导图社区 信号与系统
这是一篇关于信号与系统的思维导图,主要内容包括:变换域分析,时域的分析,系统分类,信号的分类,1.削弱多余内容 2.滤除噪声和干扰 3.变换成容易识别的形式,信号处理:对信号进行加工或变换,DAC:数字转模拟,ADC:模拟转数字,系统:由若干相互作用、依赖的事物组成的具有特定功能的整体。对输入(激励)信号e(t) 进行加工变为输出(响应)信号。
编辑于2024-11-20 00:41:33信号与系统
信号:消息的表现形式与传播载体
系统:由若干相互作用、依赖的事物组成的具有特定功能的整体。对输入(激励)信号e(t) 进行加工变为输出(响应)信号r(t) 。
ADC:模拟转数字
DAC:数字转模拟
信号处理:对信号进行加工或变换
1.削弱多余内容 2.滤除噪声和干扰 3.变换成容易识别的形式
信号的分类
能否预测
确定性信号:表示为确定的时间函数
随机信号:实际信号均为随机信号,只能知道统计特性,随机信号可能表现出一定的确定性
是否重复
周期信号:依一定时间间隔,周而复始的信号$f(t)=f(t+nT)$T为周期
非周期信号:与周期信号相反。若周期信号T为无限大,则成为非周期函数
瞬态信号:脉冲,衰减
准周期信号:由周期信号叠加而成(角频率之比为无理数)
最小正T为基波周期
是否连续
连续(模拟)信号:任意时刻均有定义
离散信号:只在某些不连续的固定瞬时刻有定义
抽样信号:时间离散,数值连续
数字信号:时间数值均离散
连续抽样为抽样,抽样量化为数字
因果信号:t<0,时没有值
受限因素
能量信号:在时域中能量为有限值,平均功率为0。大多数时限信号为能量信号。
功率信号:能量为无限大,平均功率为有限值。周期,阶跃,符号信号为功率信号。
能量$E=\int_\infty^\infty|f(t)^2|dt$
平均功率$P=\lim
{T\to +\infty}\frac{1}{2T}\int {-T}^{T}|f(t)^2|dt$
正弦信号功率为有效值平方
维度
一维信号:只与一个变量相关
多维信号:与多个变量有关
连续信号运算
信号函数
单边指数信号:$f(t)=e^{-\frac{t}{\tau}}$ $\tau$为时间常数,代表信号衰减速度,$t=\tau时,f(t)=\frac{1}{e}$
单边衰减正弦信号:单边指数与正弦相乘
正弦函数与复指数函数转换
$$ \left{ \begin{aligned} &cos(\omega t)=\frac{1}{2}(e^{j\omega t}+e^{-j\omega t}) \ &cos(\omega t)=\frac{1}{2j}(e^{j\omega t}-e^{-j\omega t}) \ \end{aligned} \right.
$$
复指数函数:$f(t)=e^{a+j\omega t}$
a=0等辐振荡,a>0增幅振荡,a<0衰减振荡
抽样函数:$Sa(t)=\frac{sin(t)}{t}$ $sinc(t)=\frac{sint(\pi t)}{\pi t}$ $\int^\infty_{-\infty} Sa(t)dt=\pi$恰为$(-\pi,\pi)$内接三角形面积
钟形脉冲(高斯)函数:$f(t)=Ee^{-(\frac{t}{\tau})^2}$ $t=\frac{\tau}{2}时,f(t)=0.78E$
奇异信号
单位斜边信号
(0,0)到(1,1)的一段斜线
单位阶跃信号u(t)
t<0时,函数值为0,t>0时函数值为1,t=0时无意义或=0.5
门函数:$G_\tau(t)=u(t+\frac{\tau}{2})-u(t-\frac{\tau}{2})$$\tau$ 为脉宽,与门函数相乘将只剩下门内信号。
符号函数sgn(t):t<0时函数值为-1,t>0时函数值为1
$$ f(t_0)=f(0)u(t_0)+\int_0^\infty\frac{df(t)}{dt}u(t_0-t)dt $$
对跳变微分处,得冲激函数$\delta(t)$
冲激函数是偶函数,具有抽样性,需标注函数面积(阶跃值),单位冲击信号面积为1,进行波形变换时+-函数面积不变,*\函数面积变化
$$ \int_{-\infty}^t\delta(t)dt=u(t) $$
对冲激函数微分,得冲激偶函数
冲激偶函数是奇函数。任意函数与冲激光绿偶函数之积在R上的积分,等于该函数在0处的导数的负值。
推广可得:
$$ \int_{-\infty}^{\infty}\delta^n(t)f(t)dt=(-1)^nf^n(0) $$
信号的分离
综合信号功率=直流信号功率+交流信号功率=奇分量功率+偶分量功率
偶分量$=\frac{1}{2}[f(t)+f(-t)]$ 奇分量$=\frac{1}{2}[f(t)-f(-t)]$
离散信号表示
等间隔T,x[n];函数值序列{};画出波形
单位样值信号:$\delta[n]=1$
单位阶跃信号:u[n]=1 n≥0;u[n]=0 n<0
矩型信号:R[n]=1 0≤n≤N;R[n]=0 n<0或n>N
分单边,双边,有限长序列
斜变信号:x[n]=nu[n]
指数信号:$x[n]=a^nu[n]$
正弦信号$x[n]=sin(\Omega_0t)$
$\Omega_0$模拟角频率,抽样间隔Ts,抽样率fs,数字角频率$\omega_0=\Omega_0T_s=\frac{\Omega_0}{f_s}=2\pi\frac{f_0}{f_s}$
复指数信号$x[n]=e^{j\omega n}$
离散信号运算
相加、相乘、数乘:对应序号信号值直接运算
移位:左加右减,移到对应序号
倒置:翻转信号值
差分:离散的微分
$$ 前向差分\Delta x[n]=x(n+1)-x(n)\后向差分\Delta x[n]=x(n)-x(n-1) $$
累加:离散积分,信号值相加
抽取:x[kn];抽取部分值
内插:$x[\frac{n}{k}]$;插入新值
能量:$\sum^\infty_{n=-\infty}|x[n]|^2$
平均功率:$lim
{k\rightarrow\infty}\frac{1}{2K+1}\sum^k {n=-k}|x[n]|^2$
系统分类
连续时间系统;离散时间系统
即时系统:代数方程;动态系统:微分差分方程
集总参数系统:常微分方程;分布参数系统:偏微分方程(考虑空间因素)
可逆系统:在不同的信号激励下产生不同的响应;不可逆系统:无法从输出判断输入
线性系统:具有齐次性和可叠加性
判断方法:两个输入的线性组合的响应等于两个输入响应的线性组合
时不变系统:输出与时间无关
判断方法:先对t进行时移(加减)再经过系统(乘除)=先对t经过系统(乘除)再进行时移(加减)
对线性时不变系统的输入进行微分积分,输出也同样进行微分积分
因果性:输出不超前输入,没有未来的激励
稳定性:有界输入只得到有界输出
LTI系统分析方法
输入输出描述法
列出输入输出的微分方程。
状态变量分析
时域的分析
r(t)输出信号,e(t)输入信号
一个线性时不变系统可以写成一个微分方程
零输入求解:求解微分方程
零状态响应:卷积积分
特征根不同整数:齐次解是$A_ke^{B_kt}$的线性组合;有重根,解中有$A_kte^{B_Kt}$。$B_K$为特征根
起始点跳变
一阶电路跳变量大小为单位阶跃函数的系数,二阶条变量为单位阶跃函数及其一阶导数系数。n阶电路为单位阶跃函数,一阶导二阶导….n-1阶导系数相关
连续系统的响应
零输入响应和零状态响应以及全响应的求解方法_零状态响应与零输入响应-CSDN博客
自由响应:对应齐次解,由系统本身决定与外加激励无关.
固有响应 (自由响应)= 零状态响应(齐次解1)+零输入响应的齐次解部分(齐次解2)
强迫响应:对应特解
暂态响应:函数项,随时间变化趋于零 稳态响应:常数项
零输入响应:对应齐次解,求系数时带入0
零输入相应与起始状态呈线性,零状态响应与激励呈线性
冲激响应h(t):对零状态系统,收到冲激信号输入。
加法器:乘法器:倍乘;标量乘法器;积分器:u(t);微分器:冲激偶函数;延时器:延时
冲激响应求解:奇异信号系数平衡;拉普拉斯变换;
解的形式:t<0,h(t)=0;t>0
t=0左侧最高阶项一定包含右侧最高阶
h(t)阶数大于$\delta(t)$阶数:$h(t)=\sum A_ke^(B_Kt)u(t)$ h(t)阶数等于于$\delta(t)$阶数:$h(t)=\sum A_ke^(B_Kt)u(t)+C\delta(t)$
h(t)阶数小于于$\delta(t)$阶数:$h(t)=\sum A_ke^(B_Kt)u(t)+C\delta(t)+D\delta '(t)+....$
判断因果性:t<0,h(t)=0
判断稳定性:绝对值在R上的积分小于无穷大
阶跃响应g(t):对零状态系统,收到阶跃信号输入
对冲激响应解再做边上限(t)积分积分
卷积
$$ f(t)=\int_{-\infty}^\infty e(\tau)\delta(t-\tau)d\tau $$
解析法:根据u(t)不为0的区域确定积分上下限,并把u(t)提出积分
图解法:先将一个函数翻转在平移,所得图像每点的值为积分,上下限为重叠部分x上下限
卷积后信号上下限为原信号上下限之和
具有交换律,分配律,结合律
子系统并联时,总系统冲激响应等于各子系统冲激响应之和(分配律)
子系统串联时,总系统冲激响应等于各子系统冲激响应之卷积(结合律)
时移任意输入的时移都会让输出时移相同量
与冲激函数卷积会得到本身,与冲击偶函数卷积会得到导数
微分性质$g^{(n)}(t)=f(t)
h(t)=f^{n-m}(t) g^{m}(t)$
有常数项的微分积分后无法恢复原函数
离散系统响应
稳定离散系统:信号值之和为有限值
迭代法
带入n=-1,h(-1)=0;求解h(0)
差分方程特征方程,时移最大的是最低次
$3y[n]+2y[n-1]+y[n-2]=x[n]\Rightarrow 3r^2+2r+1=0$
解的形式:
无重根:$y(n)=C_1(r_1)^n+C_2(r_2)^n+...$
k重根:$y(n)=C_1(r_1)^n+C_2n(r_2)^n+C_2n^{n-k}(r_k)^n...C_n(r_n)^n$
复数根:$y(n)=PM^ncosn\omega+QM^nsinn\omega$
$$ \begin{alignat
}{2} &x(n)=Ay(n)=C\ &x(n)=r^n&y(n)=Cr^n\ &x(n)=e^{i\omega n}&y(n)=Ae^{i\omega n}\ &x(n)=cos(\omega n)&y(n)=Acos(\omega n+\theta)\ &x(n)=sin(\omega n)&y(n)=Asin(\omega n+\theta)\ &x(n)=n^k&y(n)=A kn^k+A {k-1}n^{k-1}+...+A_n\ \end{alignat } $$
卷积和
单位样值响应
等效初始条件法:t>0时,差分方程化为齐次,再代入h(0)=1
$x[n]*u[n]=\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]u[n-m]$
对位相乘,再求总信号值,即该点对应卷积值
与单位样值信号卷积的自己
变换域分析
误差函数:目标函数与投影函数之差,f(t)-cg(t)。
方均误差:误差函数在定义域内的能量
正交分量提取
方均误差最小时,即可求得投影函数系数c。此时误差函数中投影函数分量为0。方均误差:
$\frac{d}{dc}\int_{t1}^{t2}[f_1(t)-cf_2(t)]^2dt$最小
$c=\frac{\int_{t2}^{t1}f_1(t)f
2(t)dt}{\int {t2}^{t1}f^2_2(t)dt}$
实正交函数集:乘积的积分为0
复信号正交:共轭卷积为0
任意函数可用实正交函数集中函数的线性组合表示
完备正交集:集合外任意函数都和集合内函数不正交
傅里叶级数:
偶函数不含正弦,奇函数不含余弦
三角:$a
0+\sum {n=1}^{\infty}a_ncos(n\omega_0t)+b_Nsin(n\omega_0t)\Rightarrow a 0+\sum {n=1}^{\infty}a_ncos(n\omega_0t+\varphi_n)$
单边频谱图w与a(幅度),w与φ(相位)
指数:$\sum_{n=-\infty}^{\infty}F_ne^{j\omega_1t}$
$F_n=\frac{1}{2}a_n-jb
n\;F {-n}=\frac{1}{2}a_n+jb_n$
双边频谱图:|F|与w,φ与w
狄利克雷条件:在周期内信号绝对可积,且间断点和极值为有限个
帕塞瓦尔定理:信号的能量到等于信号在完备正交集中各分量能量之和
带宽:原点到第一零点距离$B_w=\frac{2\pi}{\tau}$
系统通频带大于信号带宽才能不失真。
傅里叶变换
$lim_{t_I\rightarrow\infty}t_1f(n\omega
1)=\int {-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt=F(\omega)$
$f(t)=\frac{1}{a\pi}\int_{-\infty}^{\infty}F(\omega)e^{j\omega t}d\omega$
时移不影响幅度频谱,只影响相位频谱
频谱的包络是脉冲
性质
线性:$\mathscr{F}[af_1(t)+bf_2(t)]=F_1(w)+F_2(w)$ 对称:$\mathscr{F}[f(t)]=F(w)\;\mathscr{F}[F(t)]=2\pi f(w)$ 尺度变换:$\mathscr{F}[f(at)]=\frac{1}{|a|}F(\frac{w}{a})$ 时移:$\mathscr{F}[f(t-a)]=F(w)e^{-jwa}$ 频移:$\mathscr{F}[f(t)e^{jw_0t}]=F(w-w_0)$ 微分:$\mathscr{F}[f'(t)]=jwF(w)\quad \mathscr{F}[-jtf(t)]=F'(w)$ 卷积:$\mathscr{F}[f_1(t)f_2(t)]=F_1(w)
F_2(w)\quad \mathscr{F}[f_1(t) f_2(t)]=F_1(w)F_2(w)$
奇分量变换为虚部X(w),偶分量变换为实部R(w)$|F(w)|=\sqrt{[R(w)]^2+[X(w)]^2}\quad \varphi(w)=arctan^2[X(w),R(w)]$
共轭$\mathscr{F}[\=f(t)]=\=F(-w)$
周期信号傅里叶变换
周期信号可表示为$f_T(t)=f_0(t)*\delta_T(t)$,则$F(w)=\mathscr{F}[f_0(t)]·w
0\sum {n=-\infty}^{\infty}\delta(w-w_0)$
能量谱密度:$\mathscr{E}(w)=|F(w)|^2$
功率谱密度:$\mathscr{P}(w)=lim_{T\rightarrow \infty}\frac{|F_T(w)|^2}{T}$