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    《测试信号分析与处理》连续信号处理PPT课件.ppt

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    《测试信号分析与处理》连续信号处理PPT课件.ppt

    测试信号分析与处理课程,第二章 连续时间信号分析,第一节 周期信号分析 第二节 非周期信号的频域分析第三节 周期信号的傅里叶变换第四节 采样信号分析,介绍周期信号的分解和傅立叶级数,从频域来描述和分析连续时间信号。,第一节 周期信号分析,如何求解复杂信号作用于线性系统后的响应?由此分析,要解决什么样的关键问题?-信号分解。信号分析就是要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考察信号的特性。 只要知道周期信号在一个周期内的特性,也就可以了解到它所具有的全部特性。所以,对周期信号的研究往往是在一个周期内进行。,第一节 周期信号分析,一个信号也可以对于某一基函数集找出此信号在各基函数中的分量;一个基函数集即可构成一个信号空间,常用的则是正交函数集 。从数学上可以证明,任何一个连续函数都可以在定义域里用某个正交函数集来表示。若此函数集不仅是正交而且完备,则用他来表示信号时将没有误差。,第一节 周期信号分析,(一)用完备正交实变函数集来分解信号函数f(t)与g(t)在区间 上正交的条件是例2-1在 内, 与 是正交的。两个函数是否正交,必须指明在什么区间内。,第一节 周期信号分析,(二)用完备正交复变函数集来分解信号复变函数集 ,r=1,2,.,n在区间 上是正交函数集的条件是例2-2若 ,在 内,指数函数集 是正交函数集。证明:三角函数集和指数函数集是应用最广的完备正交集。,第一节 周期信号分析,一、三角函数形式的傅里叶级数 用完备正交函数集对周期信号分解,即可得到周期信号的傅里叶展开式。进行傅立叶展开的周期函数f(t)必须满足狄里赫利(Dirichlet)条件,即在周期 内,函数f(t)1)若有间断点存在,则间断点数目必须有限; 2)极大值和极小值数目应该是有限个; 3)应是绝对可积的,即 在工程实践中所遇到的周期信号一般都满足狄里赫利条件。,第一节 周期信号分析,周期信号f(t)的三角级数形式的傅立叶展开式其中,,结论: 任何周期信号,可以分解为直流分量和无穷多个弦波分量的叠加。幅度谱相位谱周期信号幅度谱和相位谱的特点,第一节 周期信号分析,例2-3 周期矩形脉冲信号,如图所示。他在区间内的数学表达式为,第一节 周期信号分析,二、指数函数形式的傅里叶级数在 内可以用指数函数集来表示周期信号f(t)。式中,第一节 周期信号分析,例2-4 周期对称方波如图所示。它在一个周期内的表达式为,第一节 周期信号分析,三、 周期信号的功率谱信号能量能量有限信号 :平均功率:功率有限信号:信号f(t)在时间(-,+)上的平均功率 ,第一节 周期信号分析,周期信号f(t)的平均功率与傅里叶系数有右示关系 这是周期信号的帕斯瓦尔(Parseval)公式。它说明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。 与 的关系图,称为周期信号的功率谱,表示信号各次谐波分量的功率分布规律。,第一节 周期信号分析,四、周期信号频谱的基本性质 线性 延时性 频移特性,第二节 非周期信号的频域分析,一、信号的卷积任意一个函数都可以分解为一系列矩形窄脉冲分量之和。卷积积分,结论:信号的时域分解表示为一系列矩形窄脉冲分量之和。,任意输入信号作用与线性系统,输出等于输入与单位冲激响应的卷积积分,卷积积分计算可以利用解析法、图解法及性质求解。,第二节 非周期信号的频域分析,卷积积分的图解法 变量置换、折叠、移位,第二节 非周期信号的频域分析,第二节 非周期信号的频域分析,相乘、积分,第二节 非周期信号的频域分析,二、 非周期信号的傅里叶变换频谱函数原函数,第二节 非周期信号的频域分析,傅立叶正变换傅立叶反变换,非周期傅立叶变换的物理意义?,第二节 非周期信号的频域分析,三、典型非周期函数的傅里叶变换单位冲激函数的傅里叶变换 单边指数函数的傅里叶变换 式中,,第二节 非周期信号的频域分析,单位阶跃函数的傅里叶变换 由于 时,u(t)不符合绝对可积条件,即不存在 ,不能直接进行傅里叶变换。为了解决这问题,可以由单边指数函数的极限状态来逼近函数u(t)。,第二节 非周期信号的频域分析,第二节 非周期信号的频域分析,复指数函数的傅里叶变换 该函数不符合绝对可积条件,可借助于冲激函数的傅里叶变换对 。,第二节 非周期信号的频域分析,四、傅里叶变换的性质,1. 线性(Linear Property),若,,,则对于任意常数a1和a2,有,证明: F a1 x1(t) + a2 x2(t),= a1 X1() + a2 X2() ,2. 对偶性(Symmetrical Property),若 x (t) X() 则,证明:,(1),in (1) t ,t then,(2),in (2) - then, X(t) 2x () end,X( t ) 2x (),3. 尺度变换性质(Scaling Transform Property),若 x (t) X() 则,其中 “a” 为不等于零的实常数。,证明:,F x (a t ) =,For a 0,F x (a t ) ,for a 0,F x (a t ) ,That is ,如果 a = -1,有,x (- t ) X( -),尺度变换性质表明,时域信号的压缩与扩展,对应于频域频谱函数的扩展与压缩。,例如,若 x (t) X() 则,其中“t0” 为实常数。,证明: F x (t t0 ) ,4. 时移性质(Timeshifting Property),时移性质表明,信号在时间轴上的移位,其频谱函数的幅度谱不变,而相位谱产生附加相移 。,若 x (t) X() 则,证明:,其中 “0” 为实常数。,F e j0t x(t),= X(-0) end,5. 频移性质(Frequency Shifting Property),频移性质表明,若要使一个信号的频谱在频率轴上右移 单位,在时域就对应于其时间信号x(t)乘以 。,例1,x(t) = ej3t X() = ?,Ans: 1 2() ej3t 1 2(-3),例2,x(t) = cos0t X() = ?,Ans:,X() = (+0)+ (-0),例3,Given that x(t) X(),The modulated signal x(t) cos0t ?,Ans:,6. 时域微分(Differentiation in time domain),证明:,两边对t求导,得,所以,x(t)= 1/t2 ?,例1,Ans:,例 2,Determine x (t) X (),Ans:,x ”(t) = (t+2) 2 (t) + (t 2),X2()= F x”(t) = (j )2 X ()= e j2 2 + e j2= 2cos(2) 2,X () =,7. 卷积定理(Convolution Property),时域卷积(Convolution in time domain):,If x1(t) X1(), x2(t) X2()Then x1(t)*x2(t) X1()X2(),频域卷积(Convolution in frequency domain):,If x1(t) X1(), x2(t) X2(),Then x1(t) x2(t) X1()*X2(),证明:,F x1(t)*x2(t) =,利用时移性质,,所以,F x1(t)*x2(t) =,= X1()X2(),根据时域卷积定理,有,其实,y(t) 是脉宽为2、脉高为的三角脉冲。,例 1,Ans:,例 2,Ans:,利用对偶性,,例3,调制,解调,第三节 周期信号的傅立叶变换,周期信号是不满足绝对可积条件的,为了解决这个问题,我们可同样借助于复指数函数的傅里叶变换对。 傅立叶级数展开式式中,两边傅立叶变换,(1)周期信号的傅里叶变换是由冲激函数组成的冲激串。,特点:,(2)冲激串的频率间隔为1=2/T ,冲激位于周期信 号的谐频处,冲激强度为Fn的2倍。,Fn易求时,F0(n1)易求时,第三节 周期信号的傅立叶变换,周期信号傅里叶变换所得到的是频谱密度函数,在这里它是冲激函数,它表示在无穷小频带范围内(即谐频点)取得了无限大的频谱值,而不像傅里叶级数的相应系数所表示的是谐频分量的幅值。,例2-5:周期为T的单位冲激周期函数T(t)=,解:,冲激周期函数的傅里叶系数,周期信号如图,求其傅里叶变换。,解:周期信号x(t)也可看作一时限非周期信号x0(t)的周期拓展。,周期信号傅里叶级数的系数,第四节 采样信号分析,一、连续时间信号的采样过程,第四节 采样信号分析,连续时间信号经理想采样后,其理想采样信号 的频谱 的幅值将是连续时间信号频谱 的 倍,并 从开始,沿频率轴正、负方向,每隔一个采样频率 重复一次。,第四节 采样信号分析,二、时域采样定理(香农采样定理) “频率混迭”现象 香农采样定理 要使采样信号的频谱不出现频率混迭就必须要求: 连续时间信号必须是带限信号; 采样器的采样频率必须满足 实际工程应用中,采样频率一般大于连续时间信号中最高频率的2倍,可选4倍10倍。,第四节 采样信号分析,三、采样信号的恢复 低通滤波器特性 采样信号频谱经过该理想滤波器后,就可以得到原连续时间信号的频谱。再由 恢复的连续时间信号,第四节 采样信号分析,四、 采样信号恢复的内插公式,第四节 采样信号分析,采样内插公式特点:在采样点上,其函数值为1,而在其他采样点上函数值为零。用内插公式将采样信号恢复为连续时间信号虽然准确,但是却难以实现,因为在各点采样间的连续信号的值要靠无穷项求和得到。,第四节 采样信号分析,实际上,常用两种近似的内插方法来恢复原来的连续时间信号,这就是“零阶保持法”和“一阶保持法” 。,

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