
信号与系统课程的疑问。
感觉信号与系统很难,现在越学越迷糊了,老师讲的都有点听不懂了。所以特提出两个问题:卷积有什么用处?把两个信号卷积了,成了一个什么信号,有什么用处?反折再时延,很恶心的计算...
感觉信号与系统很难,现在越学越迷糊了,老师讲的都有点听不懂了。所以特提出两个问题:卷积有什么用处?把两个信号卷积了,成了一个什么信号,有什么用处?反折再时延,很恶心的计算方式。
还有就是傅里叶变换有什么用,为什么要把一个信号变成傅里叶的形式,有什么作用?三角变换和级数变换有什么区别呀?
另外,请懂的人介绍一本比较好的教材,我那个老师没给我们弄教材,, 展开
还有就是傅里叶变换有什么用,为什么要把一个信号变成傅里叶的形式,有什么作用?三角变换和级数变换有什么区别呀?
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那我就试着解释一下吧。顺便自己也复习一下。希望对你有所帮助:
卷积是为动态系统零状态响应的计算提供一种新的方法。
任何信号都可以分解为不同加权的冲激信号之和,也就是可看做是自身与冲激信号(在t=0处为无穷大,其余为0,在整个时间轴上积分为1的函数)的卷积。
任何信号都可以根据不同需要分解为某种基本信号之和,如可以进行直流交流分解,奇分量偶分量分解,实部分量虚部分量分解。而当把信号分解为三角函数之和时,就叫做傅里叶分解。
周期信号可以分解为频率为该信号频率整数倍的三角函数之和,也就是傅里叶级数;而非周期信号则可以分解为任意频率三角函数之和,也就是傅里叶变换;当引入冲激函数后,周期信号也可以表示为任意频率三角函数之和了。
不同的时域信号进行傅里叶变换后,分解得的各频率分量的三角函数的振幅与相位也不相同,而且是唯一的,因此可以作为信号的一种标志。从各频率分量的三角函数的振幅或者振幅密度中,我们就可以得知信号在频域中的能量分布了。
卷积是为动态系统零状态响应的计算提供一种新的方法。
任何信号都可以分解为不同加权的冲激信号之和,也就是可看做是自身与冲激信号(在t=0处为无穷大,其余为0,在整个时间轴上积分为1的函数)的卷积。
任何信号都可以根据不同需要分解为某种基本信号之和,如可以进行直流交流分解,奇分量偶分量分解,实部分量虚部分量分解。而当把信号分解为三角函数之和时,就叫做傅里叶分解。
周期信号可以分解为频率为该信号频率整数倍的三角函数之和,也就是傅里叶级数;而非周期信号则可以分解为任意频率三角函数之和,也就是傅里叶变换;当引入冲激函数后,周期信号也可以表示为任意频率三角函数之和了。
不同的时域信号进行傅里叶变换后,分解得的各频率分量的三角函数的振幅与相位也不相同,而且是唯一的,因此可以作为信号的一种标志。从各频率分量的三角函数的振幅或者振幅密度中,我们就可以得知信号在频域中的能量分布了。
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所有的分析主要是为了把信号由时域变换为频域,有利于对信号分析和处理。
以后碰到的大部分处理(音频、视频等)都是针对频域的,例如数字滤波器。
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计算 输出
频谱分析
频谱分析
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奥本海姆的《信号与系统》讲的比较细,好好看看吧~~信号还是很重要的
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