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于 2017-12-30 15:12:04 发布

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什么是RF、IF信号
qq_52940298: 您提出的问题触及了信号处理与频谱分析的核心概念——频率分辨率。这个结论直接源于傅里叶变换的基本原理，特别是不确定性原理。下面我将为您详细解释为什么“一个时长为 T 的观察窗可以分离相隔超过 1/T Hz 的频率分量”。 1. 核心概念：我们如何观察频率？——傅里叶变换要分析一个信号的频率成分，最常用的工具是傅里叶变换 (Fourier Transform)。它能够将一个时域信号（幅度随时间变化）转换到频域，显示出信号中包含哪些频率以及它们的强度。然而，现实世界中我们几乎无法得到一个从负无穷到正无穷时间的信号。我们只能截取一段有限长度的信号来进行分析，这个过程称为加窗 (Windowing)。这个有限时间长度的窗口就是您提到的“时长为 T 的观察窗”。 2. 理想情况 vs. 实际情况 • 理想情况（无限长信号）：如果一个纯正弦波信号 s(t)=sin(2πf 0 t)持续无限长的时间，它的傅里叶变换会在频率 f 0 处产生一个无限窄的脉冲（Dirac Delta 函数）。这意味着我们能精确地确定其频率。 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/42/Dirac_function_approximation.gif/220px-Dirac_function_approximation.gif （示意图：无限长的正弦波对应一个完美的频谱尖峰） • 实际情况（有限长信号）：当我们用长度为 T 的窗口截取这个正弦波时，我们相当于把无限长的信号乘以一个“矩形窗函数”（在窗口内值为1，窗外值为0）。根据傅里叶变换的卷积定理，时域上的乘法对应于频域上的卷积。无限长正弦波的频谱是一个尖峰，矩形窗函数的频谱是一个 Sinc 函数 (sinc(x)= πx sin(πx) )。最终的频谱就是这个尖峰与 Sinc 函数的卷积结果，其形状也就是一个以 f 0 为中心的 Sinc 函数。 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dc/Spectral_leakage_caused_by_%22windowing%22.
嵌套存储过程中临时表使用的注意事项
优快云-Ada助手: 推荐 Java 技能树：https://edu.youkuaiyun.com/skill/java?utm_source=AI_act_java
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阳光下的我与你: 前面说的还好，后面方程组啥的也没显示啊
MSSQL2008 (错误：7302）解决
weixin_42837769: 不管用啊，大神
在 C/C++ 语言中特定的宏，如 __FUNCTION__
DoDoMouse: 学习了