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機械工程測試。信息。信號分析(第三版)3ppt-資料下載頁

2025-02-14 04:12本頁面
  

【正文】 71)相關與卷積2023/3/2星期二 160 如果進行相關運算的是同一時間信號,則稱相關運算所得結(jié)果為自相關函數(shù)。它為 時間 t 的偶函數(shù)相關運算與卷積運算的關系:卷積與相關的關系2023/3/2星期二 161卷積與相關的關系q相關運算不要對 y(t)進行反折,而卷積運算需要反折。q相關定理: 兩函數(shù)的互相關函數(shù)的 FT, 等于一個信號的 FT乘以另一信號 FT的共軛值2023/3/2星期二 162舉例:多種方法求卷積例:計算 f1(t)*f2(t)2023/3/2星期二 163舉例:圖解法求卷積2023/3/2星期二 164舉例:解析法計算卷積方法二:直接根據(jù)卷積定義式計算2023/3/2星期二 165舉例:由卷積的性質(zhì) 交換律方法三:由卷積的性質(zhì) 交換律求卷積2023/3/2星期二 166舉例:由卷積的微積分性質(zhì)方法四:應用卷積的微分與積分性質(zhì)求解2023/3/2星期二 167例: 求矩形脈沖 f1(t)=?(tt1)?(tt2), t2t1 和指數(shù)函數(shù) f2(t)=et?(t)的卷積解:方法 1:圖解法tt2t11g(t)例:多種方法求卷積2023/3/2星期二 168方法 2:應用卷積的微分與積分性質(zhì)求解例:多種方法求卷積2023/3/2星期二 169已知 f1(t)=t[?(t)?(t+1)], f2(t)=?(t)?(t1),求 f(t)=f1(t)* f2(t)f(t)=(1t2)[?(t+1) ?(t)]+(1t)2[?(t) ?(t1)]f2(t?)11 ?tf1(?)11?f1(?)f2(t?)11?t當 1t0時梯形面積為 (t+1)(1+t)1+t f1(?)f2(t?)f2(t?)11 ?tf1(?)11?11?當 0≤t1時△ 面積為 (1t)2f1(?)11tf2(?)11 tf2(t?)11 ?t=0例:多種方法求卷積2023/3/2星期二 170例:下圖 為矩形脈沖,用符號 gτ(t)表示,其幅度為 1,寬度為 ?,求卷積積分 gτ(t)*gτ(t)。 例:求矩形脈沖卷積2023/3/2星期二 171由于門函數(shù)是偶函數(shù),故其波形繞縱軸翻轉(zhuǎn)180176。后與原波形重疊,圖中用虛線表示。注意, t=0時,門函數(shù)左邊沿位于 x=?/2位置,右邊沿位于 x=?/2位置,如圖 (b)所示。方法一:圖解法在任一 t時刻,移動門函數(shù)左邊沿位于 x=t?/2位置, 右邊沿則位于x=t+?/2位置,如圖 (c)所示例:求矩形脈沖卷積 圖解法2023/3/2星期二 172按照圖卷積過程的圖解表示,可計算求得: 例:求矩形脈沖卷積 圖解法2023/3/2星期二 173方法一圖 例:求矩形脈沖卷積 圖解法2023/3/2星期二 174方法二 應用卷積運算的微積分和時移性質(zhì)例:求矩形脈沖卷積 卷積性質(zhì)2023/3/2星期二 175方法二圖 2023/3/2星期二 176時域卷積定理 定義、例 1q如果 則 兩個時間函數(shù)卷積的頻譜等于各個時間函數(shù)頻譜的乘積q例 三角脈沖頻譜計算2023/3/2星期二 177時域卷積定理 例 22023/3/2星期二 178頻域卷積定理如果:則:q兩時間函數(shù)的頻譜的卷積等效于時域兩函數(shù)乘積的頻譜2023/3/2星期二 179巴什瓦定理qParseval定理:時域中信號分析的總能量等于頻域中計算的信號總能量。– 如果 F[x(t)]=X(f); F[h(t)]=H(f),則有:2023/3/2星期二 180隨機信號的功率譜密度q隨機信號: 時域無限、不可積分;其頻率、幅值、相位都是隨機的,不能直接 FT。用具有統(tǒng)計特性的功率譜密度作譜分析q自功率譜與互譜– 自功率譜 雙 /單邊譜– 互譜– 單邊功率譜密度2023/3/2星期二 181隨機信號的功率譜密度q相干函數(shù)和頻率響應函數(shù) H(ω )– 相干函數(shù)在系統(tǒng)辨識中,可辨別輸出 y(t)與 x(t)的關系;為1,完全相關; 1,測量過程有噪聲或系統(tǒng)存在非線性– H(ω )是互譜與自譜的比值求得,復量,保留了幅值大小和相位信息,描述系統(tǒng)的頻域特性。 IFT后,即為描述系統(tǒng)時域特性的單位脈沖函數(shù)2023/3/2星期二 182Gibbs現(xiàn)象qIFS:用有限諧波分量合成原信號,在時域間斷點處存在 Gibbs 現(xiàn)象。方波 鋸齒波2023/3/2星期二 183Gibbs現(xiàn)象qIFT同樣存在 Gibbs現(xiàn)象,用頻域函數(shù)恢復原信號時q三種情況– x(t)的連續(xù)點, xI(t)= x(t)。– x(t)的間斷點處, xI(t)=間斷點處左右極限值之和的一半;– 上式的積分限取為有限值 (頻域截斷 ), xI(t)計算值在時域間斷點處波動。 Gibbs現(xiàn)象2023/3/2星期二 184Gibbs現(xiàn)象圖 230 逆變換后的 Gibbs想象Bω處 截斷2Bω處 截斷單位階躍函數(shù) 單位脈沖函數(shù)Bω處 截斷2Bω處 截斷2023/3/2星期二 185Gibbs現(xiàn)象q無論 FS或 FT, Gibbs現(xiàn)象是在 一個域內(nèi)截斷 ,而在 另一個域 內(nèi)的波形 振蕩現(xiàn)象, Sa型函數(shù)。方波2023/3/2星期二 186信號的傅里葉變換一般為復值函數(shù),可寫成幅度 頻 譜 密度函數(shù)相位 頻 譜 密度函數(shù)FS與 FT比較 FS FT被分析對象 周期信號 非周期信號頻率定義域 離散頻率,諧波頻率處 連續(xù)頻率,整個頻率函數(shù)值意義 頻率分量的數(shù)值 頻率分量的密度值2023/3/2星期二 187Fourier變換的幾種可能形式時間函數(shù) 頻率函數(shù)連續(xù)時間、連續(xù)頻率 — 傅里葉變換連續(xù)時間、離散頻率 — 傅里葉級數(shù) (FS)離散時間、連續(xù)頻率 — 序列的傅里葉變換離散時間、離散頻率 — 離散傅里葉變換2023/3/2星期二 188傅里葉變換形式的歸納時間函數(shù) 頻率函數(shù)連續(xù)和非周期 非周期和連續(xù)連續(xù)和周期 (T0) 非周期和離散 (ω0 =2π/T0)離散 (T)和非周期 周期 (ωs=2π/T)和連續(xù)離散 (T)和周期 (T0) 周期 (ωs=2π/T)和離散 (ω0 =2π/T0)2023/3/2星期二 189階躍函數(shù)與沖激函數(shù)關系R(t) ??(t) ??(t)?(t)求導 求導 求導積分積分積分階躍函數(shù)與沖激函數(shù)關系2023/3/2星期二 190關于 MATLAB2023/3/2星期二 191MATLABqMATLAB是美國 MathWorks 公司開發(fā)的一種功能極其強大的高技術計算語言和內(nèi)容極其豐富的軟件庫。它以矩陣和向量的運算以及運算結(jié)果的可視化為基礎,把廣泛應用于各個學科領域的數(shù)值分析、矩陣計算、函數(shù)生成、信號、圖形及圖象處理、建模與仿真等諸多強大功能集成在一個便于用戶使用的交互式環(huán)境之中,為使用者提供了一個高效的編程工具及豐富的算法資源。 2023/3/2星期二 192與信號處理直接有關的工具箱q與信號處理直接有關的工具箱 ( Toolbox)– Signal Processing (信號處理工具箱)– Wavelet ( 小波工具箱 )– Image Processing(圖象處理工具箱)– HigherOrder Spectral Analysis (高階譜分析工具箱)2023/3/2星期二 193與信號處理間接有關的工具箱q與信號處理間接有關的工具箱:– ControlSystem(控制系統(tǒng) )– Communication(通信)– SystemIdentification(系統(tǒng)辨識)– Statistics(統(tǒng)計)– NeuralNetwork(神經(jīng)網(wǎng)絡 )2023/3/2星期二 194例 : z=peaks。surf(z);2023/3/2星期二 1951.用來產(chǎn)生均值為 、幅度在0~1之間均勻分布的偽白噪聲 :u=rand(N)方差:2. randn用來產(chǎn)生均值為零、方差為 13. 服從高斯(正態(tài))分布的白噪聲信號 與本章內(nèi)容有關的 MATLAM文件2023/3/2星期二 196:用來產(chǎn)生 “sinc”函數(shù):對連續(xù)信號, sinc函數(shù)定義為:對離散信號,相應的 sinc函數(shù)定義為 :2023/3/2星期二 1974.用來實現(xiàn)兩個離散序列的線性卷積。其調(diào)用格式是: y=conv(x,h)5.xcorr:其互相關和自相關。格式是:(1)rxy=xcorr(x,y):求 x, y的互相關;(2)rx=xcorr(x,M,’flag’):求 x的自相關, M: rx的單邊長度,總長度為 2M+1; ‘flag’是定標標志,若 flag=biased, 則表示是 “有偏 ”估計,需將 rx(m)都除以 N,若 flag=unbiased,則表示是 “無偏 ”估計,需將 rx(m)都除以( N- abs(m));若 ’flag’缺省,則 rx不定標。 M和 ‘flag’同樣適用于求互相關。2023/3/2星期二 198演講完畢,謝謝觀看
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