信号的时域分析
第二章 信号与系统的时域分析
二 卷积积分（The convolution integral） 若 (t ) h(t ) 则 (t ) h(t ) ＝ h (t )
x t x h t
x(t ) x( ) (t )d y(t ) x( )h (t )d
则 y(t ) ak yk (t )
k
4
信号与系统的时域分析:
一般的信号都可以表示为延迟冲激的线性组合。
结合系统的叠加性和时不变性，就能够用LTI的单位
冲激响应来完全表征任何一个LTI系统的特性。这样
一种表示在离散情况下称为卷积和；在连续时间情
况下称为卷积积分。
5
分析方法：
对信号分解可在时域进行，也可在频域或变换域 进行，相应地产生了对LTI系统的时域分析法、频 域分析法和变换域分析法。
h( n n kk n h ) uu (n k )k
1
1
k
0
...
0
k
n
12
运算过程：
k k) ,再随参变量 为 h(
点值累加，得到
将一个信号 xk 不动，另一个信号反转后成为
下，将 xk 与 hn k 对应点相乘，再把乘积的各
n
移位.在每个 n 值的情况
x( [ n] y x x[ (n n] )* [ (n) h2 (n n)] x ) y( n n) (h h1 ) 1 n h2 h (n ) h( n) h2 x(t ) 11 y(t ) x(t ) [h1 (t ) h2 (t )] h1 (t ) h2 (t )
0
16
对一般信号 x(t ) ，可以分成很多 宽度的区段， 用一个阶梯信号 x (t ) 近似表示 x(t ) .当 0 时，
信号的时域分析
• 连续时间信号的时域描述 • 连续时间信号的基本运算 • 离散时间信号时域描述 • 离散时间信号的基本运算 • 确定信号的时域分解
连续时间信号的时域描述
• 典型普通信号
• 正弦信号 • 实指数信号 • 虚指数信号 • 复指数信号 • 抽样函数
• 奇异信号
• 单位阶跃信号
• 冲激信号
(1)
( f (t0 ) )
t t0
t t0
f (t) (t - t0 ) f (t0 ) (t - t0 )
(2)取样特性
f (t) (t - t0 )dt f (t0 )
-
f (t) (t - t0 )dt f (t0 ) (t - t0 )dt f (t0 ) (t - t0 )dt f (t0 )
5) 冲激信号的性质
(4) 冲激信号与阶跃信号的关系
t ( )d
-
1 0
t>0 t<0
u(t)
du(t) (t) dt
3.斜坡信号
定义：
t r(t) 0
t0 t<0
与阶跃信号之间的关系：
t
r(t) u( ) d -
dr(t) u(t) dt
(7)e-4t (2 + 2t)
(8)e-2tu(t) (t +1)
[解]
(1)
+
sin(t)
(t
-
)dt
sin(
)
2/2
-
4
4
(2) e +3 -5t (t -1)dt e-51 1/ e5 -2
3信号分析基础2(时域相关分析)
T
0
x (t )dt S x ( f )df
2
1 2 S x lim X f T T
信号的频域分析
自功率谱密度函数是偶函数,它的频率范围 (,) ， 又称双边自功率谱密度函数。它在频率范围 (,0) 的函数值是其在 (0, ) 频率范围函数值的对称映射， 因此 Gx ( f ) 2Sx ( f ) 。
x(t - τ)
自相关函数的性质 自相关函数为实偶函数
Rx ( ) Rx ( )
1 T 证明： Rx ( ) lim x(t ) x(t )dt T T 0 1 T lim x(t ) x(t )d (t ) T T 0 Rx ( )
波形变量相关的概念（相关函数 ）
如果所研究的变量x, y是与时间有关的函数， 即x(t)与y(t)：
x(t)
y(t)
2.4信号的时差域相关分析 这时可以引入一个与时间τ有关的量，称为 函数的相关系数，简称相关函数，并有：
x ( t ) y ( t ) dt xy ( ) 2 [ x ( t ) dt y 2 ( t ) dt ]1/ 2
2 2 x x
自相关函数的性质
周期函数的自相关函数仍为同频率的周期函数
1 Rx ( nT ) lim T T 1 lim T T
T 0 T 0
x(t nT ) x(t nT )d (t nT ) x(t ) x(t )d (t ) Rx ( )
相关函数反映了二个信号在时移中的相关性。
x(t) y(t) y(t) y(t) y(t)
2.2.2 自相关(self-correlation)分析
连续时间信号的时域分析和频域分析
时域与频域分析的概述
时域分析
研究信号随时间变化的规律，主 要关注信号的幅度、相位、频率 等参数。
频域分析
将信号从时间域转换到频率域， 研究信号的频率成分和频率变化 规律。
02
连续时间信号的时
域分析
时域信号的定义与表示
定义
时域信号是在时间轴上取值的信号， 通常用 $x(t)$ 表示。
表示
时域信号可以用图形表示，即波形图 ，也可以用数学表达式表示。
05
实际应用案例
音频信号处理
音频信号的时域分析
波形分析：通过观察音频信号的时域波形，可 以初步了解信号的幅度、频率和相位信息。
特征提取：从音频信号中提取出各种特征，如 短时能量、短时过零率等，用于后续的分类或 识别。
音频信号的频域分析
傅里叶变换：将音频信号从时域转换 到频域，便于分析信号的频率成分。
通信系统
在通信系统中，傅里叶变 换用于信号调制和解调， 以及频谱分析和信号恢复。
时频分析方法
01
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口来分析信 号的局部特性，能够反映信号的 时频分布。
小波变换
02
03
希尔伯特-黄变换
通过小波基函数的伸缩和平移来 分析信号在不同尺度上的特性， 适用于非平稳信号的分析。
将信号分解成固有模态函数，能 够反映信号的局部特性和包络线 变化。
频域信号的运算
乘法运算
01
在频域中，两个信号的乘积对应于将它们的频域表示
相乘。
卷积运算
02 在频域中，两个信号的卷积对应于将它们的频域表示
相乘后再进行逆傅里叶变换。
滤波器设计
03
在频域中，通过对频域信号进行加权处理，可以设计
时域与频域分析
时域与频域分析时域与频域分析是信号处理中常用的两种方法，用于分析信号在时间和频率上的特征。
时域分析主要关注信号的幅度、相位和波形，而频域分析则关注信号的频率成分和频谱特性。
一、时域分析时域分析是指通过对信号在时间轴上的变化进行观察和分析，来研究信号的特性。
它通常使用时域图形表示信号，常见的时域图形有时域波形图和时域频谱图。
1. 时域波形图时域波形图是将信号的幅度随时间变化的曲线图形。
通过观察时域波形图，我们可以获得信号的振幅、周期、持续时间等特征。
例如，对于周期性信号，我们可以通过时域波形图计算出信号的周期，并进一步分析信号的频谱成分。
2. 时域频谱图时域频谱图是将信号的频谱信息与时间信息同时呈现的图形。
它可以用来描述信号在不同频率下的能量分布情况。
常见的时域频谱图有瀑布图和频谱图。
瀑布图将时域波形图在频域上叠加，通过颜色表示不同频率下的幅度，以展示信号随时间和频率的变化。
频谱图则是将时域信号转换到频域上，通过横轴表示频率，纵轴表示幅度，以展示信号的频谱特性。
二、频域分析频域分析是指通过将信号从时域转换到频域，来研究信号在频率上的特性。
频域分析通常使用傅里叶变换或者其它频域变换方法来实现。
1. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的重要方法。
它可以将信号分解成不同频率成分的叠加。
傅里叶变换得到的频域信息包括频率、幅度和相位。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号中各个频率成分的能量分布，从而了解信号的频谱特性。
2. 频谱分析频谱分析是对信号的频谱特性进行定量分析的方法。
经过傅里叶变换后，我们可以得到信号的频谱，进而进行频谱分析。
常见的频谱分析方法有功率谱密度分析、功率谱估计、自相关分析等。
通过频谱分析，我们可以计算信号的平均功率、峰值频率、峰值功率等参数，进一步得到信号的特征信息。
三、时域与频域分析的应用时域与频域分析在信号处理和通信领域具有广泛的应用。
例如：1. 时域分析可以用于信号的滤波和去噪。
信号处理中的时域分析方法及其应用
信号处理中的时域分析方法及其应用在信号处理领域中，时域分析是一种基本的分析方法。
时域分析是指对信号在时间轴上的特性进行分析，它是从时间域的角度，对信号本身进行的分析和处理。
时域分析方法包括时域波形分析、自相关分析、互相关分析、谱分析等，本文将对这些方法进行介绍，同时介绍它们在实际应用中的表现。
一、时域波形分析时域波形分析指的是对信号波形形态的分析。
通过时域波形分析，可以对信号的震动、周期、幅值、偏移等特征进行分析和处理。
时域波形分析适用于振动信号、机械振动、声音信号、脑电信号等领域。
时域波形分析的方法有很多种，其中最常见的方法是傅里叶级数展开。
傅里叶级数展开是利用正弦函数和余弦函数的线性组合来表示周期函数的方法。
通过傅里叶级数展开，可以将不规则的波形化为一系列正弦信号的叠加，从而分析信号的频率成分和幅度。
另外，还有小波变换、离散余弦变换等方法也可以进行时域波形分析。
二、自相关分析自相关分析是指将同一信号在时间上进行平移，再进行相关分析的一种方法。
通过自相关分析，可以得到信号的自相关函数，从而得到信号的时间延迟、周期、相关性等信息。
在自相关分析中，自相关函数可以用以下公式来表示：R_{xx}[m]=\sum_{n=0}^{N-m-1}x[n]x[n+m]其中，x[n]表示原始信号，R_{xx}[m]表示信号在时间上平移m 个单位后的自相关函数。
通过自相关函数的分析，可以得到信号的自相似性和周期，同时对于极化信号、超声检测、遥感图像的分析中也有广泛的应用。
三、互相关分析互相关分析是指对两个不同信号进行相关分析的方法。
通过互相关分析，可以计算出两个信号之间的相似度。
对于两个信号之间具有强相关性的情况，可以使用互相关分析来分析它们之间的关系。
在互相关分析中，互相关函数可以用以下公式来表示：R_{yx}[m]=\sum_{n=0}^{N-m-1}x[n]y[n+m]其中，x[n]表示第一个信号，y[n]表示第二个信号，R_{yx}[m]表示两个信号相位不同后的互相关函数。
信号的时域分析
虚指数信号
复指数信号
斜坡信号
冲激偶信号
抽样信号
2 信号的时域分析 p 2/95
一、典型普通信号
1. 正弦信号
f (t ) A sin( 0t )
sin( 0 t ) A
A: 振幅 0:角频率弧度/秒 :初始相位
t
0
-A
2 信号的时域分析 p 3/95
一、典型普通信号
-t -t
(3) e -2t (t 8)dt 0
-4
2 6
2 信号的时域分析 p 20/95
1. 在冲激信号的取样特性中，其积分区间不一定 都是（-，+），但只要积分区间不包括冲 激信号(t-t0)的t=t0时刻，则积分结果必为零。 2.对于(at+b)形式的冲激信号，要先利用冲激信 号的展缩特性将其化为形式:
sin 0 (t - t0 ) u(t )
t
0 t0
0
sin 0t u(t - t0 )
t
sin 0 (t - t0 ) u(t - t0 )
t
0 t0
2 信号的时域分析 p 10/95
t
0
t0
二、奇异信号
2. 冲激信号
1）冲激信号的引出
= Cdu(t)/dt 可用冲激信号表示。
的定积分值。在图中用括号注明，以区分信号的幅值。 ③ 冲激信号的物理意义： 表征作用时间极短，作用值很大的物理现象的数学模型。
④ 冲激信号的作用：A. 表示其他任意信号
B. 表示信号间断点的导数
2 信号的时域分析 p 14/95
二、奇异信号
2. 冲激信号
4）冲激信号的极限模型
f (t ) 1 2
时域分析与频域分析方法
时域分析与频域分析方法时域分析和频域分析是信号处理中常用的两种方法。
它们可以帮助我们理解信号的特性、提取信号的频谱信息以及设计滤波器等。
本文将介绍时域分析和频域分析的基本原理和方法，并比较它们的优缺点。
一、时域分析方法时域分析是指在时间域内对信号进行分析和处理。
它研究的是信号在时间轴上的变化情况，通常用波形图表示。
时域分析的基本原理是根据信号的采样值进行计算，包括幅度、相位等信息。
时域分析方法常用的有以下几种：1. 时域波形分析：通过观察信号在时间轴上的波形变化，可以获得信号的幅度、周期、频率等信息。
时域波形分析适用于周期性信号和非周期性信号的观测和分析。
2. 自相关函数分析：自相关函数描述了信号与自身在不同时间延迟下的相似度。
通过计算自相关函数，可以获得信号的周期性、相关性等信息。
自相关函数分析通常用于检测信号的周期性或寻找信号中的重复模式。
3. 幅度谱密度分析：幅度谱密度是描述信号能量分布的函数。
通过对信号进行傅里叶变换，可以得到信号的频谱信息。
幅度谱密度分析可以用于选取合适的滤波器、检测信号中的频率成分等。
二、频域分析方法频域分析是指将信号从时间域转换到频率域进行分析和处理。
频域分析研究的是信号的频率特性，通常用频谱图表示。
频域分析的基本原理是将信号分解为不同频率的成分，通过分析每个频率成分的幅度、相位等信息来研究信号的特性。
频域分析方法常用的有以下几种：1. 傅里叶变换：傅里叶变换是频域分析的基础。
它可以将信号从时域转换到频域，得到信号的频谱信息。
傅里叶变换可以将任意连续或离散的信号表达为一系列正弦曲线的和，从而揭示信号的频率成分。
2. 快速傅里叶变换：快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算傅里叶变换的方法，可以加快信号的频域分析速度。
FFT广泛应用于数字信号处理、图像处理等领域。
3. 频谱分析：通过对信号进行傅里叶变换或快速傅里叶变换，可以获得信号的频谱信息。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分分布、频率特性等，并用于设计滤波器、检测信号的谐波等。