1.复指数信号

1.复指数信号

复指数信号

​​欧拉发现欧拉公式之后,人们开始注意到复指数信号。复指数信号作为基本信号进行频谱分析时使用复指数运算,比较简洁,很快取代了正弦信号的基本信号地位。欧拉公式号称最美公式,看之前也没有发现欧拉公式多么神奇,看了很多种解释,与物理相关的解释大概就是i代表了旋转90°。

欧拉公式

$$e^{j\theta}=\cos\theta+j\sin\theta$$

cos⁡θ+jsin⁡θ\cos\theta+j\sin\thetacosθ+jsinθ是一个复数,实部为cos⁡θ\cos\thetacosθ,虚部为sin⁡θ\sin\thetasinθ,在复平面上对应单位圆上的一个点。根据欧拉公式,这个点可以用复指数ejθe^{j\theta} ejθ表示,如图所示:

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具体的证明用泰勒级数证明,那么什么是泰勒级数?高数学习过,不过已经还给数学老师了,重要,重要的是知道欧拉公式是复平面上的点,着重说明复平面,y轴是虚轴。

如何理解复数?

通常用复平面的向量来表示复数。引入向量以后,可以用向量的旋转来理解复数。

复数与复指数ejθe^{j\theta}ejθ相乘,相当于复数对应的向量旋转角度θ\thetaθ

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数学中的虚数一般用“i”表示,为何物理中一般用“j”表示呢?这是因为物理中经常用“i”表示电流。

在欧拉公式中,令θ=π2\theta=\frac\pi2θ=2π,得:

$$e^{j\frac{\pi}{2}}=\cos\frac{\pi}{2}+j\sin\frac{\pi}{2}=j$$

即:j=ejπ2j=e^{j\frac{\pi}{2}}j=ej2π

复数与jjj相乘,就是与复指数ejπ2e^{j\frac{\pi}{2}}ej2π相乘,相当于复数对应的向量逆时针旋转90°。也就是说,复数与jjj相乘的过程,也就是向量旋转的过程,如图所示。

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不能局限于小时候所学的虚数得平方等于-1,这种认知已经深入到自己的观念里,要从观念里认识到,虚数存在的意义,以及虚数在数学、物理上的意义。虚数,或者复数,代表了旋转。

如何理解复信号?

θ\theta θ以角速度ω0\omega_{0}ω0随时间变化时,复指数ejθe^{j\theta}ejθ就成了复指数信号。

复指数信号:s(t)=Aej(ω0t+φ)s\left(t\right)=Ae^{j\left(\omega_{0}t+\varphi\right)}s(t)=Aej(ω0t+φ),其中,AAA是幅度,ω0\omega_{0}ω0是角速度,φ\varphiφ是初相。

复平面上的一个长度为AAA的旋转向量,始端位于原点,从角度φ\varphiφ开始,以角速度ω0\omega_{0}ω0围绕原点旋转,其末端在复平面上的轨迹就是复指数信号s(t)=Aej(ω0t+φ)s\left(t\right)=Ae^{j\left(\omega_{0}t+\varphi\right)}s(t)=Aej(ω0t+φ)

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复指数信号在三维空间是螺旋的变化轨迹,与电磁波的传输方式一致,也与极化方式有关,这些都是后话,但是当时学习的时候并不是特别清楚。

复信号的本质就是并行传输的2路实信号。之所以被称为复信号,只是因为这个信号可以用复数来表示而已。引入复信号只是为了便于描述和处理信号而已,实际通信系统中都是并行传输2路实信号,并没有传输虚数j。

醍醐灌顶,复信号在实际生活里并不存在,是并行传输的双路实信号,但是!电磁波正好是两个相互垂直的信号,一个电场一个磁场,所以用复信号来表示。

复指数信号的特性

1、对一个复指数信号做积分,当积分区间取复指数信号周期的整数倍时,积分结果为零。

复指数信号:s(t)=Aej(ω0t+φ)s\left(t\right)=Ae^{j\left(\omega_{0}t+\varphi\right)} s(t)=Aej(ω0t+φ)

$$\int_{nT_0}s(t)\mathrm{d}t=A\int_{nT_0}\mathrm{e}^{\mathrm{j}(\omega_0t+\varphi)}\mathrm{d}t=0$$

其中,nnn是整数,T0T_0T0是复指数信号的周期。

2、正交特性

复指数信号集合{ejω0t,ej2ω0t,ej3ω0t,...}\{\mathrm{e}^{\mathrm{j}\omega_0t},\quad\mathrm{e}^{\mathrm{j}2\omega_0t},\quad\mathrm{e}^{\mathrm{j}3\omega_0t},\quad...\}{ejω0t,ej2ω0t,ej3ω0t,...}由基波ejω0te^{\mathrm{j\omega_0}t}ejω0t和二次谐波ej2ω0e^j2\omega _0ej2ω0等各次谐波组成。

在这个复指数信号集合中:任意1个复指数信号与另1个复指数信号共轭的乘积在基波周期内的积分结果都为0。

$$\int_{T_0}\mathrm{e}^{\mathrm{j}m\omega_0t}\mathrm{e}^{-\mathrm{j}n\omega_0t}\mathrm{d}t=0\quad\left(m\neq n\right)$$

任意1个复指数信号与自身共轭的乘积在基波周期内的积分结果都为T0T_0T0

$$\int_{T_0}\mathrm{e}^{\mathrm{j}m\omega_0t}\mathrm{e}^{-\mathrm{j}n\omega_0t}\mathrm{d}t=T_0\quad\left(m{=}n\right)$$

指数信号调制是一种在现代通信系统中广泛应用的技术,其核心原理基于指数函数的数学特性指数信号可以表示为 $ e^{j(\omega t + \theta_0)} $,其中 $ j $ 是虚数单位,$ \omega $ 是角频率,$ t $ 是时间,$ \theta_0 $ 是初始相位。这种信号本质上是由一个余弦信号和一个正弦信号组成的,分别对应指数的实部和虚部。 ### 指数信号调制的原理 指数信号调制的基本思想是通过改变指数信号的幅度和相位来携带信息[^2]。具体来说: - **幅度调制**:通过调整指数信号的幅度 $ r $ 来传递信息。 - **相位调制**:通过改变指数信号的初始相位 $ \theta_0 $ 来传输数据。 与传统的三角函数调制相比,指数调制的优势在于其数学运算更为简便。例如,在调制过程中,只需要进行简单的加减运算,而不需要杂的乘法操作。此外,指数调制能够保持载波信号的频率不变,同时实现对幅度和相位的双重控制[^2]。 ### 指数信号调制的应用 1. **正交幅度调制 (QAM)**: QAM 是一种常见的数字调制技术,它利用指数信号的实部和虚部分别代表两个独立的信号。这两个信号在频谱上是正交的,因此可以在相同的频率范围内传输更多的信息。QAM 在无线通信、有线电视网络以及光纤通信中都有广泛的应用。 2. **频分用 (FDM)**: 在频分用系统中,指数信号可以用于将多个信号分配到不同的频率子带上进行传输。这种方法可以有效地提高频谱利用率,并减少信号之间的干扰。 3. **软件定义无线电 (SDR)**: SDR 系统中大量使用指数信号来进行调制和解调。由于指数信号可以在基带进行处理,因此可以简化射频前端的设计,降低硬件杂度。 4. **多载波调制 (如 OFDM)**: 正交频分用 (OFDM) 是一种高效的多载波调制技术,广泛应用于 Wi-Fi、LTE 和 5G 等现代通信标准中。OFDM 利用快速傅里叶变换 (FFT) 来生成多个相互正交指数载波,从而实现高速数据传输并对抗多径衰落。 ### 示例代码:指数信号生成与调制 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何生成一个指数信号并对其进行幅度和相位调制: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 参数设置 fs = 1000 # 采样率 T = 1.0 / fs # 采样周期 t = np.arange(0, 1, T) # 时间向量 f = 5 # 载波频率 r = 1.0 # 幅度 theta0 = np.pi / 4 # 初始相位(45度) # 生成指数信号 complex_signal = r * np.exp(1j * (2 * np.pi * f * t + theta0)) # 绘制实部和虚部 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(t, np.real(complex_signal), label='Real Part') plt.plot(t, np.imag(complex_signal), label='Imaginary Part') plt.xlabel('Time [s]') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Complex Exponential Signal') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 这段代码生成了一个具有特定频率、幅度和初始相位的指数信号,并绘制了其实部和虚部随时间的变化情况。 ---
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