§1-3 信号的分解

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信号的分解原理

信号的分解原理

信号的分解原理
信号的分解原理是通过将复杂的信号拆分为若干个简单的成分来进行分析和处理。

这种分解可以帮助我们更好地理解信号的性质和特征。

在信号处理中,常常使用傅里叶变换和小波变换等方法来实现信号的分解。

傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法。

它通过将一个连续时间域上的信号分解为一系列复指数函数的线性组合,来表示信号的频谱特性。

傅里叶变换可以将信号分解为一组不同频率分量的振幅和相位,从而揭示了信号在频率域上的能量分布。

小波变换是一种将信号分解为一系列小波基函数的线性组合的方法。

小波是一种局部化的基函数,能够更好地描述信号的瞬时特性。

小波变换将信号分解为不同尺度和位置上的小波基函数,从而能够同时提供时域和频域的信息。

通过信号的分解,我们可以获得信号在不同频率、不同时间、不同尺度上的特征信息。

这种分解原理可以应用于信号处理、图像处理、音频处理等领域,帮助我们更好地理解和处理复杂的信号。

§1.3信号的分解

§1.3信号的分解
1 2 *
j fi (t ) [ f (t ) f (t )]
1 2 *
8
0.5
fo(t)
0.5
奇分量
-2
-1 0
1
2
3
t
-2
-1 0
1
2
3
t
5
-0.5
-0.5
3 信号分解成冲激脉冲分量之和
f (t )
f (t1 )
t1
t1
t t1 0
t
6
f (t ) f (t1 )[u(t t1 ) u(t t1 t1 )]
f (t ) f (t1 )[u(t t1 ) u(t t1 t1 )]
§1-1-4 信号的分解
为了便于研究信号的传输和处理问题,往 往将信号分解为一些简单(基本)的信号之和, 分解角度不同,可以分解为不同的分量。 •直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量
1
1 信号分解成直流分量和交流分量
f (t ) f D f A (t )
直流分量 交流分量
信号平均值
fD
f A (t )
f (t )
f A (t )dt 0 。即交流分量在一个周期内的积分为0。 对于交流分量,必有 T / 2 2 另外,一个信号的平均功率等于直流功率和交流功率之和。

T /2
2 信号分解成偶分量与奇分量
偶分量定义 奇分量定义
f e (t ) fe (t )
fo (t ) fo (t )
0 t
0
t
3
信号分解为奇、偶分量:
偶分量:fe (t ) fe (t ) 奇分量:f 0 (t ) f0 (t ) 信号 f (t )可 表示为:

信号的分解

信号的分解
• 用帕斯瓦尔方程的等式表示信号分解能量 的关系。
信号的分解
什么是分解
• 数学上有向量分解X,Y,Z轴上的投影; • 物理上力的分解, • 化学上水的分解(电解水)。 • 总之分解可以使得数学物理的计算更方便,
使得物质吸收或者释放能量,那么信号的 分解是怎样的呢?
一、信号为什么要分解
原因:
便于分析复杂的信号,
• 例如:

1)把一个平均值不为零的信号分
2
f (t)
fo(t)
1f
2
(t)
f
(t )
信号的平均功率 = 偶分量功率 + 奇分量功率
三、分解成冲击信号的和
• 任意信号X(t)可以近似用一些列等宽的矩 形脉冲之和来表示。如下图所示
• 图中 t→0的情况下,有
• x(t)=∫ ∞x(τ)δ(t-τ)dτ -∞
• 上式表明,任意信号x(t)可以经平移
的多个单位冲激函数加权后的连续和也就 是积分表示,既任意信号x(t)可以分解为一 系列具有不同强度的冲激函数
四、正交信号
• 信号正交分解的目的? • 在信号空间中如果能找到一系列相互正
交的信号,以用它们的组合来表 示。
正交函数集
• 信号空间类似空间矢量,找到基向量,就 可以用它们的组合表示信号空间任一向量。
解为直流分量和交流分量;

2)也可以把任意 信号分解为偶分量
和奇分量。
二、偶分量与奇分量
对任何实信号而言:
f (t)
fe(t)
fo
(t
)
fe fo
(t (t
): ):
偶 奇
分 分
量 量
fe t fe t e : even

信号的分解概述.

信号的分解概述.

二、偶分量与奇分量
对任何实信号而言: f e ( t ): 偶分量 f ( t ) f e ( t ) f o ( t ) f o ( t ): 奇分量 f e t f e t e : even f o t f o t
o : odd
1 f e ( t ) f ( t ) f ( t ) 2 1 f o ( t ) f ( t ) f ( t ) 2 信号的平均功率 = 偶分量功率 + 奇分量功率
四、正交信号
• 信号正交分解的目的? • 在信号空间中如果能找到一系列相互正 交的信号,并以它们为基本信号,信号空 间中的任一信号都可以用它们的组合来表 示。
正交函数集
• 信号空间类似空间矢量,找到基向量,就 可以用它们的组合表示信号空间任一向量。 • 1)正交函数集:若两个非零实函数能满足 t2 式∫ f1(t)f2(t)dt=0, 则称f1(t)与f2(t)在 t1 • (t1,t2)内正交。 • 2)若有N个非零实函数构成一个函数集,而 且在(t1,t2)内满足 t2 0 i≠j • ∫ fi(t)f2(t)fj(t)f2(t)dt= { ki i=j t1
信号的分解
什么是分解
• • • • 数学上有向量分解X,Y,Z轴上的投影; 物理上力的分解, 化学上水的分解(电解水)。 总之分解可以使得数学物理的计算更方便, 使得物质吸收或者释放能量,那么信号的 分解是怎样的呢?
一、信号为什么要分解
原因: 便于分析复杂的信号, • 例如: • 1)把一个平均值不为零的信号分 解为直流分量和交流分量; • 2)也可以把任意 信号分解为偶分量 和奇分量。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
三、分解成冲击信号的和

清华大学信号与系统课件13信号的分解 26页PPT文档

清华大学信号与系统课件13信号的分解 26页PPT文档

奇分量定义
fo(t)fo(t)
0
13.08.2019
t
课件
0
t
3
分解成冲激脉冲分量之和
t1 f (t1)
13.08.2019
t1 课件
t
4
t
f(t) lt1 i0tm 1 0f(t1)[u(tt1)u(tt1 t1) ]t1/. t1
t
f(t) lt1i m 0t10f(t1)(tt1) .t1
§1.3 信号的分解
•直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量 •正交分量
13.08.2019
课件
1
直流分量和交流分量
f(t)fDfA(t)
fD
直流分量 交流分量 信号平均值
f A (t)
f (t)
13.08.2019
课件
2
偶分量与奇分量
偶分量定义
fe(t)fe(t)
如在区间 (t1, t2 ) 内满足正交特性,即
t1 t2gi(t)gj(t)d t0 (ij)
t2 t1
gi2(t)dtKi
则此函数集称为正交函数集
13.08.2019
课件
19
任意函数由n个正交的函数的线性组合所近似
f(t)c1g1(t)c2g2(t)cngn(t)
n
crgr(t) r1
图中粉 色部分
图中粉色以上 的小矩形阶跃
f(t)f(0)u(t)0 tdd (1 ft1t)u(tt1)d1t
13.08.2019
课件
7
分解成实部分量和虚部分量
f(t)fr(t)jif(t)
f*(t)fr(t)jif(t)

信号的几种分解形式

信号的几种分解形式

信号的几种分解形式
信号是消息的表现形式,消息则是信号的详细内容。

为了讨论信号传输与信号处理的问题,往往将一些信号分解成比较简洁的信号重量之和,信号可以从不同角度进行不同的信号分解。

一、直流重量与沟通重量
信号平均值即信号的直流重量,从原信号中去掉直流重量即得到信号的沟通重量。

设原信号为f(t)分解为直流重量fD与沟通重量fA(t)。

表示为f(t)=fD+fA(t)
信号的平均功率= 信号的直流功率+ 沟通功率
二、偶重量与奇重量
任何信号都可以分解为偶重量与奇重量两部分之和。

信号的平均功率= 偶重量功率+ 奇重量功率
这个分解方法的优点是可以分别利用偶函数与奇函数的对称性简化信号运算。

三、脉冲重量
一个信号可以近视分解为很多脉冲重量之和。

可以分解为矩形窄脉冲重量(窄脉冲组合的极限状况就是冲激信号的叠加)或者分解为阶跃信号重量的叠加。

用矩形脉冲靠近信号f(t)
这类分解的优点是基本信号元的波形简洁,响应好求,并且可以
充分利用LTI系统的叠加、比例与时不变性,便利的求解简单信号的响应。

四、正交函数重量
在频域法中,将信号分解为一系列正弦函数的和(或积分),通过系统对正弦信号的响应求解系统对信号的响应。

信号的分解


0
4
所以: f (t ) 4 sin t
17
例:试用正弦sint 在(0,2)区间内来表示余弦cost
显然
2
0 cost sin tdt 0
所以 c12 0
说明cost 中不包含 sint 分量, 因此cost 和 sint 正交.
18
三、 正交函数集
n个函数 g1(t), g2 (t),gn (t) 构成一函数集,
如在区间 (t1, t2 ) 内满足正交特性,即
t2
t1
gi
(t
)
g
j
(t
)dt
0
(i j)
t2 t1
g
2 i
(t
)dt
Ki
则此函数集称为正交函数集
19
任意函数由n个正交的函数的线性组合所近似
f (t) c1g1(t) c2 g2 (t) cn gn (t)
n
cr gr (t) r 1
f (t0 )
t0 0
f (t) (t t0 )dt
5
分解成单位阶跃分量之和
f (t1)
f (t1 t1) f (0)
t1
t1
6
t
f (t) f (0)u(t)
[
f
(t1) f (t1t1 t1
)]
u(t
t1)t1
t1 t1
图中粉 色部分
图中粉色以上 的小矩形阶跃
f (t)
f (0)u(t)
1
ci
t2 t1
f (t)gi (t)dt
2
1 t2 t1
t2 t1
n
f 2 (t)dt cr 2
r 1

《信号的分解与合成》课件

其中,$x(n)$是输入的离散信号,$N$是信号长 度,$k$是频域索引,$X(k)$是对应的变换系数 。
离散余弦变换的应用实例
图像压缩
音频编码
JPEG标准使用DCT作为其核心的图像压缩 算法。通过量化DCT系数,可以去除高频 分量,从而实现高效的图像压缩。
某些音频编码格式,如AAC,也利用了 DCT来压缩音频数据。
离散余弦变换的数学表达
$$X(k) = sum_{n=0}^{N-1} x(n) cosleft(frac{pi k(2n+1)}{2N}right)$$
二维DCT公式:对于图像信号,通常使用二维DCT进 行变换。二维DCT可以通过对图像的每个8x8块应用
一维DCT得到。
一维DCT公式:DCT-I(一维离散余弦变换) 的基本公式如下
《信号的分解与合成》ppt课件
目 录
• 信号分解的基本概念 • 信号的傅里叶分解 • 信号的离散余弦变换 • 信号的分解与合成 • 信号分解与合成的应用
01
信号分解的基本概念
信号的定义与性质
信号的定义
信号是传递信息的一种方式,通 常以某种物理量(如电压、电流 、声音等)的形式存在。
信号的性质
信号具有时间性和空间性,可以 随时间或空间变化。信号的幅度 、频率和相位是描述信号的三个 基本物理量。
信号的分解与合成在通信、音频处理 、图像处理等领域有着广泛的应用。
05
信号分解与合成的应用
在通信系统中的应用
信号传输
信号的分解与合成在通信系统中用于将复杂信号拆分为简单的正 弦波信号,便于传输和接收。
频谱分析
通过信号的分解,可以分析信号的频谱特性,了解信号中包含的频 率成分,用于调制解调、频分复用等技术。

§信号的分解

∆τ
=−∞
[u(t −τ ) − u(t −τ − ∆τ)= du(t −τ ) = δ (t −τ ) ] lim
∆τ dt
∆τ →dτ ,

∑ τ

=−∞
→∫

τ =−∞
所以 f (t ) = ∫ f (τ )δ (t −τ )dτ
−∞
出现在不同时刻的, 出现在不同时刻的, 不同强度的冲激函 数的和。 数的和。
§ 用信号分解的观点 看系统分析
为了便于研究信号的传输和处理问题, 为了便于研究信号的传输和处理问题,往 往将信号分解为一些简单(基本) 的信号之和, 往将信号分解为一些简单 ( 基本 ) 的信号之和 , 分解角度不同, 分解角度不同,可以分解为不同的分量
• • • • • 直流分量与交流分量 偶分量与奇分量 脉冲分量 实部分量与虚部分量 正交函数分量
[
]
1 jfi (t ) = f (t ) − f * (t ) 2
[
]
实际中产生的信号为实信号, 实际中产生的信号为实信号 , 可以借助于复信号来 研究实信号。 研究实信号。
5.正交函数分量
如果用完备正交函数集来表示一个信号, 如果用完备正交函数集来表示一个信号,那 组成信号的各分量就是相互正交的。 么,组成信号的各分量就是相互正交的。把信 号分解为正交函数分量的研究方法在信号与系 统理论中占有重要地位, 统理论中占有重要地位,下面我们重点讨论一 个信号在频域、 域以及离散信号Z域的分解。 个信号在频域、S域以及离散信号Z域的分解。
sin ωt 和 cosωt ,单位复指数信号
jω t
都可作为基本信号。由于三角函数是单频信号,复指 都可作为基本信号。由于三角函数是单频信号, 数信号据欧拉公式可表示为 e

信号的分解(课件)

模拟信号是连续的物理变量信号,数字信号是以二 进制形式在计算机等数字设备上表示的信号。
周期信号和非周期信号
周期信号是在一定时间范围内以相同方式重复的信 号,非周期信号没有重复的周期。
信号分解的意义与应用
信号滤波
信号分解可以过滤掉某些频率分量,使得信号更清晰。
信号压缩
信号分解可以去除信号中的噪声或冗余信息,从而压缩信号。
2
级数的推导
将目标函数展开为周期函数,根据三角公式计算正余弦项的系数。
3
应用:音频处理和图像压缩
傅里叶级数可以用于声音信号的分析和处理,以及图像压缩。
傅里叶变换的定义和性质
傅里叶变换
傅里叶变换将时域信号分解为不同频率的复指数,可以得到信号的基频、谐波和相位等频域信息。
线性
线性是指信号的傅里叶变换与 它的线性组合的傅里叶变换之 和相等。
应用:声音处理和图像处理
DFT可以用于信号的分析、解调、滤波和特征提取, 常用于音频和图像处理。
信号重构和合成
信号重构原理
信号重构是使用信号分解的结果重新合成原始信号, 可以恢复信号的时域和频域特性。
信号合成原理
信号合成是将不同的频域分量组合在一起,以产生 新的信号。
信号分解的实际案例分析
1
信号分解在滤波器设计中的应用
对称
实信号的傅里叶变换是一个共 轭对称函数,虚部为奇函数, 而复信号可以表示为共轭的实 信号相加。
平移
时域上的平移会导致频域上的 相位变化,而频域上的平移会 导致时域上的实位移。
傅里叶变换的时频分析
时频分析原理
时频分析可以将信号同时在时间和频率上进行分析, 并最小化时域和频域中的不确定性。
短时傅里叶变换(STFT)的应用
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{1, cos kΩ1t , sin kΩ1t | k = 1,2,3,L}
{e
jkΩ1t
| k = 整数与0}
{e
π kn j2 N
| k = 0,1,2,L, N − 1}
11
例1: 设矩形脉冲
⎧ +1 f (t ) = ⎨ ⎩ −1
(0 < t < π ) (π < t < 2π )
试用正弦函数sint 在区间(0,2 π )内来近 似表示此函数,使均方误差最小。 f (t )
x (−t )
1
t
−1
1
t
1 xe (t) = xe (−t) = [x(t) + x(−t)] 2
奇分量:
x e (t )
1 2
−1
1
t
x o (t )
−1
1 2
1 xo (t) = −xo (−t) = [x(t) − x(−t)] 2

1 2
1
t
4
再例如:
x (t )
1 −1 1 2
x (−t )
14
1
一、交直流分解: 信号可分解为交流分量与直流分量的叠加。
x(t) = xd + xa (t)
其中直流分量就是信号的平均分量:
T 2
1 xd = ∫ x(t)dt T −T
2
信号减去直流分量剩下的就是交流分量:
xa (t) = x(t) − xd
2
例如:下图为一升余弦信号
x(t )
2
x(t) = 1+ cost
10
x (t ) = ∑ ci g i (t )
i =1
n
式中的ci是组合系数,它与函数x和分量gi(t)有关:
t2
ci =
* x ( t ) g i (t ) dt ∫ t1 t2

t1
g i (t ) dt
2
1 = ki
t2
* x ( t ) g i (t ) dt ∫ t1
本课程将主要应用到的正交函数集是三角函数集:
三、虚实分解: 复信号可分解为实分量与虚分量的叠加。
x(t) = xr (t) + jxi (t)
其中实分量也称实部:
x (t) = xr (t) − jxi (t)
*
1 * xr (t) = [x(t) + x (t)] 2
信号的虚分量也称虚部:
1 * xi (t) = [x(t) − x (t)] 2j
T 2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
−T 2
t
T 2
xd
1
−T 2
T 2
t
1 xd = ∫ x(t)dt =1 T −T
2
1
xa (t )
T 2

T 2
t
xa (t) = x(t) −1 = cost
3
二、奇偶分解: 信号还可分解为奇分量与偶分量的叠加。
x(t) = xe (t) + xo (t)
其中偶分量:
−1
x (t )
1 1
−∞

离散时间信号也有类似的分解表示。如:
x ( n)
x(3) x(0) x(1) x(2) x(m + 1)
x(n) =
n
x ( m)
m=−∞
∑x(m)δ(n − m)
8

−2
−1
0
1
2
3
m
m +1
= x(n) ∗δ(n)
五、正交分解: 1、函数的内积 设x、y均是定义在区间(t1,t2)上的函数,它们的内 积定义为:
1
对于离散时间信号,也 有同样的分解表示。
t
t
−2
−1
1
x(n) = xe (n) + xo (n)
xe (n) = xe (−n)
x e (t )
1 2
−2
−1
1
2
t
1 = [x(n) + x(−n)] 2
x o (t )
1 2
xo (n) = −xo (−n)
2
−2
−1
1
t
共轭对称?
1 = [x(n) − x(−n)] 2 5
< x(t ), y (t ) >= ∫ x(t ) y * (t )dt
t1 t2
2、函数的正交 设x、y均是定义在区间(t1,t2)上的函数,它们的内 积为零,即
< x(t ), y (t ) >= ∫ x(t ) y * (t )dt = 0
t1 t2
则称x、y在区间(t1,t2)上是相互正交的。
0
π
π
4
所以 f ( t ) ≈
π
sin t
13
例2:试用函数 内近似表示 解:Q
f 1( t ) = sin t 在区间 ( 0 , 2π )
f 2 ( t ) = cos t


0
cos t ⋅ sin tdt = 0
∴ C 12 = 0
也即cost不包含sint分量,或说cost与sint正交。
x (n) = xr (n) − jxi (n)
*
1 * xi (n) = [x(n) − x (n)] 2j
共轭实虚对应?
7
四、冲激(脉冲)分解: 一连续时间信号可表示为此信号与单位冲激信号的卷 积积分。或者说,单位冲激信号与一信号的卷积积分, 仍是此信号。也有用此式作为单位冲激信号的定义。
x(t) = x(t) ∗δ(t) = ∫ x(τ)δ(t − τ)dτ
9
3、正交函数集 设{gi(t)|i=1,2,…}是定义在区间(t1,t2)上的函数 集,它的各分量间两两正交,即
⎧k i < g i (t ), g j (t ) >= ∫ g i (t ) g (t )dt = ⎨ ⎩0 t1
* j t2
i= j i≠ j
则称{gi(t)|i=1,2,…}是区间(t1,t2)上的一个正交函数 集。 4、函数的正交分解 设x是为定义在区间(t1,t2)上的一个函数,同区间上 有一正交函数集:{gi(t)|i=1,2,…} 。则函数x可以分解 表示为此正交函数集中各分量的组合,即
§1-4 信号的分解 信号分解实际上是对信号进行某种或几种 运算来实现的。信号分析时,我们往往是将所 分析的信号进行分解,分解为一些简单的基本 信号的组合。根据所包含的简单基本信号的成 分和参数,对所分析信号以深入了解。 这里我们将介绍信号的几种常见的分解表 示。它们是:交直流分解、奇偶分解、虚实分 解和冲激分解;最后还会提到更一般的重要分 解表示:正交分解。
6
例如:
e jΩt = cos Ωt + j sin Ωt e − jΩt = cos Ωt − j sin Ωt
离散时间信号也有同样的分解表示。
x(n) = xr (n) + jxi (n) 1 xr (n) = [x(n) + x* (n)] 2
例如:
e jωn = cos ωn + j sin ωn e − jωn = cos ωn − j sin ωn
π
4
1 0
π

t

π
4
1
12
x (t ) = ∑ ci g i (t )
i =1
n
解: f
( t ) 在区间 ( 0 , 2π ) 内近似为
c 12 =
=


f ( t ) ≈ c12 sin t
0
f ( t ) sin tdt
2π 0
π

1
sin tdt

2
=
4
π
[ ∫ sin tdt + ∫ (− sin t )dt ]
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