信号分析与处理
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信号分析与处理第一章绪论:测试信号分析与处理的主要内容、应用;信号的分类,信号分析与信号处理、测试信号的描述,信号与系统.测试技术的目的是信息获取、处理和利用。
测试过程是针对被测对象的特点,利用相应传感器,将被测物理量转变为电信号,然后,按一定的目的对信号进行分析和处理,从而探明被测对象内在规律的过程。
信号分析与处理是测试技术的重要研究内容.信号分析与处理技术可以分成模拟信号分析与处理和数字信号分析与处理技术。
一切物体运动和状态的变化,都是一种信号,传递不同的信息.信号常常表示为时间的函数,函数表示和图形表示信号。
信号是信息的载体,但信号不是信息,只有对信号进行分析和处理后,才能从信号中提取信息。
信号可以分为确定信号与随机信号;周期信号与非周期信号;连续时间信号与离散时间信号;能量信号与功率信号;奇异信号;周期信号无穷的含义,连续信号、模拟信号、量化信号,抽样信号、数字信号在频域里进行信号的频谱分析是信号分析中一种最基本的方法:将频率作为信号的自变量,在频域里进行信号的频谱分析;信号分析是研究信号本身的特征,信号处理是对信号进行某种运算。
信号处理包括时域处理和频域处理。
时域处理中最典型的是波形分析,滤波是信号分析中的重要研究内容;测试信号是指被测对象的运动或状态信息,表示测试信号可以用数学表达式、图形、图表等进行描述。
常用基本信号(函数)复指数信号、抽样函数、单位阶跃函数单位、冲激函数(抽样特性和偶函数)离散序列用图形、数列表示,常见序列单位抽样序列、单位阶跃序列、斜变序列、正弦序列、复指数序列.系统是指由一些相互联系、相互制约的事物组成的具有某种功能的整体。
被测系统和测试系统统称为系统.输入信号和输出信号统称为测试信号.系统分为连续时间系统和离散时间系统。
系统的主要性质包括线性和非线性,记忆性和无记忆性,因果系统和非因果系统,时不变系统和时变系统,稳定系统和非稳定系统。
第二章 连续时间信号分析:周期信号分析(傅立叶级数展开)非周期信号的傅立叶变换、周期信号的傅立叶变换、采样信号分析(从连续开始引入到离散)。
信号分析与处理课后答案一、信号分析基础1.1 什么是信号?信号是一种随时间变化的物理量或信息。
根据信号的特点,可以分为连续信号和离散信号。
连续信号是指在任意时间点上都能够取到值的信号,通常用连续函数来表示。
离散信号是指只在某些离散时间点上能够取到值的信号,通常用序列来表示。
1.2 信号处理的基本任务信号处理的基本任务包括信号的获取、表示、转换、分析和处理。
其中,信号的获取是指从外部获取信号的过程,信号的表示是指将信号用数学方法表示出来,信号的转换是指将信号从一种形式转换为另一种形式,信号的分析是指对信号进行频域、时域等方面的分析,信号的处理是指对信号进行滤波、降噪、压缩等处理操作。
二、离散信号的表示与运算2.1 离散信号的表示离散信号可以用序列表示。
序列是一系列按固定顺序排列的数值,通常用形如{x(n)}的表示方法。
2.2 离散信号的运算离散信号的运算包括加法、减法、乘法和除法等。
对于两个离散信号x(n)和y(n),它们的加法可以写作z(n) = x(n) + y(n),减法可以写作z(n) = x(n) - y(n),乘法可以写作z(n) = x(n) * y(n),除法可以写作z(n) = x(n) / y(n)。
三、信号的时域分析3.1 信号的时域表示信号的时域表示是指将信号用时间序列表示出来。
在时域分析中,常用的表示方法包括离散时间信号和连续时间信号。
离散时间信号可以用序列表示,连续时间信号可以用连续函数表示。
3.2 信号的时域分析方法信号的时域分析方法包括时域表示、自相关函数和相关函数等。
时域表示是指将信号在时域上的特征表达出来,自相关函数是指信号与其自身的乘积在不同时间点上的累加,相关函数是指两个信号在不同时间点上的乘积的累加。
四、信号的频域分析4.1 信号的频域表示信号的频域表示是指将信号在频域上的特征表达出来。
常用的频域表示方法包括傅里叶变换、频谱分析和功率谱分析等。
4.2 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。
信号分析与处理实验报告一、实验目的1.了解信号分析与处理的基本概念和方法;2.掌握信号分析与处理的基本实验操作;3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。
二、实验原理信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的过程。
信号分析的目的是了解信号的特性和规律,通过对信号的频域、时域和幅频特性等进行分析,获取信号的频率、幅度、相位等信息。
信号处理的目的是对信号进行数据处理,提取信号的有效信息,优化信号的质量。
信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。
时域分析主要是对信号的时变过程进行分析,常用的方法有波形分析和自相关分析。
频域分析是将信号转换到频率域进行分析,常用的方法有傅里叶级数和离散傅里叶变换。
滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对信号进行滤波,常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
三、实验内容1.信号的时域分析将给定的信号进行波形分析,绘制信号的时域波形图;进行自相关分析,计算信号的自相关函数。
2.信号的频域分析使用傅里叶级数将信号转换到频域,绘制信号的频域图谱;使用离散傅里叶变换将信号转换到频域,绘制信号的频域图谱。
3.滤波处理选择合适的滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波前后的信号波形和频谱。
四、实验步骤与数据1.时域分析选择一个信号进行时域分析,记录信号的波形和自相关函数。
2.频域分析选择一个信号进行傅里叶级数分析,记录信号的频谱;选择一个信号进行离散傅里叶变换分析,记录信号的频谱。
3.滤波处理选择一个信号,设计适当的滤波器对信号进行滤波处理,记录滤波前后的信号波形和频谱。
五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析,对比不同信号在时域和频域上的特点。
观察滤波前后信号波形和频谱的变化,分析滤波效果的好坏。
分析不同滤波器对信号的影响,总结滤波处理的原理和方法。
六、实验总结通过本次实验,我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法,掌握了信号分析与处理的基本实验操作,熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。
信号分析与处理范文信号分析与处理是一门研究信号的特性、处理方法和应用的学科。
信号处理是数字信号处理的一个重要分支,通过对信号的采集、传输、变换和处理,可以提取信号中的有用信息,改善信号的品质,实现对信号的理解和应用。
在现代科学技术的各个领域中,信号分析与处理都发挥着重要的作用,如通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等。
在信号采集阶段,需要使用各种传感器或测量设备将信号从模拟形式转换为数字形式。
通常,采样定理规定了采样频率需要满足一定条件,以避免信号失真和信息丢失。
在信号预处理阶段,可以对信号进行滤波、降噪和增强等操作,以去除噪声、滤除不需要的频率成分,并增强有用信号的可辨识性和可用性。
在信号变换阶段,可以使用傅里叶变换、小波变换、时频分析等技术,将信号从时域转换为频域或其他表示形式。
这样可以更好地理解信号的特性和结构,进一步提取有用信息。
在信号恢复阶段,可以使用插值、滤波、反变换等方法对信号进行重构和恢复,以补偿采样和处理过程中的误差和失真。
在信号编码和解码阶段,可以使用压缩编码技术对信号进行编码,并使用解码算法将其解码回原始形式。
这样可以减小信号的存储和传输开销,提高效率。
信号分析与处理的应用非常广泛。
在通信领域,可以对信号进行调制、解调、编码和解码等处理,以实现可靠的传输和接收。
在图像处理领域,可以对图像信号进行降噪、增强、压缩等操作,以提高图像的质量和效率。
在音频处理领域,可以对音频信号进行降噪、音质改进、音频识别等处理,以提高音频的可听性和可理解性。
在生物医学工程领域,可以对生物信号进行抗干扰、特征提取、病理诊断等处理,以实现生物信息的分析和应用。
总的来说,信号分析与处理是一门重要的学科,对于理解和应用信号具有重要意义。
通过对信号的采集、处理和分析,可以提取有用的信息,改善信号的品质,实现对信号的控制和应用,推动科学技术的发展和创新。
信号分析与处理1信号概述综述信号是通过改变其中一种物理属性或电磁波传输而传递信息的载体。
在日常生活中,我们遇到的许多现象和现象都有信号的存在,比如声音、图像、视频、电流等。
信号分析与处理是一门研究信号的特性和行为的学科,其目的是从信号中提取有用的信息,并对信号进行处理,以满足特定的需求。
在信号分析与处理过程中,需要对信号进行采样、滤波、变换和重构等操作。
采样是将连续时间的信号转换为离散时间的信号,滤波是通过滤波器对信号进行频率选择,变换是对信号进行数学变换,如傅里叶变换和小波变换,重构是将离散时间的信号转换为连续时间的信号。
通过这些操作,我们可以将信号从时域、频域、时频域等不同的角度进行分析和处理,以满足不同的应用需求。
在信号分析与处理中,时域分析是最常用的方法之一、时域分析是对信号在时间上的变化进行分析,常用的时域分析方法有幅度谱分析、自相关分析和互相关分析等。
频域分析是对信号在频率上的变化进行分析,其基础是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将信号从时域转换为频域,得到信号的频谱信息。
时频分析是对信号在时间和频率上的同时变化进行分析,它可以揭示信号的瞬时频率、瞬时幅度和相位等信息,常用的时频分析方法有短时傅里叶变换和小波变换等。
信号处理是对信号进行数学和算法处理的过程。
信号处理的目的是提取有用的信息,并降低信号中的噪声和干扰,以改善信号的质量和准确度。
常用的信号处理方法包括滤波、降噪、特征提取、模式识别等。
滤波是对信号进行频率选择的处理,可以去除干扰和噪声,保留感兴趣的频率成分。
降噪是对信号进行去噪的处理,常见的降噪方法有均值滤波、中值滤波和小波降噪等。
特征提取是从信号中提取有用的信息以描述信号的特性,常用的特征提取方法有能量、频率、时长等。
模式识别是通过对信号的特征进行分析和匹配,判断信号所属的类别或类别。
常见的模式识别方法有人脸识别、语音识别和指纹识别等。
信号分析与处理在很多领域都有广泛的应用,如通信、图像处理、音频处理、生物医学、自动控制等。
信号分析与处理基础信号分析与处理是电子信息技术领域中的重要内容之一,它涉及到信号的分析、处理与应用等多个方面。
在现代科学技术的发展中,信号分析与处理技术的应用越来越广泛,对于提高各种仪器设备的性能和精度,改进各类信号传输的质量和速率,优化各类信号的传输和处理方式,具有重要的意义。
信号是指随时间变化的物理量,它可以用来表示各种信息,比如声音、图像、视频、数据等。
信号可以是连续的,也可以是离散的,可以是时域的,也可以是频域的。
为了更好地理解信号的特性和进行有效的处理,需要进行信号的分析。
信号的分析是指对信号的特性进行分析,包括时域和频域的分析。
时域分析主要关注信号随时间的变化规律,通过研究信号的幅值、频率、相位等参数,可以得出信号的时域特性。
频域分析则是将信号从时域转换为频域,研究信号的频谱特性,包括信号的频率成分、频谱的能量分布等。
信号处理是对信号进行处理、转换、增强或提取等操作的过程,它可以分为模拟信号处理和数字信号处理两种。
模拟信号处理是指对模拟信号进行滤波、放大、调节等操作,它主要应用于模拟电路、通信系统等领域。
数字信号处理是指对离散信号进行数字化、滤波、谱分析等处理,它主要应用于数字通信、图像处理、音频处理等领域。
信号处理技术可以提高信号的质量和可靠性,除了基本的滤波、放大、调节等操作之外,还包括噪声抑制、压缩编码、特征提取等高级处理方法。
信号处理技术在很多领域和行业有着广泛的应用。
在通信领域,信号处理技术可以用于调制解调、多路复用、编码解码等操作,提高通信系统的容量和效率。
在图像和视频处理领域,信号处理技术可以用于图像压缩、图像增强、图像识别等操作,提高图像和视频的质量和清晰度。
在音频处理领域,信号处理技术可以用于音频编码、音频增强、语音识别等操作,提高音频的保真度和辨识度。
在控制系统领域,信号处理技术可以用于控制系统的测量、滤波、校准等操作,提高控制系统的精度和稳定性。
总之,信号分析与处理是电子信息技术领域中非常重要的一部分,它能够提高仪器设备的性能和精度,改进信号传输的质量和速率,优化信号的传输和处理方式。
信号分析与处理重要知识点信号分析与处理是一门研究信号的产生、传输、采集、处理、分析及其应用的学科。
随着现代科学技术的快速发展,信号分析与处理在工程技术、通信技术、医学影像、机器学习等领域得到了广泛应用。
下面是信号分析与处理的重要知识点。
1.傅里叶变换傅里叶变换是信号处理中最为常用的数学工具之一、它将一个信号分解成多个基频的正弦和余弦波,便于对信号的频谱进行分析。
傅里叶变换有很多应用场景,比如音频、图像、视频信号处理等。
2.时频分析时频分析是一种将时间和频率两个维度结合的信号分析方法。
它通过对信号在时间和频率上的变化进行分析,能够得到信号的瞬时频率、能量集中区域等特征。
时频分析常见的方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、希尔伯特-黄变换(HHT)等。
3.数字滤波器设计数字滤波器是指能够对数字信号进行滤波处理的系统,通常由差分方程、频率响应函数等方式描述。
数字滤波器设计是信号处理中的核心内容之一,常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
常用的滤波器设计方法有窗函数、零相位滤波器设计、最小相位滤波器设计等。
4.信号重构与插值信号重构与插值是对信号进行采样、压缩、恢复的过程。
在信号处理中,经常会遇到信号采样率不匹配、信号数据损失等情况,需要通过信号重构与插值的方法进行恢复。
常见的信号重构与插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。
5.自适应信号处理自适应信号处理是指信号处理系统能够根据信号的特征,自动地调整处理参数,以适应信号的变化。
自适应信号处理常用的方法有LMS算法、RLS算法、神经网络等。
自适应信号处理广泛应用于通信系统、自动控制系统、智能系统等领域。
6.非平稳信号分析非平稳信号是指信号的统计特性随时间变化的信号。
非平稳信号分析是指对非平稳信号进行特性提取和分析的过程。
常见的非平稳信号分析方法有小波变换、时频分析、奇异谱分析、经验模态分解等。
7.高维信号处理高维信号是指在高维空间中描述的信号,如多维图像、多通道信号等。
第六章信号分析与处理信号分析与处理是一门研究信号特征、提取信息和改善信号质量的学科。
它是电子学、通信工程和计算机科学中的重要领域,主要应用于信号处理、图像处理、音频处理和视频处理等领域。
信号分析与处理的基本任务是从原始信号中提取有用的信息,这个过程涉及到信号的测量、表示、分析和解释。
在信号的测量方面,我们需要选择合适的传感器,以合理的采样频率和精度获取信号。
在信号的表示方面,常用的表示方法有时域表示和频域表示。
时域表示通过表示信号的幅度随时间的变化,如波形图。
频域表示则通过信号的频率分量来表示信号的特点,如频谱图。
对于周期性信号,还可以使用傅里叶级数展开来表示。
在信号的分析方面,常用的方法有傅里叶变换、小波变换和自相关分析等。
傅里叶变换将一个信号表示为一系列复指数函数的线性组合,从而揭示了信号的频谱特征。
小波变换则可以同时提供时域和频域的信息,是一种多尺度分析的方法。
自相关分析可以用来检测信号的周期性和相关性。
在信号的解释方面,我们需要根据信号的特征来推断信号产生的过程和机制。
信号处理涉及到信号的获取、传输和处理三个过程。
在信号的获取方面,我们需要选择合适的传感器和测量系统,并进行合理的采样和量化处理。
在信号的传输方面,我们需要考虑信号的传输介质和传输方式,以保证信号的完整性和稳定性。
在信号的处理方面,我们需要选择合适的算法和技术来提取信号中的信息并进行处理。
常用的信号处理方法有滤波、谱分析、降噪和增强等。
滤波是指通过选择合适的频率响应函数对信号进行频率选择。
谱分析是指对信号的频域特性进行分析,如频谱密度、功率谱和相位谱等。
降噪是指去除信号中的噪声成分,以提高信号的质量和可靠性。
增强则是指增强信号的有用成分,以提高信号的分辨率和清晰度。
在实际应用中,信号分析与处理经常用于音频、视频和图像的处理。
在音频处理方面,信号分析与处理可以用来音频增强、降噪和语音识别等应用。
在视频处理方面,信号分析与处理可以用来视频压缩、视频增强和视频分析等应用。
信号分析与处理第1章信号分析与处理是研究信号特性以及对信号进行处理和分析的学科领域。
随着信息技术的快速发展,信号分析与处理在不同领域中得到了广泛应用,包括通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等。
在本章中,我们将介绍信号的基本概念、信号的分类以及信号分析与处理的基本原理。
首先,我们需要了解信号的基本概念。
信号可以定义为随时间变化的物理量或信息量。
信号可以是连续的或离散的,连续信号在时间和幅度上都是连续变化的,离散信号在时间和幅度上都是离散变化的。
在信号分析与处理中,我们常常对信号进行采样和量化,将连续信号转化为离散信号进行处理。
根据信号的类型和形式,信号可以分为模拟信号和数字信号。
模拟信号是连续变化的信号,可以用连续函数来表示,如声音、光线强度等。
数字信号是离散变化的信号,可以用离散数值来表示,如数字音频、数字图像等。
信号分析与处理可应用于模拟信号和数字信号的处理。
在信号分析与处理中,我们常常需要对信号进行傅里叶分析。
傅里叶分析是将一个时域信号分解为多个频域成分的过程。
傅里叶变换是傅里叶分析的基本工具,可以将一个连续信号或离散信号从时域表示转化为频域表示。
傅里叶变换将信号表示为一组正弦波的叠加,其中每个正弦波对应一个频率。
通过傅里叶变换,我们可以获得信号的频谱信息,可以了解信号包含了哪些频率成分以及它们的强度。
除了傅里叶变换外,我们还可以使用其他信号分析方法来了解信号的特性。
例如,时域分析可以通过观察信号在时间上的变化来了解信号的动态特性。
频域分析可以通过傅里叶变换将信号表示为频率成分来了解信号的频谱特性。
时频分析可以同时观察信号在时间和频率上的变化,可以捕捉到信号在不同时间和频率上的变化规律。
信号分析与处理还可以应用于信号的降噪和增强。
在实际应用中,信号常常受到噪声的干扰,为了提取有用的信息,我们需要对信号进行降噪处理。
信号的降噪方法包括滤波和去噪算法等。
滤波可以通过选择性地滤除特定频率成分来减少噪声的影响。
信号分析与处理一、引言信号是一种包含信息的物理量,广泛应用于通信、控制、生物医学等领域。
信号分析与处理是指对信号进行采集、处理和提取信息的过程,是数字信号处理的核心内容之一。
本文将介绍信号的基本概念、常见信号类型、信号处理方法及在工程实践中的应用。
二、信号的基本概念1. 信号的定义信号是随时间、空间或其他独立变量而变化的物理量。
根据信号的性质,可以将信号分为连续信号和离散信号两类。
连续信号是在连续时间范围内定义的信号,通常用数学函数表示;离散信号是在离散时间点上定义的信号,通常用序列表示。
常见的连续信号包括正弦信号、余弦信号等,离散信号包括单位阶跃信号、单位脉冲信号等。
2. 信号的分类根据信号的周期性、能量特性等可将信号分为周期信号和非周期信号、能量信号和功率信号等。
周期信号具有固定的周期性,在一个周期内重复;非周期信号则没有明显的周期性。
能量信号的总能量是有限的,功率信号的总能量是无穷大的,通常用能量谱和功率谱来表示。
三、信号处理方法1. 时域分析时域分析是对信号随时间变化的分析,常用的方法包括时域波形分析、自相关函数、互相关函数等。
时域波形分析通常用于观察信号的波形特征,自相关函数用于描述信号的自相似性,互相关函数则用于衡量两个信号之间的相关性。
2. 频域分析频域分析是对信号在频率域上的分析,可通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域。
常用的频域分析方法包括频谱分析、滤波、功率谱估计等。
频谱分析可展示信号在频率上的组成结构,滤波用于调整信号的频率成分,功率谱估计可用于估计信号的功率分布。
四、工程实践应用1. 通信领域在通信系统中,信号分析与处理是保证通信质量的关键。
通过对信号的差错控制、调制解调、信道估计等处理,可以实现可靠的通信传输。
信号处理方法如多址调制、信道编码在通信系统中得到广泛应用。
2. 控制领域在控制系统中,信号处理用于对传感器采集的信号进行滤波、增强和解调,以实现系统的自动控制。
PID控制器、自适应控制等控制算法的设计离不开对信号的分析与处理。
信号分析与处理第一章绪论:测试信号分析与处理的主要内容、应用;信号的分类,信号分析与信号处理、测试信号的描述,信号与系统。
测试技术的目的是信息获取、处理和利用。
测试过程是针对被测对象的特点,利用相应传感器,将被测物理量转变为电信号,然后,按一定的目的对信号进行分析和处理,从而探明被测对象内在规律的过程。
信号分析与处理是测试技术的重要研究内容。
信号分析与处理技术可以分成模拟信号分析与处理和数字信号分析与处理技术。
一切物体运动和状态的变化,都是一种信号,传递不同的信息。
信号常常表示为时间的函数,函数表示和图形表示信号。
信号是信息的载体,但信号不是信息,只有对信号进行分析和处理后,才能从信号中提取信息。
信号可以分为确定信号与随机信号;周期信号与非周期信号;连续时间信号与离散时间信号;能量信号与功率信号;奇异信号;周期信号无穷的含义,连续信号、模拟信号、量化信号,抽样信号、数字信号在频域里进行信号的频谱分析是信号分析中一种最基本的方法:将频率作为信号的自变量,在频域里进行信号的频谱分析;信号分析是研究信号本身的特征,信号处理是对信号进行某种运算。
信号处理包括时域处理和频域处理。
时域处理中最典型的是波形分析,滤波是信号分析中的重要研究内容;测试信号是指被测对象的运动或状态信息,表示测试信号可以用数学表达式、图形、图表等进行描述。
常用基本信号(函数)复指数信号、抽样函数、单位阶跃函数单位、冲激函数(抽样特性和偶函数)离散序列用图形、数列表示,常见序列单位抽样序列、单位阶跃序列、斜变序列、正弦序列、复指数序列。
系统是指由一些相互联系、相互制约的事物组成的具有某种功能的整体。
被测系统和测试系统统称为系统。
输入信号和输出信号统称为测试信号。
系统分为连续时间系统和离散时间系统。
系统的主要性质包括线性和非线性,记忆性和无记忆性,因果系统和非因果系统,时不变系统和时变系统,稳定系统和非稳定系统。
第二章 连续时间信号分析:周期信号分析(傅立叶级数展开)非周期信号的傅立叶变换、周期信号的傅立叶变换、采样信号分析(从连续开始引入到离散)。
信号分析研究信号如何表示为各分量的叠加,并从信号分量的组成情况去观察信号的特性。
信号的分解可以看作为函数的分解;完备正交实变函数集信号的分解,只要满足狄里赫利条件,任何周期信号可以分解为直流分量和许多余弦或正弦分量,这些余弦和正弦分量的角频率是基频的整数倍。
基频分量、弦波分量;周期信号的幅度谱和相位谱,谱线、包络线、是离散频谱。
谱线间隔与周期长短的关系。
复数幅度频谱和复数相位频谱,偶函数和奇函数周期信号的平均功率等于直流、基波和各次谐波分量有效值的平方和。
周期信号的功率谱表示信号各次谐波分量的功率分布规律。
线性非时变系统的的冲激响应与输入信号的卷积积分就是该系统的零状态响应。
非周期信号的幅频谱和相位谱是连续谱。
一个非周期信号也可以表示成无穷多个以F(w)的相应值加权的指数函数组合而成。
⎰∞∞-=ωωπωd e F t f t j )(21)(非周期信号分解为许多不同频率的分量,分量频率包含从零到无穷大之间的一切频率成分,频率分量的振幅无穷小,振幅密度给出,振幅频谱和相位频谱。
傅立叶变换的线性性质说明信号加权和的频谱等于各信号频谱的加权和。
冲激信号中所有频率分量的强度均相等,其频带为无限宽。
信号在时域中产生一个延迟时间,该信号各频率分量的幅值大小不变,但各频谱分量的相位缺附加了一个与频率分量线性关系的相移。
从信号的频移特性可以理解调制与解调P29信号在时域中的时间函数压缩了α倍,则它在频域中的频谱函数就要扩展α倍。
信号的微分特性可以直接应用在微分方程转频域分析两个函数在时域中进行卷积积分的频谱函数等于这两个函数的频谱直接相乘。
两个函数时域相乘的频谱函数等于这两个函数的频谱函数进行卷积。
周期信号的傅立叶变换可以利用周期信号傅立叶级数系数或者信号一个周期所对应非周期信号的傅立叶变换的结果计算得到。
∑∞-∞=-=n n T n F t f F )(2)}({1ωωδπ1|)(101ωωωn n F T F ==理想采样信号的频谱,是原连续时间信号频谱的周期延拓。
香农采样定理说明采样频率必须等于或大于信号所具有最高频率的两倍。
实际可以选择4-10倍。
常用两种近似的内插方法来恢复原来的连续时间信号,他们是零阶保持法和一阶保持法。
第三章:离散时间序列及其Z 变换:离散时间系统、离散系统的分类、离散时间信号序列、序列的基本运算、Z 正变换与逆变换、常用序列Z 变换、Z 变换性质、离散信号的Z 变换,离散系统函数与单位冲激响应、Z 变换与差分方程、零极点分布与系统稳定性。
由离散线性系统引出了卷积和;时不变是指输入在时间上有一个平移,引起的输出也产生同样的时间上的平移。
仅当系统的单位冲激响应满足∞<∑∞-∞=n n h |)(|离散时间系统是稳定的系统当单位冲激响应满足0,0)(<=n n h线性时不变系统才是因果系统任意时间序列可以∑-=kk n k x n x )()()(δZ 变换分为双边Z 变换和单边Z 变换,Z 变换的收敛域:左内右外双边环,有限序列有限平面。
单位圆上的Z 变换就是离散序列的傅立叶变换实现Z 反变换的方法有三种:留数法、幂级数法和部分分式法。
离散系统的零状态响应可以通过卷积和求得:)(*)()(n h n x n y =也可以通过Z 逆变换来求得:)]()([)]([)(11z H z X Z z Y Z n y --==离散时间系统的离散函数用H(z)表示,它是单位冲激响应的Z 变换;在离散系统中,Z 变换建立了时间函数与Z 域函数的之间的转换关系。
将差分方程进行Z 变换,转换为Z 域中分析离散系统的极点会影响单位冲激响应的最终表现形式。
如果一个系统,对某些激励输入不能产生一个稳定的输出响应,那么这个系统是不能应用的。
稳定的因果离散系统的收敛域为1||≥z ,离散系统的系统函数极点全部限制在单位圆内,系统稳定。
第四章:离散傅立叶变换及其快速算法:序列的傅立叶变换、离散傅立叶级数、离散傅立叶变换、快速傅立叶变换、频率域采样定理。
序列的傅立叶变换定义为单位圆上的z 变换。
序列傅立叶变换存在的条件是序列必须绝对可和。
序列傅立叶变换的特点在于它是数字角频率的连续的周期函数,周期为π2,即序列频谱是连续的周期谱。
序列频谱的表达式是序列频谱傅立叶级数的展开式,序列是这一级数的各项系数。
输出傅立叶变换等于输入傅立叶变换与系统频率响应的乘积。
傅立叶变换在不同域上关于周期性和离散性的对称规律是:一个域中是连续的,在另外一个域中是非周期的。
一个域中是离散的,另外一个域中是周期的。
一个域中是周期的,在另外一个域中是离散的,在一个域中是非周期的,在另外一域中连续的。
一个非周期序列可以在频域上分解为一系列连续的不同频率的复指数序列的叠加积分。
一个周期为N 的周期序列可以分解为N 个不同频率的复指数系列分量的叠加和。
分量的系数就是周期序列的频谱。
离散傅立叶变换是对有限长序列进行傅立叶变换的表示。
有限长序列的离散傅立叶变换是这一序列频谱的抽样值,也是序列Z 变换以N /21π=Ω为间隔的抽样值。
长度为N1和N2的两个序列,通过补零的方式加长到N>=N1+N2-1,做N 点圆卷积,则圆卷积的结果与线卷积的结果相同。
序列的长度为M ,只有当频域采样点数大于M 时,才可以用X(k)恢复原序列。
第五章:离散傅立叶变换的应用:用DFT 逼近连续时间信号的频谱、线性卷积与圆周卷积用有限长抽样序列的DFT 来近似无限长连续信号的频谱,产生的主要误差有栅栏效应、混叠效应和频谱泄露。
频谱分辨率是将信号中两个靠得很近的谱保持分开的能力。
频谱泄露是由于时域信号的截断引起的,减少泄露的方法有:增加截断长度、改变窗口形状。
不管采用那种窗函数,频谱泄露只能减弱,不能消除,抑制旁瓣和减少主瓣宽度不可能同时兼顾,应根据实际情况进行综合考虑。
第六章:滤波器原理与结构:滤波器原理及分类,模拟滤波器的设计、IIR 数字滤波器的基本网络结构。
滤波器是具有一定传输特性的、对信号进行加工处理的装置,滤波技术上从复杂信号中提取所需的信号,抑制不需要的信号。
滤波器也可以理解为具有选频特性的一类系统。
设计不同的频率响应函数,可以得到不同的滤波效果。
滤波器可以分为模拟滤波器和数字滤波器,低通、高通、带通和带阻滤波器。
数字滤波器可以分成无限脉冲响应滤波器和有限脉冲响应滤波器。
常用模拟滤波器有巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器,巴特沃斯低通滤波器模平方函数的表示Nc a j H 22)(11|)(|ωωω+=低通巴特沃斯滤波器的设计步骤为:根据设计指标计算滤波器的阶数;利用阶次查表求归一化的传递函数;利用计算的截止频率进行去归一化处理。
切比雪夫滤波器与巴特沃斯滤波器相比具有较窄的过渡特性。
数字滤波器中的三种基本运算单元是延迟、乘法和加法运算。
IIR 滤波器的基本网络结构有直接型、级联型和并联型。
FIR 滤波器的基本网络结构有直接型、级联型、线性相位型和频率采样结构。
第七章:数字滤波器设计:IIR 滤波器的设计设计一个数字滤波器,实质上是寻找一组系数,使其满足预定的技术要求,然后再设计一个网络结构去实现它。
数字滤波器的设计步骤:1 根据需要,确定数字滤波器应达到的性能指标;2 确定数字滤波器的系统函数,使其频率特性满足技术指标要求;3 用一个有限精度的运算去实现系统函数或者单位冲激响应;4 确定工程实现方法。
IIR 低通滤波器的设计过程是:按照技术要求设计一个模拟低通滤波器,再按一定的转换关系转换成数字低通滤波器的系统函数,常用的转换方法有冲激响应不变法和双线性变换法。
冲激响应不变法设计数字滤波器,不适合高通和带阻滤波器的设计双线性变换法适合于片段常数滤波器的设计FIR数字滤波器的优点是恒稳定和线性相位特性,FIR滤波器设计任务是选择有限长度h(n),是频率特性满足要求。
题目类型:填空题10分选择题20分简答题20分计算题40分实验题10分1.若要让抽样后的信号不产生频谱混叠,在抽样过程中应该满足什么条件答:抽样频率满足奈奎斯特采样定理,信号频谱的最高频率小于折叠频率。
2.在处理有限长非周期序列时,采用FFT算法可以有效减少运算量,请简要说明你对FFT算法的理解以及FFT算法减少运算量的原因答:快速离散傅里叶变换(FFT)并不是一种新变换形式,但它应用了系数knNW对称性、周期性和可约性,不断地将长序列的DFT分解成几个短序列的DFT,以此达到减少运算的次数。
3. 若按数学表示法来分,可将日常生活中的信号分为确定性信号和随机信号,请谈谈你对这两类信号的理解。
答:确定性信号时变量(时间)的确定函数,对应于变量的每一个值,信号值都可唯一地用数学关系式或图表确定。