信号与系统这门课要掌握哪些东西

subplot(3,1,2)

信号与系统这门课关键在于3大变换；并且从这门课上，需要深刻的理解时域和频域的概念；整本书围绕时域+频域两种空间展开；另外从信号形式又分数字（离散）和模拟（连续）两种信号；所以也就是4种情况下的讨论；需要掌握模拟信号的时域分析，模拟信号的频域分析（即：傅里叶变换，后续的拉普拉斯变换其实是拉氏变换的推广，使得不满足狄利克雷条件的函数也能做频域分析），数字信号的时域分析，数字信号的频域分析（即：Z变换） 另外分析的具体方法和更细的问题，例举如下：1．绪论

门函数傅里叶变换 门函数傅里叶变换和傅里叶反变换

信号与系统概念，信号的描述、分类和典型信号，

微分方程式的建立、求解，起始点的 跳变，

零输入响应和零状态响应，

卷积的图解法，卷积的利用系统函数求响应，无失真传输，理想低通滤波器，带通滤波器，调制与解调性质。

3．傅里叶变换

傅里叶变换---频谱密度函数，

傅里叶变换的性质，周期信号的傅里叶变换，

抽样信号的傅里叶变换，时域抽样定理。

4．连续时间系统的s域分析

拉氏变换的定义，拉氏变换的性质，复频域分析法，拉氏逆变换

系统函数H（s），系统的零极点分布决定系统的时域、频率特性，

线性系统的稳定性。

5．傅里叶变换应用于通信系统

希尔伯特变换的定义，利用希尔伯特变换研究系统函数的约束特性，从抽样信号恢复连续时间信号，频分复用与时分复用，PCM信号

6．信号的矢量空间分析

矢量正交分解，信号正交分解

任意信号在完备正交函数系中的表示法，

相关系数与相关函数，相关与卷积比较，相关定理。

7．离散时间系统的时域分析

常系数线性分方程的求解，

8．离散时间系统的Z域分析

利用z变换解分方程，

离散系统的系统函数H（z）定义，

系统函数的零极点对系统特性的影响，

9．系统的状态变看看指数形式傅里叶就知道Fn是啥东西了，1.为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，|Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。2.Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱量分析

信号流图，连续时间系统状态方程的建立，

我想问下，小波分析，傅立叶函数变换，都干什么用的，是硕士研究生学得吗？

扩展资料：

傅里叶级数高数里面就有，傅里叶变换是复变或者信号与系统的知识体系，小波分析是一个独立的体系，是建立在泛函的基础之上的一门数学课程，相对于上面的难度比较大。

title('混频信号的频谱图')

傅里叶复数的概念起源于求方程的根，在二次、三次代数方程的求根中就出现了负数开平方的情况。在很长时间里，人们对这类数不能理解。但随着数学的发展，这类数的重要性就日益显现出来。级数和傅里叶变换主要解决平稳信号的时频域分析，提供时域频域两个角度表征信号的信息； 小波分析及变换主要解决非平稳信号的分析，从中取稀疏的表示信息，对信号做相对复杂的处理。

一般本科都会初步了解，研究生阶段开始深入学习和应用。

大学只学过傅里叶函数

数字信号处理 DFT DTFT DFS之间什么区别啊？谢谢。。。

离散时间系统的频率响应特性。

1、DFS是周期序列的离散傅里叶级数。

m=sinc(100t);

3、DFT是 有限长序列的离散傅里叶变换，是对其DTFT的等间隔抽样，是离散的频谱。

广义来说，数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变F(x)=0, 其他,换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。

但很多人认为：数字信号处理主要是研究有关数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析方法。

随着数字电路与系统技术以及计算机技术的发展，数字信号处理技术也相应地得到发展，其应用领域十分广泛。

数字控制、运动控制方面的应用主要有磁盘驱动控制、引擎控制、激光打印机控制、喷绘机控制、马达控制、电力系统控制、机器人控制、高精度伺服系统控制、数控机床等。

面向低功耗、手持设备、无线终端的应用主要有：手机、PDA、GPS、数传电台等。

参考资料来源：

请问SINC函数的正反傅里叶变换怎么做。H(JW)是SINC函数它的h(t)的门信号的通带范围和高度怎么求。

[M,m,df1]=fftseq(m,ts,df); %对调制信号m(t)求傅里叶变换

ceasy_insert包名。函数是很特殊的函数，一般是区间函数的傅立叶变换，如

pause

F(x)=1, -a<=x<=a,

这个函数的傅立叶变换就是sinc函数2sin(at)/t

两边同时除以2，加之a=2，可得sin(2t)/t的傅立叶变换为PiF(w)

累加即得结果。

拉普拉斯变换和z变换的关系

n1=0;

拉普拉斯变换是傅立叶变换的推广，傅立叶变换不适用于指数subplot(3,1,3)级增长的函数，而拉氏变换相当于是带有一个指数收敛因子的傅立叶变换，把频域推广到信号运算，奇异信号，信号的分解复频域，能分析的信号更广。

然而缺点是从拉普拉斯变换的式子中，只能看到变量s，没有频率f的概念，要看幅频响应和相频响应，还得令s=j2πfZ变换的本质是离散时间傅里叶变换（DTFT），如果说拉普拉斯变换专门分析模拟信号，那Z变换就是专门分析数字信号，Z变换可以把离散卷积变成多项式乘法，对离散数字系统能发挥很好的作用。

信号与系统的题目，有两题都在图片里，请大家帮忙，谢谢了

常用的典型离乘上exp(j5nt)相当于频域平移5n，因而终的结果为PiF(w-5n) = Pi[u(5n-2)-u(5n+2)]散时间信号，系统框图与分方程，

31.f(t)=(1-t)(e(t)-e(t-1))=e(t)-e(t-1)-te(t)+te(t-1)=f1(t)-f2(t)+f3(t),f1(t)为宽度为2的门函数，f2(t)为斜升函数r(t),f3(t)=te(t-1)=(t-1+1)e(t-1)=r(t-1)+e(t-1),由常用傅里叶变换对以及时移性质可得各部分的傅里叶变换，F(0)等于f(t)的积分，即与坐标轴围成的面积0.5。

32.先把F(s)写成常数加真分式的形式2+(s+4)/(2s^2+5s+3)=2+(s+4)/2(s-1)(s-3/2)，分别求反变换，得2delta+1/2(11e^(-3/plot(t,dem(1:length(t)))2t)-10e^t)

python包含数据包用什么命令

扩展资料：帕塞瓦尔定理，能量信号与功率信号，能量谱与功率谱，

python包含数据包命令如下。

H(1:n_cutoff)=2ones(1,n_cutoff);

其中python有多种数据包以下为常用数据包，Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。N维数组，一种快速、高效使用内存的数组，他提供矢量化数算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数算。非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算，可以进行：数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形作的例程。与线性代数有关的作。NumPy拥有线性代数和随机数生成的内置函数。2，Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。3、PPandas是Python的一个数据分析包，Pandas初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构， 以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

低通信号波形输出前为什么要进行傅里叶变换

离散时间系统的单位样值响应，离散量z变换定义、性质，典型序列的z变换，z逆变换的卷%求傅里叶变换的子函数积、

通信原理抽样函数f(x)=sinx/x的傅里叶变换的具体步骤

如图所示，矩形脉冲的傅里叶变换是sa函数。即，

u(t+tao/2)-u(t-tao/2) <==> taoSa(wtao/u=m.c;2)

根据傅里叶变换的对称性，我们可以disp('按任意键可看到混频的效果')得出，sa函数的傅里叶变换是矩形脉冲。即，

wc/2piSa(wct/2) <==> u(w+wc/2)-u(w-wc/2)

再根据尺度变换特性，可以求出

Sa(t)进行这些变换的目的，是为了时域和频域的转化。例如你把你的声音信号采样下来，进行傅立叶变换，就可以看到其中各个频率及其每个频率所占的强度，你的声音总不可能是一个频率吧，这个频率当然就是实际传输过程中存在的。例如把一个正弦波进行傅立叶变换，得到的结果在坐标上只是一根直线，因为只有一个频率分量。很多算法就是把一个信号进行F变化，然后在频域里进行各种算法，然后再变回时域，如大部分的图像压缩算法，就是这样的。 门函数是一个垂直的上升沿，其实是无数个频率的正弦波在此所叠加而成，而F变换就可以看到了其中所包含的频率，事实上频率成份是无限的，因为你看到变换后的式子是无穷项。因此在现实中，包括在我们电路设计中，任何电路所发出的上升沿都不是理想垂直的，如有需要只能去逼近垂直的目标。因为垂直的上升沿包含无限的频率成分，这个任何电路都做不到。据我所知，目前快的垂直上升速度是大概30ps（10的-12次秒）.另外电路中上升速度不是越快越好，这点要说开就大了。 <==> pi[u(w+1)-u(w-1)]

即为幅度为pi，范围为-1到1的矩形波。

你可以用一个门函数做傅里叶变换可以得到f(x)=sinx/x的相似形式，然后用傅里叶变换的对偶性，既：f(x)-F(w) 则有 F(x)-2pif(w) 这样可以推出来