冲激函数的重要特性之一就是一般信号都可以表示为延迟冲激的线性组合。

这个事实，再与叠加性和时不变性结合起来，就能够用线性时不变的单位冲激响应来完全表征任何一个线性时不变系统的特性。

这样一种表示，在离散时间情况下称为卷积和，在连续时间情况下称为卷积积分，这种表示方式在分析线性时不变系统时提供了极大的便利。

在建立了卷积和与卷积积分之后，再用这些特性来分析线性时不变系统的某些其他性质。

然后讨论由线性常系数微分方程所描述的连续时间系统，由线性常系数差分方程所描述的离散时间系统。

线性空间里，讲了怎么把信号(离散和连续)表示成一组基（移位单位脉冲和移位单位冲激）的线性组合。

用脉冲表示离散时间信号：把任意一个序列表示成一串移位的单位脉冲序列的线性组合，而这个线性组合式中的权因子就是x[k]。

离散时间线性时不变系统的单位脉冲响应及卷积和表示y[n] = ，这个结果称为卷积和，或叠加和。