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线性时不变系统(LTI)对复指数信号的响应(数字信号处理的特征值与特征函数)

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发表于 2020-10-23 09:59 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x

( B: b% B& g3 ~" I4 U目录) l/ K) f$ ^: ]2 Y. n: G! ^

& o8 O* b: a5 j! B7 R序言
8 }- b% \% @  n, \* B, |8 c6 g
) `: j/ N: x8 ^4 X4 C* r! x一类重要的基本信号) C& e8 q8 D% ^& R' C0 f
! g- m+ l8 ~1 n
线性时不变系统对复指数信号的响应# L3 P+ O# P5 Y/ G% o0 g  l3 t

$ J2 _1 j( f! p- M7 {% |  J特征函数以及特征值定义:* M, ?5 u; u0 f3 x
  x4 y) a( ~4 f8 G; P% o# U
证明复指数信号是LTI系统的特征函数) I+ \: Z! o1 X; V/ X1 F3 S* H, |$ v
. o" d. A7 I" b7 z! c% y: ?: M
简单运用上述性质% a* r) Z" q; M, _8 A
$ k% l. E) m! m7 V# m* H1 b
序言' |& e$ [% ]1 D) }5 {$ m. F
复指数信号有相比于其他信号优良的性质,这使得其在数字信号处理以及信号与系统中(统称为信号处理)具有不一般的低位,例如复正弦信号
- p$ x9 |) f' V9 f: z" r5 m' d# h& O  ]- F% n$ _
它不仅是离散信号做傅里叶变换时的基函数,同时也是线性时不变系统的特征信号。/ v/ F# ]/ E* U* p3 n4 p+ K
2 n1 u) x* p5 r6 N  q' ^
看了一下内容后,你就会懂得上面的描述!6 F$ K8 r9 Q1 \" [
! ?& S  F+ B5 A7 n: I
一类重要的基本信号
4 p6 l) a7 u+ |; Q: ^' \在研究线性时不变系统时,将信号表示成基本信号的线性组合是很有利的,这些基本信号应该满足下面的两个性质:& [0 ^# z9 ]# M# l+ h& f

" A+ i, Q& \% E2 K" `5 D$ d1、由这些基本信号能够构成相当广泛的一类有用信号;' |- D# J; }- g$ a% \8 D
  x& z; a3 [! |6 S
2、线性时不变系统对每一个基本系统的响应应该十分简单,以使系统对任意输入信号的响应有一个很方便的表达式。
) U; i0 i7 e' m  e+ U: o' C. s" \( x5 r( n7 O* p3 T5 d
那什么样的基本信号满足上面的条件呢?/ R8 n* |: \1 s

2 }; j- c' U  b& W  O# ]1 T由傅里叶分析可知,连续和离散时间复指数信号集都具有上述两个性质,即连续时间的 和离散时间的 ,其中s和z都是复数。  c' A$ Q* K3 v. g: Y9 N  i

" S. L( z# X1 v1 [线性时不变系统对复指数信号的响应
: x0 e# M/ @. a基于如下事实:
9 q- p* S  `' J" R% d$ m8 t
+ T! F: y8 u: @4 V) U一个线性时不变系统对复指数信号的响应也是同样一个复指数信号,不同的只是幅度上的变化。; o4 x6 v$ m$ v0 Q0 U, i2 S0 y5 B
! _0 b+ Y" H1 H
连续以及离散时间复指数信号的响应分别是:
, u9 x$ V  E+ n( M2 y' a  h! C! @. [+ H9 k7 C1 R, a, f
% M8 }3 Z3 G- ]
/ L, M  l$ h4 w1 g7 T+ r4 o7 C
其中, 是复振幅因子,一般来说是复变量s以及z的函数,但是对于变量t来说,它等价于一个常数。8 W& ]7 S5 R) s% t1 K& c% y

9 v6 m* ?3 m$ ?% h6 ~这就说明了,复指数信号经过线性时不变系统的响应是它本身,即同样也是一个复指数信号,只不过幅度上有所变化。( Z$ K; t. D4 c. F

5 {: C# k, q: V( L$ ~  L1 A6 G! b5 B6 K特征函数以及特征值定义:+ e; C6 p% i: G" \* q
一个信号,若系统对该信号的输出响应仅是一个常数(可能是复数)乘以输入,则称该信号为系统的特征函数(eigenfunction),而幅度因子称为系统的特征值(eigenvalue)。
% q  z- y/ j- g& d( y3 A: h- w& y  ?3 A3 ^. N3 d7 v2 ^
证明复指数信号是LTI系统的特征函数7 o$ c. M' e7 y
下面证明复指数信号确实是LTI系统的特征函数,也就是说复指数信号作为LTI系统的激励,其响应也是复指数信号。
* u" o: _. ^6 z; c+ k
4 A9 H0 J- E/ Y: v# d+ j手稿:( L* `5 f+ V, ^: T2 R9 b6 t* |1 @% U
3 C& O' g5 w( J2 j# h
首先是连续复指数信号 ,求其经过线性时不变系统的输出,假设线性时不变系统的系统函数为 , L, `. q# m& h
) u5 U* c0 J" ], E0 C. X) P
. U' Z4 F, `% Q& q4 J+ V

2 S2 V4 C7 X3 t5 f* t这就证明了连续复指数信号 是LTI系统的特征函数,而常数 就是与特征函数 有关的特征值。
% H% A. t9 [& l: R6 y1 }
2 h. y- L3 l- [! ?4 V: k; z下面证明离散复指数信号 是LTI系统的特征函数:
2 J8 S( n% [0 F. {7 R- s& F! @7 p+ w: j6 U8 h7 \) ]

- G7 v% \  d6 S1 Z$ m* M7 K  P9 S9 y) T7 Z% }# b
同样证明了离散复指数信号 是LTI系统的特征函数,常数H(z)是与特征函数 有关的特征值。( z7 V! ?2 x& ~8 J

. ?/ u/ I" v! h7 _1 N; O$ Q% E简单运用上述性质/ W9 {5 j; B3 p
既然,复指数信号作为LTI系统的输入,其输出有这么简便的表示方法,真是造福科学呀!2 D# X. N( U1 {
/ Z9 ^& t5 a$ y9 z& ~  z1 g
我们不禁设想如果一个信号都可以表示成复指数信号,那么其输出岂不很简单?事实上也是如此,但多大范围的信号可以用复指数的线性组合来表示呢?
0 g2 W0 y6 x# ]; f2 D: @5 |
( W5 R( C5 C1 ^3 X/ T! s# [. \) a* ](我们将由这个思路来引出下一篇博文,周期信号的傅里叶级数表示,任意一个周期信号还真能表示成复指数信号的组合形式!)' K. O( s7 Z. {$ n9 R# p

1 N( L* h7 w* m5 x# v# r下面以手稿的形式,展示上面叙述的简单运用(模拟情况):
2 ~, `" M0 e1 l+ j" h
8 J8 t  r" v: Z1 Z8 b8 a: G/ m2 e
) I8 V( o- u* q1 g3 b- `4 J. s2 v, S* k0 G7 Y
离散的情况如下:, w2 S$ x  U0 q

6 F! P0 s9 `: X  q 5 A) ?& y4 x* ~8 m
4 c# j/ o) e* p" \* M) H
这其中的 都是复数。# v- b/ Z# G4 I
/ k" f4 d6 d7 t  j% L, L* y; t0 H
这就说明:# Z* A6 b1 c( B) r
# U& {3 b! F! m; v
对于连续时间以及离散时间来说,如果一个线性时不变系统的输入能够表示成复指数信号的线性组合,那么系统的输出也能够表示成相同复指数信号的线性组合;并且在输出表示式中的每一个系数可以用输入中响应的系数 分别与特征函数 有关的系统特征值 相乘来求得。

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发表于 2020-10-23 10:46 | 只看该作者
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