精华内容
下载资源
问答
  • 信号与系统第2讲-典型信号分析.ppt
  • 三角波信号(MyTri),方波信号 (MySquare); 准 周 期 信 号 (MyStdPeriod) ,编制确定信号和的 M 自定义函数文件。
  • 编制确定信号和随机信号的 M 自定义函数文件,MySin.m产生正弦信号。 矩 形 脉 冲 信 号 (MyImpulse),指数衰减正弦信号(MyExpSin)。
  • 第一章:1.1.3 典型信号

    千次阅读 2017-08-12 16:11:22
    这一部分我们介绍三个点,如图所示下面分别介绍连续时不变特征信号线性时不变(linear time-invariant)系统特征函数这一系统的信号在微分和积分操作下,函数形式保持不变。对于这样的函数我们称之为该系统的特征函数...

    这一部分我们介绍三个点,如图所示

    这里写图片描述

    下面分别介绍

    连续时不变特征信号

    线性时不变(linear time-invariant)系统特征函数

    这一系统的信号在微分和积分操作下,函数形式保持不变。对于这样的函数我们称之为该系统的特征函数。我们在理解时可以对比矩阵的特征值和特征向量

    Ax=λx

    A是某种操作,在这种操作下,特征值和特征向量保持不变。我们还可以想想指数函数,指数函数在微分下指数形式是保持不变的。

    这里写图片描述

    一个图概括如下

    这里写图片描述

    对称信号

    我们在这里介绍的对称信号实际上是一对,他们分别是高斯信号和抽样信号

    高斯信号

    这里写图片描述

    注意,高斯信号实际上是一个从负无穷到正无穷一直都存在的信号。但我们知道指数衰减是一种很快的衰减,因此我们可以认为整个信号有效值基本集中在3 σ 之间。

    函数的性质如图所示:

    这里写图片描述

    抽样信号

    如图所示为抽样信号的函数形式

    这里写图片描述

    函数的性质如下图所示:

    这里写图片描述

    奇异信号

    奇异信号介绍

    奇异信号是指函数本身或者导数存在不连续点的信号

    单位斜变信号

    如图所示,之所以称斜变信号为奇异信号是因为他的导数是不连续的,负半轴为0正半轴为1.斜变信号有很多应用,最常见的就是老式电视的锯齿形扫描函数。

    这里写图片描述

    多项式因果信号

    与斜变信号对应的是多项式因果信号,这些多项式信号经过多次求导之后也会变为不连续的信号。

    这里写图片描述

    单位阶跃信号

    单位阶跃信号是单位斜变信号求导而得出的结果.我们通常认为在0点处对应的幅值为0.5

    这里写图片描述

    单位冲击信号

    单位阶跃信号再求导就得到了单位冲击信号

    这里写图片描述

    单位冲击偶信号

    我们在单位冲击信号的基础之上再求导,就得到了单位冲击偶信号。

    这里写图片描述

    最后我们用一张图来概括一下这四类信号,他们之间的关系是逐一求导。

    这里写图片描述

    单位阶跃信号的作用

    他与其他信号相乘可以表示信号的起始和结束

    这里写图片描述

    也可以和自身相加减之后形成窗口信号,可以用窗口信号来截取别的信号。

    这里写图片描述

    下图为截取信号

    这里写图片描述

    在窗口信号的基础之上,我们可以进一步的形成分段信号,分段信号可以写成窗口信号的组合

    这里写图片描述

    单位阶跃信号还和符号函数有着密切的关系,如图所示,二者实际上是满足线性关系的。

    连续时间奇异信号

    虽然单位冲激函数是单位阶跃函数的导数,但是不是很好理解,我们可以这样理解。想象一个面积为1的长方形,当他的底为0的时候高度为无穷大。

    因为单位冲激函数和狄克拉函数的定义一样,所以我们有的时候也称单位冲激函数为derda函数。

    这里写图片描述

    单位冲击信号的数学特性

    如图所示,单位冲击信号与任意信号的积分实际上是任意信号在零点的取值。

    这里写图片描述

    我们根据此公式反过来也可以证明冲击信号,也就是满足这个条件的信号就是冲击信号。

    他还有这样的性质

    这里写图片描述

    如下图所示,可以进行这样的变换

    这里写图片描述

    最后我们总结一下冲激函数和冲击偶函数的性质:

    这里写图片描述

    离散时间奇异信号

    对于离散时间信号我们和连续时间信号比较着来学习如图所示,二者之间可以相互转化

    这里写图片描述

    如下图所示,对于连续周期信号而言,他总是周期信号。但是对于序列信号不一定。

    这里写图片描述

    序列信号可以额看成是周期的包络线信号和周期的脉冲信号的乘积。两个周期信号的复合信号有可能是一个周期信号,也有可能是一个非周期的信号。对于序列信号来说,只有当他的频率与 π 的比值为有理数的时候,他才是严格意义上的周期信号

    这里写图片描述

    对于连续周期信号我们知道随着频率的增加,他的波形变得越来越密。但是对于离散周期信号并不是这样。如图所示,随著频率的增加,它展现了一种周期性。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    另外对于连续的单位冲击信号,在0点的取值是无穷大,但是对于离散的信号序列而言是1.连续的单位阶跃信号在0点的取值是1/2,离散的信号序列在0点取值是1

    练习题

    这里写图片描述

    展开全文
  • 第三章:3.6 典型信号傅里叶变换

    万次阅读 多人点赞 2017-08-25 16:33:22
    关于对称性,我们傅里叶变换的对称性可以容易的得出结论,不要忘了这里的f(w)是偶函数。广义傅里叶变换如图所示,这是我们举的一个傅里叶变换的例子,对于单位阶跃信号没有办法直接去求傅里叶变换我们可以先通

    这里写图片描述

    如图所示的冲激函数,他的频谱是常量1,具有不衰减的特性。能量是无穷大的。我们称这种频谱为白色频谱

    这里写图片描述

    公式法求FT(矩形信号为例)

    这里写图片描述

    对于能量有限的矩形脉冲信号的,他的第一个特点就是频谱随着w的增加,而进行衰减。

    这里写图片描述

    关于对称性,我们有傅里叶变换的对称性可以容易的得出结论,不要忘了这里的f(w)是偶函数。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    广义傅里叶变换

    如图所示,这是我们举的一个傅里叶变换的例子,对于单位阶跃信号没有办法直接去求傅里叶变换我们可以先通过一个别的满足狄里克雷条件的式子去求傅里叶变换,然后进行逼近就可以求出阶跃信号的傅里叶变换。可以用于替换和逼近的函数有很多,因此求解思路往往不是唯一的。

    这里写图片描述

    用广义傅里叶变换进行求解的时候不要忘了最后的极限值等于实部极限加上虚部极限

    奇偶虚实与共轭对称性

    奇偶虚实

    分析典型信号我们可以发现,如果信号在时域是偶对称,那么它在频域里也是偶对称的,并且是纯实数信号。如果信号在时域是奇对称的,那么信号在频域是纯虚数信号。下面我们具体讨论

    为什么我们说实部是一个偶函数呢?因为实部如果是一个奇函数,那么积分值是0。同理,虚部是一个奇函数。

    这里写图片描述

    我们再从奇分量和偶分量的角度进行考虑

    如果f(t)是实函数,那么他可以分解成为偶分量和奇分量的叠加。我们有如下的变换关系,这种变换关系也同样适用于傅里叶反变换

    这里写图片描述

    这样奇偶分解和虚实分解就通过傅里叶变换统一起来了

    共轭对称性

    这里写图片描述

    信号的频谱衰减

    我们总结一下信号衰减的一般规律

    这里写图片描述

    显然,我们可以看到,信号可到阶次越高,对应的信号波形就越光滑。对应的频谱衰减也就越快。频谱中高频分量所占的比重也越小。

    常见傅里叶变换的表格

    这里写图片描述

    练习题

    1.0

    这里写图片描述

    因为直流信号的频谱为脉冲信号,衰减的只剩下一条线了。非常快

    2.0

    这里写图片描述

    一个虚偶函数的傅里叶变换是虚偶函数,一个虚奇函数的傅里叶变换是实奇函数。

    这里写图片描述

    这个题的解法用到了傅里叶变换的诸多性质

    这里写图片描述

    展开全文
  • 2.1.4 离散信号的描述 无论是采样得到的离散信号,还是客观事物给出的离散信号,只要给出函数值的离散时刻是等间隔的,我们都可以用序列x(n)x(n)x(n)来表示它们,这里n是各函数值在序列中出现的序号。 通常可以用x(n...

    2.1.4 离散信号的描述

    无论是采样得到的离散信号,还是客观事物给出的离散信号,只要给出函数值的离散时刻是等间隔的,我们都可以用序列 x ( n ) x(n) x(n)来表示它们,这里n是各函数值在序列中出现的序号。

    通常可以用 x ( n ) x(n) x(n)在整个定义域内的一组有序数列的集合 { x ( n ) } \{x(n)\} {x(n)}来表示一个离散信号,例如

    在这里插入图片描述
    表示了一个离散信号,n值规定为自左向右逐一递增。显然,这里 x ( 0 ) = 4 , x ( 1 ) = 3 , ⋯ x(0)=4,x(1)=3,\cdots x(0)=4,x(1)=3,

    如果 x ( n ) x(n) x(n)有闭式表达式,离散信号也可以用闭式表达式表示。例如上述的离散信号可表示为
    x ( n ) = { 0 4 ≤ n < ∞ 4 − n 0 ≤ n < 4 4 + n − 3 ≤ n < 0 0 ∞ < n < − 3 x(n)=\begin{cases} 0 & 4\leq n < \infty \\ 4-n & 0\leq n<4 \\ 4+n & -3\leq n<0 \\ 0 & \infty < n<-3 \end{cases} x(n)=04n4+n04n<0n<43n<0<n<3
    或者表示为
    x ( n ) = 4 − ∣ n ∣ , ∣ n ∣ ≤ 3 x(n)=4-|n|, |n|\leq 3 x(n)=4n,n3
    式中对 ∣ n ∣ > 3 |n|>3 n>3 x ( n ) x(n) x(n)值默认为零。

    离散信号也常用图形表示,下图描述了离散信号,有时,也可以将它们的端点连接在一起,以表示信号的变化规律, x ( n ) x(n) x(n)只有在n的整数值才有定义。

    在这里插入图片描述
    与连续信号类似,也可定义离散信号的能量
    W = ∑ n = − ∞ ∞ ∣ x ( n ) ∣ 2 W=\sum_{n=-\infty}^{\infty}|x(n)|^2 W=n=x(n)2
    下面给出集中常用的典型离散信号(典型序列):

    1. 单位脉冲序列

    δ ( n ) = { 1 n = 0 0 n ≠ 0 \delta(n)= \begin{cases} 1 & n=0 \\ 0 & n\neq 0 \end{cases} δ(n)={10n=0n=0

    此序列只在n=0处取单位值1,如下图所示。

    类似与连续信号中的单位冲激函数 δ ( t ) \delta(t) δ(t),它也具有取样特性,如
    x ( n ) δ ( n ) = x ( 0 ) δ ( n ) x ( n ) δ ( n − m ) = x ( m ) δ ( n − m ) ∑ n = − ∞ ∞ x ( n ) δ ( n − n 0 ) = ∑ n = − ∞ ∞ x ( n 0 ) δ ( n − n 0 ) = x ( n 0 ) δ ( n − n 0 ) = x ( n 0 ) x(n)\delta(n)=x(0)\delta(n) \\ x(n)\delta(n-m)=x(m)\delta(n-m) \\ \sum_{n=-\infty}^{\infty}x(n)\delta(n-n_0)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x(n_0)\delta(n-n_0)=x(n_0)\delta(n-n_0)=x(n_0) x(n)δ(n)=x(0)δ(n)x(n)δ(nm)=x(m)δ(nm)n=x(n)δ(nn0)=n=x(n0)δ(nn0)=x(n0)δ(nn0)=x(n0)
    因而又被称为单位样值信号。但是,应注意它与 δ ( t ) \delta(t) δ(t)之间有重要区别, δ ( t ) \delta(t) δ(t)是广义函数,在 t = 0 t=0 t=0时幅度趋向于无穷大,而 δ ( n ) \delta(n) δ(n)在n=0处取值为有限值1。

    任意一个序列,一般都可以用单位脉冲序列表示为
    x ( n ) = ∑ k = − ∞ ∞ x ( k ) δ ( k − n ) x(n)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}x(k)\delta(k-n) x(n)=k=x(k)δ(kn)

    1. 单位阶跃序列

    u ( n ) = { 1 n ≥ 0 0 n < 0 u(n)= \begin{cases} 1 & n\geq 0 \\ 0 & n<0 \end{cases} u(n)={10n0n<0

    它是一个右边序列,如下图所示。

    u ( n ) u(n) u(n)在n=0处有明确规定值1,这一点不同于 u ( t ) u(t) u(t) t = 0 t=0 t=0处的取值。此外,经常将 u ( n ) u(n) u(n)与其它序列相乘,构成一个因果性序列。

    单位阶跃序列 u ( n ) u(n) u(n)与单位脉冲序列 δ ( n ) \delta(n) δ(n)之间有如下关系:
    δ ( n ) = u ( n ) − u ( n − 1 ) u ( n ) = ∑ k = 0 ∞ δ ( n − k ) \delta(n)=u(n)-u(n-1) \\ u(n)=\sum_{k=0}^{\infty}\delta(n-k) δ(n)=u(n)u(n1)u(n)=k=0δ(nk)

    1. 矩形序列

    R N ( n ) = { 1 0 ≤ n ≤ N − 1 0 其 它 R_N(n)=\begin{cases} 1 & 0 \leq n \leq N-1 \\ 0 & 其它 \end{cases} RN(n)={100nN1

    如下图所示,此序列从0到N-1,共有N个为1的数值,当然也可用 R N R_N RN(n-m)表示从m到 m + N − 1 m+N-1 m+N1个为1的数值。如果用单位阶跃序列表示矩形序列,则有
    R N ( n ) = u ( n ) − u ( n − N ) R_N(n)=u(n)-u(n-N) RN(n)=u(n)u(nN)

    1. 实指数序列

    x ( n ) = a n u ( n ) x(n)=a^nu(n) x(n)=anu(n)

    它是单边指数序列,其中a为常数。当 ∣ a ∣ < 1 |a|<1 a<1时,序列收敛; ∣ a ∣ > 1 |a|>1 a>1时,序列发散。 a > 0 a>0 a>0时,序列都取正值; a < 0 a<0 a<0时,序列正负摆动。下图表示了 0 < a < 1 0<a<1 0<a<1时的情况。

    1. 正弦型序列

    正弦型序列可理解为从连续时间正弦信号经采样得到,即
    x ( n ) = A s i n ( w t + φ 0 ) ∣ t = n T = A s i n ( n w T + φ 0 ) = A s i n ( n Ω + φ 0 ) x(n)=Asin(wt+\varphi_0)|_{t=nT}=Asin(nwT+\varphi_0)=Asin(n\Omega+\varphi_0) x(n)=Asin(wt+φ0)t=nT=Asin(nwT+φ0)=Asin(nΩ+φ0)
    式中,A是幅度;T为采样周期; Ω = w T \Omega=wT Ω=wT表示离散域的角频率,称为数字角频率,单位为弧度(rad); φ 0 \varphi_0 φ0为正弦序列的初始相角。

    值得注意的是,连续时间正弦信号一定是周期信号,其周期为 T 0 = 2 π w T_0=\frac{2\pi}{w} T0=w2π,经采样离散化后的正弦序列就不一定是周期性序列,只有满足某些条件时,它才是周期性序列。

    由于
    x ( n + N ) = A s i n [ ( n + N ) Ω + φ 0 ] = A s i n ( n Ω + N Ω + φ 0 ) x(n+N)=Asin[(n+N)\Omega+\varphi_0]=Asin(n\Omega+N\Omega+\varphi_0) x(n+N)=Asin[(n+N)Ω+φ0]=Asin(nΩ+NΩ+φ0)

    N Ω = 2 π k , k 为 整 数 N\Omega = 2\pi k, \quad k为整数 NΩ=2πk,k
    则上式成为
    A s i n ( n Ω + 2 π k + φ 0 ) = A s i n ( n Ω + φ 0 ) = x ( n ) Asin(n\Omega+2\pi k+\varphi_0)=Asin(n\Omega + \varphi_0)=x(n) Asin(nΩ+2πk+φ0)=Asin(nΩ+φ0)=x(n)
    此时正弦序列是周期序列,其周期为
    N = ( 2 π Ω ) k N=(\frac{2\pi}{\Omega})k N=(Ω2π)k
    k的取值使得 N = 2 k π Ω N=\frac{2k\pi}{\Omega} N=Ω2kπ为最小正整数,此时正弦序列是以N为周期的正弦型序列。下图表示周期N=12的余弦序列。

    2 π Ω = Q P = 有 理 数 \frac{2\pi}{\Omega}=\frac{Q}{P}=有理数 Ω2π=PQ=(这里的Q、P为互为素数的整数),此时要使 N = 2 π Ω k = Q P k N=\frac{2\pi}{\Omega}k=\frac{Q}{P}k N=Ω2πk=PQk为最小正整数,只有 k = p k=p k=p,所以周期 N = Q > 2 π Ω N=Q>\frac{2\pi}{\Omega} N=Q>Ω2π。下图表示了 2 π Ω = 7 2 \frac{2\pi}{\Omega}=\frac{7}{2} Ω2π=27,周期N=7时的正弦序列。

    2 π Ω \frac{2\pi}{\Omega} Ω2π为一无理数,则任何k值都不能满足N为正整数,此时正弦序列就不可能是周期性序列。

    1. 复指数序列

    复指数序列表示为
    x ( n ) = e ( σ + j Ω ) n = e σ n ( c o s Ω n + j s i n Ω n ) x(n)=e^{(\sigma+j\Omega)n}=e^{\sigma n}(cos \Omega n+ jsin\Omega n) x(n)=e(σ+jΩ)n=eσn(cosΩn+jsinΩn)
    σ = 0 \sigma=0 σ=0时,复指数序列 e j Ω n e^{j\Omega n} ejΩn和正弦型序列一样,只有当 2 π Ω \frac{2\pi}{\Omega} Ω2π为整数或有理数时,才是周期性序列。复指数序列 e j Ω n e^{j\Omega n} ejΩn和时域连续信号的复指数信号 e j w t e^{jwt} ejwt一样,在信号分析中扮演重要角色。

    比较连续正弦型信号 c o s w t coswt coswt(复指数信号 e j w t e^{jwt} ejwt)和正弦型序列 c o s Ω n cos\Omega n cosΩn(复指数序列 e j Ω n e^{j\Omega n} ejΩn),除了连续正弦型信号(复指数信号)一定是周期信号,正弦型序列(复指数序列)不一定周期性序列外,信号频率取值范围的变化也特别值得注意。对于连续时间信号而言,其频率值 w w w可以在 − ∞ < w < ∞ -\infty<w<\infty <w<区间任意取值,而对离散时间信号来说,由于
    e j ( Ω ± 2 k π ) n = e j Ω n e ± j 2 k n π = e j Ω n ( k 为 正 整 数 ) e^{j(\Omega \pm 2k\pi)n}=e^{j\Omega n}e^{\pm j2kn\pi}=e^{j\Omega n} \quad (k为正整数) ej(Ω±2kπ)n=ejΩne±j2knπ=ejΩn(k)
    表明正弦型序列(复指数序列)作为 Ω \Omega Ω的函数是以 2 π 2\pi 2π为周期的,换言之,离散信号的数字频率的有效取值范围是 0 ≤ Ω ≤ 2 π 0\leq \Omega \leq 2\pi 0Ω2π − π ≤ Ω ≤ π -\pi \leq \Omega\leq \pi πΩπ。由此可见,经过采样周期为T的离散化后,使原来连续信号所具有的无限频率范围映射到离散信号的有限频率范围 2 π 2\pi 2π。这一基本结论对任意信号都是适用的,所以在离散信号和数字系统的频域分析时,数字频率 Ω \Omega Ω的取值范围为 0 < Ω ≤ 2 π 0<\Omega \leq 2\pi 0<Ω2π − π < Ω ≤ π -\pi<\Omega \leq \pi π<Ωπ

    展开全文
  • 基于matlab完成正弦信号、三角波信号、方波信号、准周期信号、矩形脉冲信号、指数衰减正弦信号、白噪声信号
  • 在matlab下利用simulink搭建模块,对典型信号如正弦波、方波、三角波、锯齿波、白噪声以及叠加波形的时域信号进行频谱(幅值谱)特性分析。 用Simulink搭建如下系统。为方便起见,各个典型波的主频均为50Hz,用...

    在matlab下利用simulink搭建模块,对典型信号如正弦波、方波、三角波、锯齿波、白噪声以及叠加波形的时域信号进行频谱(幅值谱)特性分析。

    用Simulink搭建如下系统。为方便起见,各个典型波的主频均为50Hz,用Manual Switch控制波形输入与叠加。设置Zero-Order Hold的采样时间间隔为1ms,则频谱分析范围为±500Hz。设置Buffer大小为1024,则频率分辨率为1000/1024≈1Hz。

    频谱分析Simulink系统框图

    图1 Simulink系统框图

    正弦波时域波形正弦波幅值频谱

    图2 正弦波时域波形及幅值频谱

    方波时域波形方波幅值频谱

    图3 方波时域波形及幅值频谱

    三角波时域波形三角波幅值频谱

    图4 三角波时域波形及幅值频谱

    锯齿波时域波形锯齿波幅值频谱

    图5 锯齿波时域波形及幅值频谱

    白噪声时域波形白噪声幅值频谱

    图6 白噪声时域波形及幅值频谱

    正弦波与白噪声叠加波形正弦波与白噪声叠加波形的幅值频谱

    图7 正弦波与白噪声叠加波形的时域波形及幅值频谱

     

    simulink频谱分析模块参考于 MATLAB-SIMULINK通信系统建模与仿真实例分析 p175(p186)

    下载:代码 (使用matlab版本:7.11.0 R2010b)

    转载于:https://www.cnblogs.com/cql/archive/2012/12/01/2797821.html

    展开全文
  • 什么是指数信号? 解释:我们在中学就知道指数函数,而我在这里所说的指数信号则是 当 a=0 时,信号不随时间变化,成为直流信号 当 a>0 时,信号将随时间增长。 当 a<0 时,信号将随时间衰减。 常数 K...
  • 单边指数信号 我们设单边指数信号的表达式为 其中 为正实数。则 得 双边指数信号 设双边指数信号的表达式为
  • 典型信号傅里叶级数分解周期方波信号如图所示,对于周期方波信号,当他的占空比为半分之五十的时候,他的信号形式是这样的,此时如果n为偶数的时候,他的an为0。也就是只有奇数次项才波形。我们称此为奇谐波我们...
  • 2018H1-2019H1中国4G智能手机在典型信号条件下平均语音MOS.xls
  • 本文介绍了信号完整性设计中的5个典型问题,对于信号完整性设计学习一定指导意义。
  • 信号与系统考研典型题详解,涵盖多年各学校考研真题解析
  • 高清原版PDF。 信号与系统考研典型题详解,涵盖多年各学校考研真题解析
  • 本节是傅里叶级数的练习。推导了几个典型周期信号的傅里叶级数。
  • 利用MATLAB分析典型输入信号对稳态误差的影响.pdf
  • 信号完整性设计中的5类典型问题
  • 一阶系统的时域分析前言典型输入信号选取测试信号时必须考虑的原则:1.单位脉冲信号2.单位阶跃信号3.单位斜坡信号(速度阶跃信号)4.单位抛物线信号(加速度阶跃信号)5.正弦信号典型时间响应动态过程稳态过程控制...
  • 信号与系统-名校真题解析及典型题精讲精练 西电李学武版
  • 典型输入信号的形式

    千次阅读 2012-12-13 21:58:54
  • 信号与系统 典型题解析与实战模拟(吴京).pdf 国防科技大学出版社
  • 典型的RS-232信号

    千次阅读 2014-08-19 10:24:15
    典型的RS-232信号在正负电平之间摆动,在发送数据时,发送端驱动器输出正电平电压范围为5~15 V,负电平为-15~-5 V。当无数据传输时,线上为TTL电平,从开始传送数据到结束,线上电平从TTL电平到RS-232电平再返回...
  • 典型题解——第12章 非正弦周期电流电路和信号的频谱
  • 信号与系统:典型题解析与实战模拟,北京邮电大学考题
  • 基于深度学习的典型海洋哺乳动物click信号识别方法.pdf
  • 该系统采用振动传感器拾取不同的典型异常事件所产生的振动信号,采用基于小波包分解的“能量一模式”信号特征提取方法对挖掘管道、钻管道、锯管道、敲击管道等典型异常事件的信号进行分析。通过试验表明,该方法可以...
  • 数字信号处理的典型应用

    千次阅读 2020-05-02 16:42:53
    自动控制 导航和全球定位 声控 消费电子 洗衣机 机顶盒 VCD/DVD 电子通信 蜂窝电话 无线传感器网络 语音 语音增强 语音编码 图形图像 图像增强 3D旋转 工业应用 功率控制 在线监控 仪器 数字滤波器 ......
  • 【操作系统】 信号典型例题分享

    千次阅读 2020-03-09 19:21:03
    二、信号典型习题 第一部分-前趋图 1.试写出相应程序来描述下图所示前趋图 解答: 第二部分-PV操作 1. 独木桥问题: 一座东西方向的独木桥,用P,V操作实现: (1)每次只允许一个人过桥; (2)...
  • 一种新发现类似NMR现象的瞬态吸收信号典型特征,李文,,本文报道一种类似NMR的新的瞬态吸收信号现象并分析给出其二条基本典型特征:一条是信号主频率强度随时间变化的U型曲线,另一条是�

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 132,364
精华内容 52,945
关键字:

典型信号有哪些