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/ o8 w! _" C- y! {6 A目录! \# H- G2 l0 w) I, u
# L6 K1 G; h6 X) }; P: q
序言9 g1 w) r$ S7 k
1 M9 Y9 K* z7 r( \一类重要的基本信号
1 ~6 C9 c% y. A) K0 j
' }" `: n8 V/ t" J5 n9 X# G+ _线性时不变系统对复指数信号的响应
% Y. j7 z! B& ?2 a7 U% \5 O8 K& k: A: K) [8 U8 |5 L6 f
特征函数以及特征值定义:
% L" Q) n# j7 }( P5 M0 e+ w, m& \$ r4 d4 ]# |# a& A4 X
证明复指数信号是LTI系统的特征函数
3 y. r; L9 U5 A( A! W9 c3 \2 N
* C0 K$ g3 S$ [: a! Y4 e. B简单运用上述性质+ C7 N) Z) H% ?. X7 e% ]! f
3 J1 n# y9 J; k, A' x* A3 n
序言2 ?0 K, L; o- f2 I& Z. @1 Q d1 M
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
4 i8 a8 w6 @: n; o/ j0 r' O2 o% J$ T
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。
8 \ X" x, {% b8 e0 V( f7 G# [- Q2 j) p2 @
看了一下内容后,你就会懂得上面的描述!( Y3 x! n/ U: b! Y- M& K& }
2 W# h' c. R0 ^. j% m. m/ c
一类重要的基本信号$ ?3 `, b: s, b& `( R* f/ x# ~
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 [; P6 _. t) P: W- G
' V2 g$ b. ?& K& H, z- R# o
1、由这些基本信号能够构成相当广泛的一类有用信号;( s# `, |) ^7 u/ z: n% s
0 ~5 y5 g# ~$ ^; {9 b2、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。# m0 L2 K5 a# }+ K- S
0 H* U; f7 o# G# { C3 _ R' c
那什么样的基本信号满足上面的条件呢?
0 f0 M0 m; d Z1 T3 _6 G. j
" I \$ {, A8 o; B# c$ H5 f2 F% }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。
+ n7 ?+ A% z+ `6 o$ H* e, S# N% ?! I( |
线性时不变系统对复指数信号的响应: g/ {' M, P, `( Y1 L) _0 _
基于如下事实:
& k. A7 @% @6 n. `! g8 w1 D5 l" F& R2 G" h. m4 t7 ?
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。
j/ O* g; t9 ?( x
; T, n$ t: G- u/ J1 M连续以及离散时间复指数信号的响应分别是:% X& y8 T! U% a- C* @8 w
0 u0 A; Z/ Y- D! B( n, |
! u" G9 [ T7 J2 t: u
( U6 V$ V Z1 g) Y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。
) R( W% R1 r4 s5 u: j5 w# M' u/ S, v0 ^& I) b
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。, ?! Y W0 E7 P: J" ^9 L# E
' I, W4 F/ c( M6 o
特征函数以及特征值定义:$ w% B/ P8 y/ ~5 m
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)。7 [6 ]/ b* \! S8 W; G( F
; W8 j) f; R( x+ b" v, O证明复指数信号是LTI系统的特征函数% M, i( H. g: W! {: j. P2 s
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。% r7 b! c r) ~0 W$ t, ^2 N" ?
) F+ Z1 J) k0 T( r$ l手稿:+ V" t I; D7 K
3 S8 P) D. D4 a& Z% w6 v z. y
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
' y7 ?% X7 T3 z: x" `
# Z5 Z1 O; q* H" ]. R" t$ ?) P2 A
. @( @- P8 s7 I m. C3 ]5 R. i
' L: [, ^3 g' B) D& O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。
3 e$ k7 W( M P$ {$ f. O; v6 ^" |* i
下面证明离散复指数信号
是LTI系统的特征函数:
% t9 }( u9 ~7 i6 o$ `/ X2 u% t- ~5 i1 i' X0 w3 Q. g* p9 Z
" h& \ U$ P3 R' c, c, @. o
7 t/ O5 [8 F' D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。 V1 U, W2 r F7 P2 E1 e
8 z# V- ~9 N# t/ k+ G$ Z
简单运用上述性质/ V1 u& X$ P. j& `
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!
7 c3 n' c3 m$ `
7 G$ k, h2 c3 S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?+ t/ [8 X* E v2 \
6 i/ d3 W' I6 Y7 _. F; b" d* h5 s
(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!)' o+ s( W. t; N; c: b9 f; x
S) G! K1 o5 l
下面以手稿的形式,展示上面叙述的简单运用(模拟情况):
' ^4 f, e7 V. j6 f% j' X: z6 V- T ?0 a1 N r
( w9 B; D. e1 I
7 g! z7 Z/ c. H
离散的情况如下:9 X+ y/ k% v) W( X4 x4 P C @- E. Q2 L
. C2 D. k. C6 B; |5 ^
; ~0 @4 ~, y" E# ]! o, c& a! Z' s
这其中的
都是复数。9 @ N) E) q* _2 ?2 c; j6 c
" @ P( P& \2 n3 i4 U5 A
这就说明:
2 d) M! q( ?% ?1 k/ G" ^# S3 I# Z, c Q) {8 s
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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