《信号与系统教案》PPT课件

4.1信号分解为正交函数4.2傅里叶级数一、傅里叶级数的三角形式二、傅里叶级数的指数形式4.3周期信号的频谱一、周期矩形脉冲的频谱二、周期信号的频谱三、周期信号的功率4.4非周期信号的频谱傅里叶变换一、信号的傅里叶变换二、常见信号、奇异信号的傅立叶变换,点击目录，进入相关章节,本章系统分析的独立变量是频率。故称为频域分析。,思路：时域：信号分解基本信号冲激响应yf(t)=h(t)*f(t)频域：以正弦信号和虚指数信号ejt为基本信号，任意输入信号可分解为一系列不同频率的正弦信号或虚指数信号之和。,4.1信号分解为正交函数,一、矢量正交与正交分解,矢量Vx=(vx1,vx2,vx3)与Vy=(vy1,vy2,vy3)正交的定义：其内积为0。即,由两两正交的矢量组成的矢量集合-称为正交矢量集,4.1信号分解为正交函数,如三维空间中，以矢量vx=（2，0，0）、vy=（0，2，0）、vz=（0，0，2)所组成的集合就是一个正交矢量集。,例如三维空间的矢量A=(2，5，8)，可以用一个三维正交矢量集vx，vy，vz分量的线性组合表示。即A=vx+2.5vy+4vz矢量空间正交分解的概念可推广到信号空间，在信号空间找到若干个相互正交的信号作为基本信号，使得信号空间中任意信号均可表示成它们的线性组合。,4.1信号分解为正交函数,二、信号正交与正交函数集,1.定义：,定义在(t1，t2)区间的两个函数1(t)和2(t),若满足,(两函数的内积为0),则称1(t)和2(t)在区间(t1，t2)内正交。,2.正交函数集：,若n个函数1(t)，2(t)，n(t)构成一个函数集，当这些函数在区间(t1，t2)内满足,则称此函数集为在区间(t1，t2)的正交函数集。,4.1信号分解为正交函数,3.完备正交函数集：,如果在正交函数集1(t)，2(t)，n(t)之外，不存在函数(t)(0）满足,则称此函数集为完备正交函数集。,例如：三角函数集1，cos(nt)，sin(nt)，n=1,2,和虚指数函数集ejnt，n=0，1，2，是两组典型的在区间(t0，t0+T)(T=2/)上的完备正交函数集。,(i=1，2，n),4.1信号分解为正交函数,三、信号的正交分解,设n个函数1(t)，2(t)，n(t)在区间(t1，t2)构成一个正交函数集。任一函数f(t)(t1，t2)用这n个正交函数的线性组合来近似，表示为f(t)C11+C22+Cnn,如何选择系数Cj使f(t)与近似函数之间误差在区间(t1，t2)内为最小？,通常选误差的方均值(均方误差)，使之最小。,4.1信号分解为正交函数,为使上式最小，求导数,展开上式中的被积函数，并求导。其中只有两项不为0，,即,所以系数,4.1信号分解为正交函数,最小均方误差（推导过程见教材）,当用正交函数去逼近f(t)时，取的项数越多，即n越大，则均方误差越小。当n（为完备正交函数集）时，均方误差为零。有,称为(Parseval)泊塞瓦尔公式。表明：在区间(t1,t2)f(t)所含能量恒等于f(t)在完备正交函数集中分解的各正交分量能量的总和。,函数f(t)可分解为无穷多项正交函数之和,4.2傅里叶级数,4.2傅里叶级数,一、傅里叶级数的三角形式,设周期信号f(t)，其周期为T，角频率=2/T，当满足狄里赫利(Dirichlet)条件时，它可分解为如下三角级数称为f(t)的傅里叶级数。,系数an,bn称为傅里叶系数,三角函数集1，cos(nt)，sin(nt)，n=1,2,为（0，T)上完备正交函数集。,称为基波角频率，,4.2傅里叶级数,从表达式可见，an是n的偶函数，bn是n的奇函数。,积分区间可取(0,T)或(t0,t0+T)。因此，只要求出系数an,bn,即可得到f(t)的三角级数展开式。,4.2傅里叶级数,将上式同频率项合并，可得到,上式表明，周期信号可分解为直流和许多余弦分量。其中，A0/2为直流分量；A1cos(t+1)称为基波或一次谐波，它的角频率与原周期信号相同；A2cos(2t+2)称为二次谐波，它的频率是基波的2倍；一般而言，Ancos(nt+n)称为n次谐波。,4.2傅里叶级数,系数的相互关系为A0=a0,又An是n的偶函数，n是n的奇函数。,an=Ancosn,bn=Ansinn,Ann：关系称为单边振幅谱；反映了各次谐波振幅随频率变化的规律。nn：单边相位谱，反映了各次谐波相位随频率变化的规律。,4.2傅里叶级数,例1求周期信号的三角形傅立叶级数。例2已知周期信号求它的傅里叶振幅谱和相位谱。解：先求f(t)的最小公共周期。因为T1/T2=2，比值为有理数。所以f(t)的最小公共周期为T=2T2=T1=则基波角频率,4.2傅里叶级数,三角形傅里叶级数的单边频谱图如图和所示。,(a),(b),对于周期信号，首先要求出其公共周期，确定有多少次谐波分量，再正确画出振幅和相位频谱图。,4.2傅里叶级数,二、波形的对称性与谐波特性,1.f(t)为偶函数对称纵坐标,bn=0，展开为余弦级数,即展开式中只有余弦项，而没有正弦项。,m为整数.,4.2傅里叶级数,2.f(t)为奇函数对称于原点,an=0，展开为正弦级数，展开式中只有正弦项，而没有余弦项。,m为整数.,4.2傅里叶级数,3.f(t)为奇谐函数f(t)=f(tT/2),此时其傅里叶级数中只含奇次谐波分量，而不含偶次谐波分量即a0=a2=b2=b4=0,实际上，任意函数f(t)都可分解为奇函数和偶函数两部分，即f(t)=fod(t)+fev(t)由于f(-t)=fod(-t)+fev(-t)=-fod(t)+fev(t)所以,4.2傅里叶级数,三、傅里叶级数的指数形式,三角形式的傅里叶级数，含义比较明确，但运算常感不便，因而经常采用指数形式的傅里叶级数。可从三角形式推出：利用cosx=(ejx+ejx)/2,4.2傅里叶级数,上式中第三项的n用n代换，因为An=An，n=n则上式写为,令A0=A0ej0，0=0,所以,令复数,称其为复傅里叶系数，简称傅里叶系数。,4.2傅里叶级数,n=0,1,2，,表明：任意周期信号f(t)可分解为许多不同频率的虚指数信号之和。F0=A0/2为直流分量。,指数型傅立叶级数为,复傅立叶系数为,4.2傅里叶级数,的关系分别称为双边振幅频谱和相位频谱，虽然出现了负的分量，但只是将n次谐波的正弦分量写为两项虚指数函数分量之和。,指数型傅立叶级数也可以写为,由此可见，三角傅立叶级数和指数傅立叶级数虽然形式不同，实际上性质相同，都表示将一周期信号分解为直流分量和各次谐波分量的和。把,4.2傅里叶级数,四、周期信号的功率Parseval恒等式,表明：信号的平均功率等于直流和n次谐波分量在1电阻上消耗的平均功率之和。上式分别从时域和频域计算之。n0时，|Fn|=An/2。,周期信号一般是功率信号，其平均功率为,将f(t)的傅立叶级数展开式代入,4.3周期信号的频谱,4.3周期信号的频谱及特点,一、信号频谱的概念,从广义上说，信号的某种特征量随信号频率变化的关系，称为信号的频谱，相应图形称为信号的频谱图。周期信号的频谱：指周期信号中各次谐波幅值、相位随频率的变化关系。An和n的关系,4.3周期信号的频谱,单边谱：将An和n，n0以为横轴的平面上得到的两个图，分别称为振幅频谱图和相位频谱图。双边谱：|Fn|和n的关系。若Fn为实数，也可直接画Fn。,例：周期信号f(t)=试求该周期信号的基波周期T，基波角频率，画出它的单边频谱图，并求f(t)的平均功率。,4.3周期信号的频谱,解首先应用三角公式改写f(t)的表达式，即,显然1是该信号的直流分量。,的周期T1=8,的周期T2=6,所以f(t)的周期T=24，基波角频率=2/T=/12根据帕斯瓦尔等式，功率为P=,4.3周期信号的频谱,是f(t)的/4/12=3次谐波分量；,是f(t)的/3/12=4次谐波分量；,f(t)的单边振幅频谱图、相位频谱图如图,4.3周期信号的频谱,二、周期信号频谱的特点,有一幅度为1，脉冲宽度为的周期矩形脉冲，其周期为T，观测频谱特点,令Sa(x)=sin(x)/x(取样函数）,4.3周期信号的频谱,n=0,1，2，,Fn为实数，可直接画成一个频谱图。设T=4画图。,零点为,4.3周期信号的频谱,特点：(1)周期信号的频谱具有谐波(离散)性。谱线位置是基频的整数倍；(2)一般具有收敛性。总趋势减小。,提取了反映信号全貌的三个基本特征,即基波频率、各谐波的幅度和相位频谱图频谱图与时域波形的变化规律有着密切的关系：频率的高低相应于波形变化的快慢；谐波幅度的大小反映了时域波形幅值大小；相位的变化关系到波形在时域出现的不同时刻,4.3周期信号的频谱,谱线的结构与波形参数的关系：,(a)T一定，变小，此时（谱线间隔）不变。两零点之间的谱线数目：1/=（2/）/(2/T)=T/增多(b)一定，T增大，间隔减小，频谱变密。幅度减小。如果周期T无限增长（这时就成为非周期信号），那么，谱线间隔将趋近于零，周期信号的离散频谱就过渡到非周期信号的连续频谱。各频率分量的幅度也趋近于无穷小。,周期、脉宽引起频谱的变化,4.3周期信号的频谱,特点:1基本特点离散性和谐波性2常见周期信号频谱的衰减性和无限带宽特点3时域中的跳变会产生丰富的高频分量4频谱包络线5“主瓣”宽度,“旁瓣”宽度;6谱线条数7脉宽一定,周期增大,零点不变,谱线变密8周期一定,脉宽减小,谱线疏密不变,零点外扩,4.4傅里叶变换,4.4非周期信号的频谱傅里叶变换,一、傅里叶变换,非周期信号f(t)可看成是周期T时的周期信号。前已指出当周期T趋近于无穷大时，谱线间隔趋近于无穷小，从而信号的频谱变为连续频谱。各频率分量的幅度也趋近于无穷小，不过，这些无穷小量之间仍有差别。为了描述非周期信号的频谱特性，引入频谱密度的概念。令,(单位频率上的频谱）,称F(j)为频谱密度函数。,4.4傅里叶变换,考虑到：T，无穷小，记为d；n（由离散量变为连续量），而,同时，,于是，,傅里叶变换式“-”,傅里叶反变换式,F(j)称为f(t)的傅里叶变换或频谱密度函数，简称频谱。f(t)称为F(j)的傅里叶反变换或原函数。,根据傅里叶级数,4.4傅里叶变换,也可简记为,F(j)=Ff(t)f(t)=F1F(j)或f(t)F(j),F(j)一般是复函数，写为F(j)=|F(j)|ej()=R()+jX(),说明(1)前面推导并未遵循严格的数学步骤。可证明，函数f(t)的傅里叶变换存在的充分条件:,在引入广义函数之后，许多不满足绝对可积条件的函数也存在傅里叶变换。(2)用下列关系还可方便计算一些积分,4.4傅里叶变换,二、常用函数的傅里叶变换,单边指数函数f(t)=et(t)，0,2.双边指数函数f(t)=et,0,4.4傅里叶变换,3.门函数(矩形脉冲),4.冲激函数(t)、(t),4.4傅里叶变换,5.常数1,有一些函数不满足绝对可积这一充分条件，如1，(t)等，但傅里叶变换却存在。直接用定义式不好求解。可构造一函数序列fn(t)逼近f(t)，即,而fn(t)满足绝对可积条件，并且fn(t)的傅里叶变换所形成的序列Fn(j)是极限收敛的。则可定义f(t)的傅里叶变换F(j)为,这样定义的傅里叶变换也称为广义傅里叶变换。,4.4傅里叶变换,构造f(t)=e-t，0,所以,又,因此，12(),另一种求法：(t)1代入反变换定义式，有,将-t，t,再根据傅里叶变换定义式，得,6.符号函数,4.4傅里叶变换,7.阶跃函数(t),4.4傅里叶变换,归纳记忆：,1.F变换对,2.常用函数F变换对：,(t),(t),e-t(t),g(t),sgn(t),e|t|(t),1,1,2(),4.5傅里叶变换的性质,4.5傅里叶变换的性质,一、线性(LinearProperty),Iff1(t)F1(j)，f2(t)F2(j)then,Proof:Faf1(t)+bf2(t),=aF1(j)+bF2(j),af1(t)+bf2(t)aF1(j)+bF2(j),4.5傅里叶变换的性质,ForexampleF(j)=?,Ans:f(t)=f1(t)g2(t),f1(t)=12(),g2(t)2Sa(),F(j)=2()-2Sa(),-,4.5傅里叶变换的性质,二、时移性质(TimeshiftingProperty),Iff(t)F(j)then,where“t0”isrealconstant.,Proof:Ff(tt0),4.5傅里叶变换的性质,ForexampleF(j)=?,Ans:f1(t)=g6(t-5),f2(t)=g2(t-5),g6(t-5),g2(t-5),F(j)=,+,4.5傅里叶变换的性质,三、对称性质(SymmetricalProperty),Iff(t)F(j)then,Proof:,（1）,in(1)t，tthen,（2）,in(2)-then,F(jt)2f()end,F(jt)2f(),4.5傅里叶变换的性质,Forexample,F(j)=?,Ans:,if=1,*if,F(j)=?,4.5傅里叶变换的性质,四、频移性质(FrequencyShiftingProperty),Iff(t)F(j)then,Proof:,where“0”isrealconstant.,Fej0tf(t),=Fj(-0)end,Forexample1,f(t)=ej3tF(j)=?,Ans:12()ej3t12(-3),4.5傅里叶变换的性质,Forexample2,f(t)=cos0tF(j)=?,Ans:,F(j)=(+0)+(-0),Forexample3,Giventhatf(t)F(j),Themodulatedsignalf(t)cos0t?,f(t)=sin0tF(j)=?,4.5傅里叶变换的性质,五、尺度变换性质(ScalingTransformProperty),Iff(t)F(j)then,where“a”isanonzerorealconstant.,Proof:,Ff(at)=,Fora0,Ff(at),fora0,Ff(at),Thatis,f(at),Also,lettinga=-1,f(-t)F(-j),4.5傅里叶变换的性质,Forexample1,Giventhatf(t)F(j),findf(atb)?,Ans:f(tb),e-jbF(j),f(atb),or,f(at),f(atb)=,4.5傅里叶变换的性质,Forexample2,f(t)=F(j)=?,Ans:,Usingsymmetry,usingscalingpropertywitha=-1,sothat,f(t)=F(j)=,4.5傅里叶变换的性质,六、卷积性质(ConvolutionProperty),Convolutionintimedomain：,Iff1(t)F1(j)，f2(t)F2(j)Thenf1(t)*f2(t)F1(j)F2(j),Convolutioninfrequencydomain：,Iff1(t)F1(j)，f2(t)F2(j),Thenf1(t)f2(t)F1(j)*F2(j),4.5傅里叶变换的性质,Proof:,Ff1(t)*f2(t)=,Usingtimeshifting,Sothat,Ff1(t)*f2(t)=,=F1(j)F2(j),4.5傅里叶变换的性质,Forexample,Ans:,Usingsymmetry,4.5傅里叶变换的性质,七、时域的微分和积分(DifferentiationandIntegrationintimedomain),Iff(t)F(j)then,Proof:,f(n)(t)=(n)(t)*f(t)(j)nF(j)f(-1)(t)=(t)*f(t),4.5傅里叶变换的性质,f(t)=1/t2?,Forexample1,Ans:,4.5傅里叶变换的性质,ForExample2,求如下信号的傅里叶变换,应用时域微分特性和时域卷积特性,利用时移特性和频移特性,4.5傅里叶变换的性质,Forexam