13、离散时间信号处理:滤波器与Z变换详解

离散时间信号处理:滤波器与Z变换详解

1. 窄带信号与滤波器延迟

窄带信号具有特殊的性质,就像理想滤波器的脉冲响应必然是无限双边序列一样,任何完美的窄带信号都没有可识别的“起始点”。当我们考虑将输入应用到滤波器时,实际上是在隐含地假设一个单边(更可能是有限支撑)信号,而这个信号在所有频率上都有非零的频谱分量。这些因素综合起来,使得信号的总延迟总是非负的。

2. 离散时间滤波器相关练习

以下是一系列关于离散时间滤波器的练习,涵盖线性、时不变性、卷积、系统性质等多个方面。
- 练习5.1:线性与时不变性 - I :考虑变换(T{x[n]} = nx[n]),判断(T)是否定义了一个线性时不变(LTI)系统。
- 练习5.2:线性与时不变性 - II :对于离散时间系统(T{·}),当输入为(x[n] = \cos((2\pi/5)n))时,输出为(T{x[n]} = \sin((\pi/2)n)),判断该系统是否为线性时不变系统,并解释原因。
- 练习5.3:有限支撑卷积
- 已知有限支撑信号(h[n] = \begin{cases}1, & |n| \leq M \ 0, & \text{otherwise}\end{cases}),计算(M = 2)时(x[n] = h[n] h[n]),并绘制结果。
- 计算(x[n])的离散时间傅里叶变换(DTFT)(X(e^{j\omega})),并在区间([0, \pi])内绘制其值。
- 定性描述当(M)增大时(\vert X(e^{j

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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