《信号与系统》--期末总结V1.0

news2025/7/21 17:51:01

《信号与系统》–期末总结V1.0

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知识点考点

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基本概念

信号的分类

因果信号:t<0时,无信号,即f(t)=0;

逆因果信号:t>0时,无信号,即f(t)=0;
时限信号:在一个范围内有值;

右边信号:在某个边界右边才有信号;

左边信号:在某个边界左边才有信号;
双边信号:负无穷到正无穷都有信号

系统分析的模型

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符号说明

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常用连续时间信号(背)

(1)单位冲激函数

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(2)单位阶跃函数

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(3)冲激偶函数

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(4)单位斜坡函数

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(5)指数函数

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(6)正弦信号

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(7)符号函数

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(8)抽样函数

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(9)门函数

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(10)正三角形函数

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(11)周期性冲激串函数(梳状函数)

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常用离散时间信号(背)

(1)单位脉冲序列

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(2)单位阶跃序列

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(3)正弦信号

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(4)符号序列

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(5)矩形序列

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(6)斜边序列

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周期信号的判别与计算

连续信号

单频正余弦信号周期:image-20250513183932510

合成信号:T1/T2=k/m的值为有理数(k,m为互素正整数),其周期满足T=kT2=mT1
其实就是找最小公倍数整数。

谐波概念:基波是合成后周期正弦信号的角频率,其他谐波是几倍就是几次谐波,0次就是直流,1次就是自己。同样,所有谐波也一定是基波的整数倍

离散信号

单频正余弦信号序列:image-20250513184245815

合成信号:(同上),离散周期信号的和信号一定是周期信号

状态响应

全响应

Y全响应=Yx零输入响应+Yf零状态响应
Y全响应=Yn自由响应+Yp强迫响应
Y全响应=瞬态响应+稳态响应

零状态响应

零状态响应=h(t)冲激响应+g(t)阶跃响应

δ冲激信号–》h(t)冲激响应 u阶跃信号–》g(t)阶跃响应

两个信号之间有微积分关系
image-20250602171133086

傅里叶级数

三角形式

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同频合并后可转化

从原来的 直流+正余弦分量形式 转化成 直流+幅值的形式

image-20250602171645098

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n0时直流分量
n
1时基波分量

指数形式

image-20250602171945708

对称性与级数的关系性质

偶函数(x轴对称)

image-20250602172214139

奇函数(原点对称)

image-20250602172228884

奇斜函数(移半个周期y轴对称)

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欧斜函数(移半个周期重合)

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周期信号的频谱

频谱间隔(分辨率)

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0分量值点(因为包络是Sa抽样信号)

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幅度值为0,

可以通过下面公式得到第n个谱线处第m个零分量点的n的值

image-20250602173107707

宽带

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周期信号的频谱特点

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功率谱线(帕赛瓦尔定理)

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非周期信号的频谱

傅里叶正变换

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实部和虚部公式为
image-20250602175913174

那么

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由上图可得性质规律

实奇信号的FT为虚奇函数

实偶信号的FT为实偶函数

傅里叶逆变换

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傅里叶变换(必背)

常用信号的傅里叶变换

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傅里叶变换的性质

f(t)表示时域信号, F(jω)表示FT后的频域信号

线性(可加可乘性)

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对称性(频域信号FT)

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尺度变换性(a增缩减扩)

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特别地:

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时移性

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特别常用的是
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频移性

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时域微分性

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特别地
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频域微分性

image-20250602182503497

时域积分性

image-20250602183049172

特别地:

当F(0)=0时

image-20250602183124428

频域积分性

image-20250602183201867

特别地:

当f(0)=0时

image-20250602183222306

时卷频乘(时域的卷积等于频域的相乘)

image-20250602183336657

附卷积公式:
image-20250602183614418

频卷时乘(频域的卷积等于时域的相乘)

image-20250602183829052

帕赛瓦尔定理

image-20250602184202420

特别地:

image-20250602184325268

单位脉冲序列的FT(记结论即可)

周期脉冲信号

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FT后

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周期信号的FT(了解即可)

该为指数形式

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奈奎斯特采样定律

奈奎斯特采样率要求采样频率应为信号的两倍,满足最低抽样频率

注:做题时应该注意单位 HZ 或 rad/s

失真概念

不失真:只存在幅度或者时延的变化,波形不畸变
线性失真:失真,但不产生新频率
非线性失真:失真,且产生新频率成分

不失真系统H:幅度为常数(取绝对值),时延为-ωt(使用arctan(ω))

理想低通滤波器

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拉普拉斯变换

起因:若f(t)不满足绝对可积条件,其傅里叶变换不一定存在。

原理:image-20250602211149164

收敛域满足:

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常用信号的拉式变换

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拉式变换的性质

线性

image-20250602212029107

展缩特性

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时移特性

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推论:
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复频移特性

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时域微分性

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复频域微分性

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时域积分性

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时卷频乘(和FT一样)

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时乘频卷(比FT多1/j)

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初值定理

image-20250602213439327

注意:image-20250602213452932

终值定理

image-20250602213535127

注意:
image-20250602213556971

拉式反变换

基本方法(略)
部分分式展开法

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条件:

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后续等待V2.0

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