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社区首页 >专栏 >【数字信号处理】(一)第1章、离散时间信号与系统(离散时间信号的典型序列、序列的运算、周期性、能量,用单位抽样序列来表示任意序列)

【数字信号处理】(一)第1章、离散时间信号与系统(离散时间信号的典型序列、序列的运算、周期性、能量,用单位抽样序列来表示任意序列)

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Qomolangma
发布2024-07-30 08:13:44
发布2024-07-30 08:13:44
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文章被收录于专栏:深度学习深度学习

1.2 离散时间信号——序列

1.2.1 几种常用的典型序列

1. 单位抽样(脉冲、冲激)序列

在零时刻突然产生一个幅值为1的脉冲,之后持续时间为0的序列。

注意区别: 单位抽样序列—脉冲幅度为1,有限值,现实信号 单位冲激函数— 函数幅度为无穷大,极限概念,非现实信号

2. 单位阶跃序列

在零时刻突然从0跳变到1的序列,之后一直保持为1。

3. 矩形序列

以定期间隔重复出现的矩形脉冲序列,脉冲的幅值为1,持续时间为一定周期内的一部分​​​​​​​

4. 实指数序列

以实数为底数的指数函数的离散形式。幅值随时间变化较慢或增长或衰减。

5. 正弦序列

以正弦函数为基础的周期性序列,幅值和频率可以调节。

6. 复指数序列

以复数为底数的指数函数的离散形式,幅值和相位随时间变化。

1.2.2 序列的运算

1. 序列的移位(左加右减……)

​​​​​​​将序列的每个元素按照一定的规则向左或向右移动。

2. 序列的翻褶(翻转)

将序列按照中心轴进行对称翻转。

3. 序列的和

将两个序列的对应元素相加得到一个新的序列,新序列的每个元素等于原序列中对应位置的元素之和。

4. 序列的乘积
f(n)=x(n)y(n)
f(n)=x(n)y(n)

将两个序列的对应元素相乘得到一个新的序列,新序列的每个元素等于原序列中对应位置的元素之积。 ​​​​​

5. 序列的标乘
f(n)=cx(n)
f(n)=cx(n)

​​​​​​​将序列的每个元素乘以一个标量,即将序列的每个元素都乘以同一个数值。

6. 累加
y(n)=\sum_{k=-\propto}^{n}x(k)
y(n)=\sum_{k=-\propto}^{n}x(k)

将序列的前n个元素相加得到一个新的序列,新序列的第n个元素等于原序列中前n个元素之和。

7. 差分运算

对序列进行逐元素的减法操作,得到一个新的序列。

前向差分:新序列的第n个元素等于原序列中第n+1个元素减去第n个元素。

后向差分:新序列的第n个元素等于原序列中第n个元素减去第n-1个元素。

8. 序列的时间尺度变换(比例变换)

根据比例因子对序列进行伸缩操作,改变序列的时间轴上的间隔。

9. 卷积和(线性卷积和、线性卷积)!!!

练习题

答案

1.2.3 序列的周期性​​​​​​​

1. 序列的周期性

当序列中的元素按照某个周期性规律进行重复时,我们可以称该序列具有周期性。

2. 正弦序列的周期性
例题

1.2.4 用单位抽样序列来表示任意序列!!!!!!

通过使用不同的 k 值,就可以构建出表示任意序列的线性组合。

任意离散序列可以表示为单位抽样序列延时的幅度加权之和;单位抽样的表示方式有利于进行某些数学运算。

例题

1.2.5 序列的能量

离散序列的能量定义为各采样样本值模的平方和

能量描述了信号的总体强度,通过平方运算,能量值始终为非负数。能量越大,表示信号的幅值越大或信号强度越强。

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原始发表:2024-01-07,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1.2 离散时间信号——序列
    • 1.2.1 几种常用的典型序列
      • 1. 单位抽样(脉冲、冲激)序列
      • 2. 单位阶跃序列
      • 3. 矩形序列
      • 4. 实指数序列
      • 5. 正弦序列
      • 6. 复指数序列
    • 1.2.2 序列的运算
      • 1. 序列的移位(左加右减……)
      • 2. 序列的翻褶(翻转)
      • 3. 序列的和
      • 4. 序列的乘积
      • 5. 序列的标乘
      • 6. 累加
      • 7. 差分运算
      • 8. 序列的时间尺度变换(比例变换)
      • 9. 卷积和(线性卷积和、线性卷积)!!!
    • 练习题
      • 答案
    • 1.2.3 序列的周期性​​​​​​​
      • 1. 序列的周期性
      • 2. 正弦序列的周期性
      • 例题
    • 1.2.4 用单位抽样序列来表示任意序列!!!!!!
      • 例题
    • 1.2.5 序列的能量
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