《信号与系统》奥本海姆第二版中文版勘误

本文指出P184狄里赫利条件的修正,习题8.6中的符号调整,习题8.13(b)的文字删减,以及P489的表达式改正。这些关键内容提醒读者注意教材中的细节更新。

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  1. P184,第13行,狄里赫利条件2有误,应改为:在任何有限区间内,x(t)只有有限个极大值和极小值。
  2. P401,习题8.6,第一条公式中的×号改为*号,即g(t)改为                                                                    g(t)=x(t)cos\omega _{c}t-\left \{ x(t)cos\omega _{c}t*\left ( \frac{sin\omega _{c}t}{\pi t} \right ) \right \}
  3. P403,习题8.13(b),题中“确定声”应删去“声”字。
  4. P489,倒数第7行,“除以向量的模的乘积”改为“除以向量v3的模的乘积”。

 

如有错误,敬请指正。 

傅里叶变换在信号与系统分析中起着至关重要的作用,它是将时域信号转换到频域的数学工具。傅里叶变换的理论基础是傅里叶级数,它表明任何周期信号都可以分解为一系列正弦波的和。而傅里叶变换则是对非周期信号进行同样的分解。 参考资源链接:[郑君里《信号与系统》(第3)【教材精讲+考研真题解析】讲义.doc](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b75bbe7fbd1778d4a03f?spm=1055.2569.3001.10343) 在信号与系统分析中,傅里叶变换能够帮助我们获取信号的频率成分,理解信号的频域特性,这对于信号的滤波、调制解调以及压缩等领域至关重要。例如,在信号处理中,我们经常需要去除噪声,而通过频域分析可以确定噪声所处的频率范围,进而设计滤波器以去除这些频率成分,从而清理信号。 具体来说,当我们将信号进行傅里叶变换后,可以得到该信号的频谱图。在频谱图中,横轴代表频率,纵轴代表振幅,这样我们就可以直观地看到不同频率成分的强度。例如,语音信号中,不同音符的频率不同,通过傅里叶变换分析,可以对语音信号进行频域上的分解和识别。 此外,傅里叶变换的应用不仅限于分析信号本身,它在系统分析中也有重要角色。例如,通过系统的频率响应特性,我们可以分析系统对不同频率信号的放大或衰减能力,这对于设计和调试电子系统是十分有用的。 最后,为了帮助大家更好地理解和应用傅里叶变换,建议参考《郑君里《信号与系统》(第3)【教材精讲+考研真题解析】讲义.doc》。这份讲义基于海姆的经典教材编写,深入浅出地讲解了傅里叶变换的原理及其在信号与系统分析中的应用,非常适合电气信息类本科生和考研学生使用,能够有效提升复习效率和理论深度。 参考资源链接:[郑君里《信号与系统》(第3)【教材精讲+考研真题解析】讲义.doc](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b75bbe7fbd1778d4a03f?spm=1055.2569.3001.10343)
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