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连续周期信号频域分析,周期信号频域描述的基本数学工具

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按维度可分为一维、二维等 。根据周期，又可分为周期 信号、非周期 信号 ， 主连续时间信号时间域 ， 频域综合分析方法；二、实验内容1，构造a周期连续信号(各分量频率自定义)f(t)，截取此-1的不同长度/(注意截取长度不应是Matlab软件截取的分析的频谱(频谱包括振幅谱和相位谱，用数值方法绘制) 。
1、简述用DFT对 连续 信号进行谱 分析的步骤?求高手解答,谢谢Let连续Sine信号Xa(t)，周期 be Tp，/的频谱是Xa(jf)不是周期 。设sine信号sampling周期为T，采样点数为NTP/T，采样后离散信号为x(n) ， 频谱为X(jf) fs1/T-2/ 。频域采样后为X (k): X (k) DFT (x (n))，关系为:Xa(k)T*X(k)T为采样周期 。
2、什么是 信号的频谱? 周期 信号的频谱有什么特点? 信号的频谱是信号中不同频率分量的幅度、相位和频率之间的关系函数 。它的特点是离散性、谐波性和收敛性 。一、定义:信号中不同频率分量的幅值、相位和频率的关系函数 。二、特性:(1)离散性:谱线是离散的 。(2)收敛:谐波幅值总的趋势是随着谐波次数的增加而减小 。(3)谐性:谱线只出现在基频的整数倍频率处 。我们知道向量可以在一个正交坐标系(正交向量空间)中分解；同样 ， 信号(函数)也可以在一个正交的信号空间(函数集)中分解 。
任何信号只要满足一定条件，都可以分解成一系列不同频率的正弦(或余弦)分量的线性叠加；每个特定频率的正弦分量都有其相应的振幅和相位 。因此，对于a 信号，其分量的幅度和相位分别是频率的函数；或者一起，它的复振幅是频率的函数 。振幅(或相位)相对于频率的函数称为信号的频谱 。当信号频谱，即幅度(或相位)与频率的关系用图形表示时，就形成了频谱图 。
3、如何判断 信号的频谱是否 连续执行频谱分析离散化信号-4/来判断 。到spectrum信号分析，需要先对信号进行傅里叶变换计算信号对应的谱函数 。因为大量非周期连续信号x(t)的谱函数x是连续的函数，所以我们用计算机对它分析进行谱 。
4、...1、掌握 连续时间 信号与系统的时域、 频域综合 分析方法; 2，实验内容1 。构造a周期连续信号(各分量频率自定)f(t)，截取此信号 。Matlab软件截取的分析的频谱(频谱包括幅度谱和相位谱，用数值方法绘制) 。网上查 ， 很多资料，需要你自己整理 。
5、 频域特性的 频域 分析 频域(频域)自变量是频率，即横轴是频率，纵轴是频率的幅度信号 ， 即频谱 。频谱图描述了信号的频率结构以及频率与频率信号振幅的关系 。当信号在时域分析时，有时某些信号的时域参数是相同的，但不代表信号完全相同 。由于信号不仅随时间变化，而且还与频率、相位等信息有关，因此需要分析 信号的进一步频率结构，并在频域中描述信号 。
周期 信号通过傅立叶级数，而不是周期 信号通过傅立叶变换 。频域 分析的一个简单例子可以用图1来说明:一个简单线性过程中的儿童玩具 。线性系统由安装在手柄上的弹簧悬挂的重物组成 。儿童通过上下移动手柄来控制重物的位置 。玩过这个游戏的人都知道，如果手柄以或多或少的正弦方式移动，重物就会开始以相同的频率振荡，尽管重物的振荡与手柄的移动并不同步 。
6、为什么时域 连续, 频域就非 周期;时域离散, 频域就 周期?discrete周期信号is周期的离散傅立叶级数的频谱，因为连续在时域上对应的是非周期 in频率 。时域描述的是数学函数或物理信号与时间的关系 。例如信号的时域波形可以表示信号随时间的变化 。如果考虑离散时间，那么在每个离散时间点上，函数在时域或信号中的值是已知的 。如果考虑连续 time，则函数值或信号在任何时刻都是已知的 。
扩展数据时域频域时域分析和频域-4/的关系是模拟信号的两个观测面 。时域分析是以时间轴为坐标的动态信号的关系；频域 分析表示信号是用频率轴表示的 。总的来说 ， 时域的表示更形象直观，频域 分析更简洁，分析问题更深刻 ， 更方便 。信号 分析的走势是从时域到频域 。然而，它们是相互关联、不可或缺和相辅相成的 。
7、 周期 信号的频谱 分析出现误差原因周期信号分析的频谱产生误差的原因是得到了离散频谱 。根据查询相关资料，周期信号spectrum分析的误差主要来源于FFT作为频谱分析时得到的离散频谱 。而信号(除了周期信号)是连续谱 。只有当周期较长时，离散谱的包络才能逼近 。
8、 连续 信号的时域分解公式【连续周期信号频域分析,周期信号频域描述的基本数学工具】连续信号时域分解公式f(t)f(t)*δ(t)整数符号f(x)δ(tx)dx 。分解成DC分量和交流分量、偶数分量和奇数分量；Any 信号可以表示为单位影响的移位加权和信号；信号是承载和传输信息的介质或物理表示，按维度可分为一维、二维等 。根据周期，又可分为周期 信号、非周期 信号 。

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