如何直观地理解信号中复数的物理意义?

音频信号的采样值a+bi中的实部和虚部代表频域中的不同频率成分。实部和虚部分别对应于特定频率的幅度和相位。这种复数形式来自于傅立叶变换,当对一段音频进行傅立叶变换以分析其频率成分时,得到的离散傅立叶变换(DFT)结果是复数,表示信号在各个频率上的分布。

问题: 考虑最直观的状况,有人给了你一个音频信号的采样值为a+bi,那么该如何理解这个采样值中实部和虚部代表的物理意义呢?以及这个复数的采样值是如何采样得到的呢?

孤云独去闲

统计信号处理博士,略懂机器学习,R&D,咨询业

一般来说,一个音频型号是一个物理量随时间变化的时间序列。比如,这个物理量可以是电压。

因此,音频信号可以抽象层一个实数的连续时间的时间序列。时间上的采样也就是个离散时间的时间序列。那么复数是哪里来的呢?

我猜你说的是频域上的采样。周期信号的傅立叶变换是离散的,对吧?当我们获得一段,比如一分钟的音频信号以后。直接对其进行傅立叶变换。得到的频域变换是无限的,非周期的。

但是如果把这一分钟的音频信号,无限周期延拓,再离散化(也就是时域采样),那么它的傅立叶变化依然是周期离散的。想想,是不是这个道理。这就是dft。

那么,可以证明,这个周期离散的傅立叶变换,就是原始信号的频域采样,每个离散的分量,就是一个频率下的采样。a+bi的形式可以写成A exp(-jwt)的形式。w是频率。t是时间,A是强度。这就是在w这个频率上信号的分量而已。

作者:孤云独去闲

链接:https://www.zhihu.com/question/266384302/answer/309253484

来源:知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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