信号与线性系统分析(第四版,吴大正主编)——信号与系统

本文深入讲解信号与系统的基础概念,包括信号的分类如连续与离散信号、周期与非周期信号,以及实信号和复信号的区别。同时,探讨了信号的基本运算,如加法、乘法、反转和平移,尺度变换等。此外,详细介绍了阶跃函数和冲激函数的特性,以及它们在信号处理中的应用。

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目录

1.1  绪言

1.2  信号

1.连续信号与离散信号

2.周期信号和非周期信号

3.实信号和复信号

4.能量信号和功率信号

1.3  信号的基本运算

1.加法和乘法

2.反转和平移

3.尺度变换(横坐标展缩)

1.4  阶跃函数和冲激函数

1.阶跃函数和冲激函数

2.冲激函数的广义函数定义

3.冲激函数的导数和积分

4.冲击函数的性质

1.5  系统的描述

1. 系统的数学模型

2.系统的框图表示

1.6  系统的特性和分析方法

1.线性

2.时不变性

3.因果性

4.稳定性

5.LTI系统分析方法概述

 


1.1  绪言

(前前一段时间准备蓝桥杯,前一段时间在准备十佳标兵,所以对于学习上的事情感觉不够多,现在要腾出很多时间来开始写写信号,写写数理方程,蓝桥的很多代码也忘了,所以有空也会写写蓝桥,要是后续课程有需要,也写一写后边的课程,一定要坚持下来,加油!)

信号与系统首先要知道什么是信号什么是系统???

信号:随时间,空间变化的物理量或者物理现象。

系统:指的是若干相互关联,互相作用的事实按一定规律组合而成的具有特定功能的整体。

信号与系统的关系:

 

 信号的决定因素——信息

所以:信号是信息的载体,信息决定信号。

信号主要是:电、光、声、磁、机械、热等

信息主要是:语言、文字、图像等

信号和信息的关系:

 

 

 

1.2  信号

确定信号:如果一个信号可以用一个确定的时间函数(或序列)表示,就称其为确定信号(或规则信号)。

随机信号:幅度未可预知但又服从一定统计特性的信号,又称不确定信号。

(因为确定信号是基础,所以接下来讨论的都是确定信号)。

1.连续信号与离散信号

区分:根据定义域的特点可将信号分为连续信号和离散信号。

连续信号:在连续时间范围内(-∞<t<+∞)有定义的信号称为连续时间信号,简称连续信号。

如:阶跃函数(取1的时候不包括0)

 

离散信号:“离散”是指信号的定义域——时间(或其他量)是离散的,它之取某些规定的值。(可闭合表示,也可以列举表示)

如单位阶跃序列:

单位阶跃序列定义为

ε(k)=0,k<0

ε(k)=1,k=0

ε(k)=1,k>0

它类似于连续时间信号中的单位阶跃信号ε(t

(但应注意ε(t)在t=0处发生跃变,所以在t=0此点常常不予定义或定义为t=0.5),

而单位阶跃序列在ε(k)在t=0处为1。

 

2.周期信号和非周期信号

周期函数:定义在(-∞,+∞)区间,每隔一定的时间T(或整数N),按相同规律重复变化的信号。

连续周期信号可表示为

                        f(t) = f(t + mT),  m = 0, \pm1,\pm2,…… (周期T为最小正周期)

离散周期信号可表示为

                      f(t) = f(k + mN), m = 0, \pm1,\pm2,……

对于一个三角函数(\sin\betak + \theta))

                     当    \frac{2\pi }{\beta }   =  N(正整数), N为其周期;

                    当   \frac{2\pi }{\beta }  =  M / N (有理数), M为其周期;

                    当 \frac{2\pi }{\beta }  =  无理数,则该函数为非周期;

3.实信号和复信号

实信号:物理可实现的信号常常是时间t(或k)的实函数(或序列),其在各时刻的函数(或序列)值为实数,如单边指数信号,正弦信号(正弦,余弦统称为正弦信号)等,称为实函数。

复信号:函数(或序列)值为复数的信号成为复信号,做常用的是复指数信号。(一个复指数信号可以分解为实、虚两部分)

例如:

其中

  

借助欧拉公式展开,可得                                

              (欧拉公式为: formula

此结果表明,一个复指数信号可分为实、虚两部分。其中,实部包含余弦信号,虚部则为正弦信号。

4.能量信号和功率信号

连续信号f(t)

信号能量定义为在区间(-∞,+∞)中信号f(t)的能量,用字母E表示,即

                           {\color{Red} }{\color{Red} E\equiv \lim_{a \to\infty} \int_{-a}^{ a} |f(t)|^2dt}

信号功率定义为在区间(-∞,+∞)中信号f(t)的平均功率,用字母P表示,即

                         {\color{Red} P\equiv \lim_{a \to\infty }\frac{1}{2a}\int_{-a}^{a}|f(t)|^2dt}

若信号f(t)的能量有界(即0<E<\infty,这时P = 0),则称其为能量有限信号(持续时间有限),简称能量信号。

若信号f(t)的功率有界(即0<P<\infty,这时E = \infty),则称其为功率有限信号(如有始信号,周期信号,直流信号),简称功率信号。

离散信号f(k)

离散信号有时也需要讨论能量和功率,

序列f(k)的能量定义为

                                     {\color{Red} }{\color{Red} E\equiv \lim_{N \to\infty} \sum_{k=-N}^{N} |f(k)|^2}

序列f(k)的功率的定义为

                                   {\color{Red} }{\color{Red} E\equiv \lim_{N \to\infty}\frac{1}{2N+1} \sum_{k=-N}^{N} |f(k)|^2}f_{1}(\cdot )

 

1.3  信号的基本运算

1.加法和乘法

连续信号f(t)

信号f_{1}(\cdot )f_{2}(\cdot )之和(瞬时和)是指同一瞬时两信号之值对应相加所构成的“和信号”,

                      即     {\color{Red} f(\cdot ) =f_{1}(\cdot )+f_{2}(\cdot )}          (例如调音台,将音乐与语音混合在一起)

信号f_{1}(\cdot )f_{2}(\cdot )之积是指同一瞬时两信号之值对应相乘所构成的“积信号”,

                      即        {\color{Red} f(\cdot ) =f_{1}(\cdot )f_{2}(\cdot )}           (例如收音机的调幅信号,是将音频信号加载到被称为载波的正弦信号上)

离散信号f(k)

离散序列相加(相乘)可采用对应样点的值分别相加(或相乘)的方法来计算。

2.反转和平移

反转:将信号f(t)[或f(k)]中的自变量t(或k)转换为-t(或k)。——几何含义为将信号f(\cdot )以纵坐标为轴反转(或称反折)

平移:    

          连续信号f(t)

             对于连续信号f(t),若常数  t_{0} >0, 延时信号f(t-{t_{0}})  是将原信号沿t轴方向平移 t_{0}时间       

                                                               延时信号f(t+{t_{0}})  是将原信号沿t轴方向平移 t_{0}时间

        离散信号f(k)             

             对于离散信号f(t),若常数  k_{0} >0, 延时信号f(k-{k_{0}})  是将原信号沿k轴方向平移 k_{0}时间       

                                                               延时信号f(k+{k_{0}})  是将原信号沿k轴方向平移 k_{0}时间

平移和反转的先后顺序:要先平移后反转

3.尺度变换(横坐标展缩)

要想将信号横坐标的尺寸展宽或者压缩(常称为尺度变换),可将变量at(a为非零常数)代替原信号f(t)的自变量t,得到信号f(at)。

 连续信号f(t)

               f(t) ----->f(at)

          若|a| > 1,则以原点为基准压缩   \frac{1}{|a|},

         若|a| < 1,则以原点为基准展宽   \frac{1}{|a|},         (信号在时域内压缩,在频域会展宽)

离散信号f(k)   

           f(k) ----->f(ak) ,要求ak是整数,离散信号进行尺度变换常常会丢失原信号的部分信息,因而不能将f(ak)看作f(k)的压缩或者展宽。   

 

总结:已知f(t),求f(at+b) :  要先平移,再反转,最后尺度变换(所有变得都是自变量

          已知f(at+b),求f(t) :  要先尺度变换,再反转,最后再平移。

1.4  阶跃函数和冲激函数

阶跃函数和冲激函数不同于普通的函数,称为奇异函数。

1.阶跃函数和冲激函数

阶跃函数

冲激函数

            

狄拉克(Dirac)给出了冲激函数的另一种定义

(1)  

(2) 

冲激函数与阶跃函数的关系

{\color{Red} \delta (t)=\frac{\mathrm{d}\varepsilon (t) }{\mathrm{d} t}}

{\color{Red} \varepsilon (t)= \int_{-\infty }^{t}\delta (x)dx}

2.冲激函数的广义函数定义

粗浅的说,广义函数是这样定义的,选择一类性能良好的函数\varphi (t),称为检验函数(它相当于定义域),一个广义函数g(t)是对检验函数空间中每个函数\varphi (t)赋予一个数值N的映射,该数与广义函数g(t)和检验函数有\varphi (t)有关,记作 N\left [ g(t),\varphi (t) \right ]

通常广义函数g(t)可写为

                              \int_{-\infty }^{\infty }g(t)\varphi (t)dt = N\left [ g(t),\varphi (t) \right ]

式中的检验函数\varphi (t)是连续的,具有任意阶导数,且本身及其各阶导数在无限远处急速下降的普通函数。(本身即无穷阶导数为零)

 

                     \int_{-\infty }^{\infty }f(t)\varphi (t)dt = N\left [ f(t),\varphi (t) \right ] = \int_{-\infty }^{\infty }g(t)\varphi (t)dt = N\left [ g(t),\varphi (t) \right ] 

就认为两个广义函数相等,并记作f(t) = g(t)

按广义函数理论,冲激函数\delta (t)由下式

                             {\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta (t)\varphi (t)dt = \varphi (0)}

单位阶跃函数\varepsilon (t)的定义为

                             \int_{-\infty }^{\infty }\varepsilon (t)\varphi (t)dt=\int_{0}^{\infty }\varphi (t)dt

 

3.冲激函数的导数和积分

冲激函数\delta (t)的一阶导数\delta {}'(t)的定义为

                                       {\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta {}'(t)\varphi (t)dt = -{\varphi }'(0)}

\delta ^n(t) = \frac{d^n\delta (t)}{dt^n}  :   {\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta ^n(t)\varphi (t)dt = (-1)^n\varphi ^n(0)}

\delta (t)\delta {}'(t)  的积分为:

                           \varepsilon (t) = \int_{-\infty }^{t }\delta (x)dx

                           \delta (t) = \int_{-\infty }^{t }\delta {}'(x)dx

4.冲击函数的性质

   一、以普通函数的乘积

          1.    {\color{Red}f(t)\delta (t)=f(0)\delta (t) }

          2.   {\color{Red}\int_{-\infty }^{\infty }f(t)\delta (t)dt=f(0)}

          3.  {\color{Red} f(t)\delta {}'(t)=f(0)\delta{}' (t)-f{}'(0)\delta (t)}

          4.   {\color{Red} {\int_{-\infty }^{\infty }}f(t)\delta {}'(t)=-f{}'(0)}

二、位移

          1.{\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta (t-t_{1})\varphi (t)dt = \varphi (t_{1})}

          2.{\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta {}'(t-t_{1})\varphi (t)dt=-\varphi {}'(t_{1})} 

          3.{\color{Red}f(t)\delta (t-t_{1})=f(t_{1})\delta (t-t_{1}) }

          4.{\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }\delta (t-t_{1})f (t)dt = f (t_{1})}

          5.{\color{Red} f(t)\delta {}'(t-t_{1})=f(t_{1})\delta {}'(t-t_{1})-f{}'(t_{1})\delta (t-t_{1})}

          6.{\color{Red} \int_{-\infty }^{\infty }f(t)\delta {}'(t-t_{1})dt=-f{}'(t_{1})}

  间断点:当信号有第一类间断点时,其一阶导数将在间断点处出现冲激,间断点处向上突跳时出现正冲激,向下突跳时出现负冲激,其强度等于突跳的幅度。

三、尺度变换

          

1.5  系统的描述

1. 系统的数学模型

2.系统的框图表示

1.6  系统的特性和分析方法

1.线性

2.时不变性

3.因果性

4.稳定性

5.LTI系统分析方法概述

 

 

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