1.2 离散时间信号-采样

最新推荐文章于 2024-07-13 17:36:54 发布
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#数字信号处理

本文深入探讨了连续时间信号与离散时间信号的区别，重点解析了正弦信号的周期性变化，并通过AD采样揭示了周期信号在数字序列中可能的非周期性表现。文章还提供了判断离散数字序列信号周期性的关键方法。

单位脉冲序列
区别
下面这个图揭露了连续时间信号和离散时间信号的区别，建议要相当熟练，甚至背下！
正弦序列
其实以上很简单，就是sin{2pi频率f点数N/采样率Fs}
笔记1
下图，值得注意的是f=f0/Fs
在这里插入图片描述
问题2：如何判断一个离散数字序列信号是周期信号还是非周期信号，这取决于如何采样
1
上图计算周期也很简单，因为对于一个正弦信号，相位就是sin里面的一坨，增加点数N，也就是增加一个周期的相位2pi，总相位是不变的。
图2
3
第三部分
习题讲解巩固。

题1
总结：连续时间周期信号经过AD采样过后，不一定是周期信号。
题2

46、离散信号处理：下采样、插值、抽取与多相分解
oil88的博客
07-17 56
本文深入探讨了离散信号处理中的关键操作，包括下采样、插值、抽取、信号复用以及多相分解。详细分析了这些操作在时域、频域和z域中的输入输出关系、收敛区域特性以及实现方法。通过理论分析和公式推导，揭示了这些操作的数学本质，并讨论了其在通信系统、音频处理和图像处理等领域的实际应用。文章还提供了多个相关问题及其解答思路，帮助读者进一步掌握离散信号处理的核心概念和方法。
《离散时间信号处理学习笔记》—连续时间信号的采样（三）
一世豁然的专栏
05-18 2849
注：本博客是基于奥本海姆《离散时间信号处理》第三版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。 一、，模拟信号的数字处理 1、在实际装置中，连续时间信号不是真正带限的，理想滤波器也不能实现，理想的C/D和D/C转换器也仅仅是能够近似的，这些都是分别由模拟到数字（A/D）和数字到模拟（D/A）的转换器来近似完成的。图4.1（b）示出了处理连续时间（模拟）信号数字较为现实的模型。 图4.1...
离散时间信号采样
weixin_33868027的博客
10-01 1879
1. 脉冲串采样 由采样过程形成的新序列，在采样周期N的整数倍点上就等于原序列，而在采样点之间都是零。原序列、采样信号和新序列的时域波形如下： 从上图中可以看出，x[n]、p[n]、xp[n]之间的关系可表示为： xp[n]=x[n]·p[n]。于是，这三者之间的频域关系可表示为卷积。 从上图可以看出卷积的搬移效果，发生混叠的分界点在ωs=2ωM。原有的以2*pi为周期的频谱变为了...
模拟信号的离散时间采样
XFDTTT的博客
03-15 1719
模拟信号的离散时间和振幅采样的概念如下图所示。连续模拟数据必须以离散的时间间隔t,采样，该时间间隔必须精心选择，确保采样数据能精确描述原始模拟信号。 很显然，采样越多(采样速率越快)，模拟信号的数字表示就越精确。如果采样较少(采样速率较慢)，则少到某一点时，模拟信号的关键信息将因得不到采样而丢失。我们可以得出关于奈奎斯特准则的陈述 为了理解混叠对时域和频域的影响，首先请考虑下图所示的一个采样正弦波信号的时域表示的四种情况。第一种情况中的采样数量显然是充足的，可以保留该正弦波的信息。第二种情况中，每个周期只
《离散时间信号处理学习笔记》—连续时间信号的采样（一）
一世豁然的专栏
09-16 1万+
注：本博客是基于奥本海姆《离散时间信号处理》第三版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。     一、周期采样 1、信号的离散表示可以由多种形式，包括各种类型的基展开，信号建模的参数模型和非均匀采样。这些各种类型的表示方法通常都始于通过周期采样得到的联系时间信号的离散时间表示，吉言本·序列x[n]是按照如下关系由连续时间信号xc(t)得到的： 式(4.1) 其中，T为采样周期，而它的导...
【数字信号处理】模拟信号采样&离散信号采样与插值
qq_50684318的博客
09-28 4746
1.模拟信号的采样与重建 2.连续时间带通信号的采样 3.离散时间信号的采样与插值 3.1离散数字信号信号的采样——整数M倍抽取 3.2离散信号的插值—整数L倍内插理想采样
研零小白信号处理学习（二）：离散时间信号和系统的时域描述分析
最新发布
weixin_45903765的博客
07-13 1724
x(n)有三种表示方法：用集合符号，用公式，用图形。如果用集合表示，有下划线的元素是零时刻的值。线性：x和y都是一次幂，且没有交叉项，阶数由k的最大和最小之差决定。其中x(n)称为离散时间信号（数值序列），n取只能整数。对它进行以周期为T的等间采样，则得到的离散时间信号为。离散时间信号可视为连续时间信号的采样，若模拟信号为。，既n时刻前没有加入信号的时候，输出只能为零。离散时间系统：差分方程。系统稳定的充要条件是单位脉冲响应绝对可和。叠加性就是可加性和齐次性的结合。输入x(n)，经过变换。
离散时间信号的采样定理与信号重构技术
## 1.2 离散时间信号的特点与应用领域 离散时间信号的特点包括有限性、周期性和零值序列等特性。在实际应用中，离散时间信号常被应用于数字通信系统中的调制解调、数字滤波、数字图像处理、数字音频处理等各个方面...
声纹技术（二）：音频信号处理基础【模拟信号（连续）--采样--＞数字信号（离散）--量化--＞振幅简化为整数--编码--＞二进制序列】【WAV音频格式】【SoX】【分帧-加窗-】
u013250861的博客
06-24 2450
在前面的章节里我们就提到过，从学科分类上讲，声纹技术是语音信号处理的一个分支，而语音信号处理则属于音频信号处理这个大类。语音信号和音频信号，这二者的区别在于，前者专指人类说话时所发出的具有社会意义的声音，而后者则泛指人类能够听到的一切声音。例如乐器发出的声音，动物发出的声音，汽车发动机发出的声音，以及人们打鼾、打喷嚏、咳嗽时发出的声音，这些都属于广义上的音频信号，但它们并不属于语音信号，所以通常也不在声纹技术研究的范畴内。音频信号处理中的许多基础概念与知识，对于学习声纹技术来说是至关重要的。任何声纹系统，无
数字信号处理（1）- 离散时间信号与系统
m0_59638635的博客
12-18 3307
考虑即可。相当于非等间隔的抽取系统，怎么抽都在x(n)中。三项求和平均。考虑即可。
离散化采样
06-23
离散化采样 初学者的福音 通过了一个例子对其实现 希望对大家有用
离散采样Sampling
召唤师的峡谷
08-20 2170
文章目录离散采样Sampling问题定义O(N)的方法O(logN)的方法O(1)的方法Python代码参考 离散采样Sampling 问题定义 给定一个离散型随机变量的概率分布规律P(X=i)=pi,i∈1,...NP(X=i)=p_i,i\in{1,...N}P(X=i)=pi​,i∈1,...N，希望设计一个方法能够从该概率分布中进行采样使得采样结果尽可能服从概率分布P O(N)的方法 想象随机事件依其概率的大小分布在一个长度为1的线段上。那么我在线段中随机取一点，看看该点落在哪个事件对应的区间中，就
离散信号（一） | 信号的采样和恢复+时域、频域采样定理
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用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-03 3万+
离线信号是指在时间上是离散的，即只在某些不连续的规定时刻给出信号的瞬时值，而在其它时刻无意义的信号。连续时间信号的采样是离散信号产生的方法之一，而计算机技术的发展以及数字技术的广泛应用是离散信号分析、处理理论和方法迅速发展的动力。 离散信号的时域描述和分析 1. 信号的采样和恢复 理想化的采样过程是一个将连续信号进行脉冲调制的过程，即xs(t)x_s(t)xs​(t)表示为连续信号x(t)x(t)x(t)与周期性冲激串δT(t)=∑n=−∞∞δ(t−nTn)\delta_T(t)=\sum_{n=-\inf
离散采样——Alias Method
咔咔响
07-08 2092
1.Alias算法的归一化是对每个事件概率乘以事件总数2.Alias算法核心是把所有事件拉成1*N长方形，N代表事件总数3.算法实现的关键步骤是找到面积小于1的列，再找大于1的列进行填充我...
【机器学习】基于Softmax松弛技术的离散数据采样
MUKAMO的博客
06-22 2393
本文介绍了Gumbel-Softmax技巧，它允许在深度学习模型中对离散变量进行可微分采样。通过结合Gumbel噪声和softmax函数，该技巧使得梯度能够流经离散采样步骤，有效应用于变分自编码器（VAE）等模型。文章还探讨了Softmax松弛技术，通过温度参数控制采样的随机性，以及如何使用直通估计器处理离散输入。最后，讨论了Gumbel-Softmax在深度学习中的潜在应用和未来研究方向，为开发智能AI系统提供了新的可能性。
正弦波信号发生器（离散采样）
weixin_30680385的博客
09-27 1715
正弦波发生器：1.将连续的正弦波信号进行离散化 　　　　设正弦波周期为T=2*pi,对一个周期的正弦波进行100次采样，则 　　相应采样点的离散值为： 　　　　sin(2*pi/100) 　　　　sin(2*pi*2/100) 　　　　　　. . . 　　　　sin(2*pi*n/100) 0<=n<=100 　　　　　　. . . 　　　　sin(2*pi*100/10...
（6-2）采样、变换和卷积处理：离散傅里叶变换
码农三叔
02-27 1129
FF和DFT都是用于计算信号的频域表示的方法，但它们在计算效率和算法实现上有所不同。在实际应用中，通常使用FFT而不是直接使用DFT来计算信号的频域表示，因为FFT能够以更短的计算时间提供相同的结果。离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种将离散信号转换为频域表示的数学技术，它通过将信号分解为一系列正弦和余弦函数的和来表示信号的频谱特征。在上述代码中生成了一个长度为8的随机信号x，然后使用np.fft.fft函数进行快速傅里叶变换计算，得到信号的DFT结果X。
信号与系统(Python) 学习笔记 (4) 取样 Sampling
Varalpha的博客
03-21 5204
快速链接: 【总目录】 (1) 简介 Intro (2) 傅里叶 Fourier 常用函数的傅里叶变换汇总 (3) LTI 系统 与 滤波器 二次抑制载波振幅调制接收系统 Python (4) 取样 Sampling 4. 取样 4.1. 取样 4.1.1. 取样定理 - 时域 4.1.2. 取样定理 - 频域 4.1.3. Python 实现Sa信号的采样和恢复 4.1...
《信号与系统学习笔记》—采样（二）
一世豁然的专栏
05-07 5974
注：本博客是基于奥本海姆《信号与系统》第二版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。一、连续时间信号的离散时间处理1、在很多应用中，首先把一个连续时间信号转换为一个离散时间信号，然后进行处理，处理完后再把它转换为连续时间信号。广而言之，对连续时间信号的折中处理方法可以看成下图所示的三个环节的级联，其中xc(t)和yc（t）都是连续时间洗你号，而xd(t)和yd(t)都是对应的离散时间信号。通过一个周...
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