第六章-振动信号的处理和分析
基础物理学上册习题解答和分析第六章习题解答和分析

习题六6-1频率为Hz 41025.1⨯=ν的平面简谐纵波沿细长的金属棒传播,棒的弹性模量211/1090.1m N E ⨯=,棒的密度33/106.7m Kg ⨯=ρ.求该纵波的波长. 分析 纵波在固体中传播,波速由弹性模量与密度决定。
解:波速ρ/E u =,波长νλ/u = 2/0.4E m λρν==6-2一横波在沿绳子传播时的波方程为:))(5.2cos(04.0SI x t y ππ-=(1)求波的振幅、波速、频率及波长;(2)求绳上的质点振动时的最大速度;(3)分别画出t=1s 和t=2s 的波形,并指出波峰和波谷.画出x=1.0m 处的质点的振动曲线并讨论其与波形图的不同.解:(1)用比较法,由)2cos()5.2cos(04.0x t A x t y λπϕωππ-+=-=得0.04A m = ; /2 2.5/2 1.25Hz νωπππ===;2, 2.0m ππλλ== 2.5/u m s λν==(2)0.314/m A m s νω==(3)t=1(s)时波形方程为:)5.2cos(04.01x y ππ-= t=2(s)时波形方程为:)5cos(04.02x y ππ-=x=1(m)处的振动方程为:)5.2cos(04.0ππ-=t y6-3 一简谐波沿x 轴正方向传播,t=T/4时的波形图如题图6-3所示虚线,若各点的振动以余弦函数表示,且各点的振动初相取值区间为(-π,π].求各点的初相.分析 由t=T/4时的波形图(图中虚线)和波的传播方向,作出t=0时的波形图。
依旋转矢量法可求t=0时的各点的相位。
解:由t=T/4时的波形图(图中虚线)和波的传播方向,作出t=0时的波形图(图中实线),依旋转矢量法可知 质点1的初相为π; 质点2的初相为π/2; 质点3的初相为0; 质点4的初相为-π/2.6-4 有一平面谐波在空间传播,如题图6-4所示.已知A 点的振动规律为)t cos(A y ϕ+ω=,就图中给出的四种坐标,分别写出它们波的表达式.并说明这四个表达式中在描写距A 点为b 处的质点的振动规律是否一样? 分析 无论何种情况,只需求出任意点x 与已知点的相位差,同时结合相对坐标的传播方向(只考虑相对于题图题图6-3t=坐标方向的正负关系)即可求解波的表达。
模态振动相关实验数据处理

模态振动相关实验数据处理模态振动是结构动力学中一个重要的研究领域,它可以帮助我们了解结构体系的振动特性和动力响应。
在进行模态振动相关实验时,数据处理是非常关键的一步。
本文将探讨模态振动实验数据处理的一些方法和技巧,帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
首先,我们需要收集实验数据。
模态振动实验通常包括使用激励方式(如冲击法、频响法等)对结构进行外力激励,然后通过传感器采集结构的振动响应信号。
采集的响应信号可以是加速度信号、速度信号或位移信号,具体的选择取决于实验的需要和测量设备的要求。
在进行数据采集之前,需要对测量设备进行校准,以确保测量结果的准确性。
此外,还需进行预处理,即去除信号中的噪声和干扰,提高信号的质量。
常见的预处理方法包括滤波、采样频率调整等,可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。
接下来,我们需要对采集到的数据进行分析和处理。
模态振动的主要目标是确定结构的固有频率、阻尼比和模态形态。
为了实现这一目标,我们可以采用一些经典的方法,如频域分析法、时域分析法和模型识别法等。
频域分析法是一种常用的方法,它可以将信号从时域(时间域)转换到频域。
在频域中,我们可以通过对信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到信号的频谱信息。
频谱图显示了信号在不同频率下的能量分布情况,通过分析谱线的位置和幅值,我们可以得到结构的固有频率。
时域分析法则是基于信号的时域特性进行分析。
时域分析常用的方法包括自相关函数分析、互相关函数分析和峰值检测等。
通过对信号进行时域分析,我们可以得到信号的波形和振幅特征,从而进一步研究结构的模态特性。
模型识别法是一种基于系统辨识理论的方法,在模态分析中也得到了广泛应用。
模型识别方法的核心思想是将实测信号与数学模型进行比较,并通过参数估计技术来确定模型的参数。
常用的模型识别方法包括有限元模型识别、模态参数估计等。
这些方法能够较准确地确定结构的固有频率、阻尼比和模态形态。
在数据处理过程中,我们还需要注意一些常见问题,如频率分辨率、模型阶数的选择等。
机械系统的振动信号处理与分析

机械系统的振动信号处理与分析振动是机械系统中常见的现象之一,它反映了系统内部的运动和变化。
因此,对机械系统的振动信号进行处理和分析,可以帮助我们了解系统的运行状态、故障原因以及优化设计。
一、振动信号的获取与处理要进行振动信号的处理与分析,首先需要获取振动信号。
常见的获取方式有加速度传感器、振弦传感器、振动接头等。
这些传感器可以将机械系统的振动转化为电信号,并输出到数据采集设备中。
在进行振动信号处理之前,我们需要进行预处理。
预处理包括滤波、抽取等操作,旨在去除噪声、减小数据量,提高信号的质量。
常见的滤波方法有低通滤波、带通滤波等,可以根据实际需要选择合适的滤波器和参数。
二、振动信号的特征提取与分析在获得干净的振动信号后,我们需要对其进行特征提取与分析。
振动信号的特征包括幅值、频率、相位等,通过分析这些特征可以了解振动信号的性质与变化规律。
幅值是振动信号的大小,可以反映系统的振动强度。
通过计算振动信号的均方根值、峰值等指标,可以获得信号的幅值特征。
频率是振动信号的变化速度,可以反映系统的运行状态。
通过傅里叶变换、小波变换等方法,可以将振动信号从时域转换到频域,进而得到信号的频率特征。
相位表示振动信号的相对位置关系,可以通过相关分析等方法得到。
三、振动信号的故障诊断与预测振动信号处理与分析可以用于机械系统的故障诊断与预测。
通过对振动信号的特征进行分析,我们可以识别出常见的故障模式,如轴承故障、齿轮故障等。
不同的故障模式在振动信号上表现出不同的特征,通过比较故障信号与正常信号的差异,可以判断系统是否存在故障。
此外,振动信号处理与分析还可以用于故障预测。
通过对机械系统的振动信号进行长期监测,可以建立故障预测模型,并预测系统的寿命和故障发生的时间。
这对于制定维护计划和提前采取措施具有重要意义,可以减少故障带来的停机时间和维修成本。
四、振动信号处理与分析的应用领域振动信号处理与分析广泛应用于工业领域。
在制造业中,通过对机械设备的振动信号进行监测与分析,可以实现设备状态的实时监控与故障预测,提高设备的稳定性和可靠性。
振动信号处理

3) 通过谐波分量间的相位关系,可检测和表征时间序 列中的非线性,以及辨识非线性系统。
4) 检测和表征信号中的循环平稳性以及分析和处理循环平 稳信号。 高阶循环统计量能自动抑制任何平稳(高斯与非高斯)噪 声的影响。
2。确知信号的矩谱分析
2.1确定性信号的能量与功率 设 {X(k)})(k=0;±1,…为实确知信号,其瞬时功率为 !X(k)!2,总能量为:
➢由于频率与周期成反比,因此反映信号高频成份需要用窄时窗,而 反映信号低频成份需要用宽时窗
6.5时频分布的一般理论
更一般的方法是讨论二维的时频分布方法: 1.几个基本概念 (1)信号的能量
(2)时频分布的基本性质
希望时频分布所具有的性质: ➢时频分布必须是实的(最好是正的)一种能量的表示方式,所以为实的。 ➢时频分布关于时间t和频率f的积分为信号的总能量
第五章时频分析基础及短时傅利叶变换
所谓时变,是指信号的统计特性是随时间变化的。由于平稳信 号只不过是非平稳信号的最简单的例子,所以本章要着重讨论的信 号分析方法对任何信号都是适用的。这类分析方法统称为时频分析 方法,它是在时间—频率域而不是仅在时域或仅在频域上对信号进 行分桥的
6.1非平稳信号的研究领域 傅里叶变换及其反变换建立了时域(信号x(t))和领域(谱x(f))之间的—对一(射)关系。
双谱的性质
(1) 双谱满足以下对称性
(2) 零均值高斯信号的高阶谱(阶数大于2) 等于零。 因此双谱很适宜于分析淹没在高斯噪声中的非高斯信号, 理 论上可以完全抑制噪声, 提取有用信息。 (3) 双谱保留了信号的相位信息, 可以用来描述非线性相位耦合。 使用中常将双谱做归一化处理得到双相干谱
双相干谱的物理意义为: 频率X1 与X2 二次相位耦合产 生的能量在X1+ X2 处总能量中所占的比例。双相干谱 函数的平方, 值在0 与1 之间, 定量描述了二次耦合的程 度。当双相干谱函数的平方值为1时, 表示X1+ X2 处的 能量全部来自X1 与X2 间的相位耦合; 当其值为0 时, 表 示不存在相位耦合。
常用检测方法.

频带宽:通常按售频程和 倍频程来划分
每个带宽上限频率为fc2下限fc1
带宽B=fc2-fc1频带中 Nhomakorabea频率规定fc2=2nfc1
频带宽与中心频率关系为
当n=1时,B/fo=0.71称为倍频程
当 时B/fo=0.23称为 倍频程
若采用 倍频程时,每确定一个中心频率fO便可得到一个相应带宽
响度级和响度关系,(一定关系表6-3)
LN——响度级
N——响度(宋)
2.频率计权声级
近似人耳的网络:称为频率计权网络,图6-4
A.模拟人耳对比αB以下低强茺噪声的频率特性;
B.模拟55~85αB以下低强度噪声的频率特性;
C.模拟高强度噪声频率特性
D.专为指飞机飞过时的噪声烦恼程度而设计的。
3.等效连续声级
是一个用来表达随时间变化的噪声的等效量。
式中T——总测量时间
PA(t)——A计权瞬时声压;
PO——参考声压(20uPa)
等效连续声级与时间T有关,时间T长,危害越大,也是计算日夜平均声级LDN和噪声污染LNP的基础。
这是一个主人听力损失的发病率指标
典型噪声及其参量表6-3
三、噪声测量常用仪器
常用仪器声级计主要附件,传声器,标准器,防风锥,三角架
噪声测量系统图6-8
测量时昼避开本底噪声,即被测噪声源停业后还存在的噪声。
被测噪声源A级,本底噪声可忽略
被测噪声源相差小,应减去几个dB
尽量降低外界影响
2.声功率测量
测量设备。图6-9
在一定条件下,声功率定量,能客观表征噪声源特性声功率级是由声压级计算求得。
第二节振动的检测
振动信号分两类:
电厂汽轮机组振动问题研究与处理措施

电厂汽轮机组振动问题研究与处理措施摘要:主要研究电厂汽轮机组振动问题的原因、特点、影响以及处理方法。
通过对汽轮机组振动的分析和研究,提出了对于振动问题的有效解决方案,可以保障电厂运行的安全性和稳定性,同时提高电厂的经济效益。
电厂汽轮机组振动问题是电力工业中的一个重要问题,其严重程度直接影响到电厂的生产效率和安全性。
本文介绍了汽轮机组振动问题的基本概念和分类,分析了振动问题的原因,介绍了振动问题的检测和诊断方法,并提出了针对振动问题的处理方法和预防措施,为电力工业中汽轮机组振动问题的解决提供了一些参考。
关键词:电厂汽轮机组、振动问题、检测与诊断、处理方法、预防措施目录第一章引言第二章汽轮机组振动问题的基本概念和分类第三章汽轮机组振动问题的原因分析第四章汽轮机组振动问题的检测和诊断方法第五章振动问题的原因第六章振动问题的特点第七章振动问题的影响第八章振动问题的处理方法第九章汽轮机组振动问题的处理方法和预防措施结论第一章引言电厂汽轮机组是电力工业中的核心设备之一,其安全运行直接关系到电力生产的质量和效率。
然而,由于复杂的结构和运行环境,汽轮机组容易出现振动问题,导致设备的损坏和生产效率的降低。
因此,汽轮机组振动问题的研究和处理对于保障电力生产的正常运行具有重要意义。
第二章汽轮机组振动问题的基本概念和分类汽轮机组振动是指汽轮机组在运行过程中发生的机械振动,它是由于汽轮机组受到外部或内部的扰动而产生的。
振动问题可分为以下几类:一、自由振动:指汽轮机组在没有外部干扰的情况下,由于结构的固有特性而引起的振动。
二、受迫振动:指汽轮机组受到外部干扰而引起的振动,如机械冲击、电磁振动等。
三、共振振动:指汽轮机组与外部振动源处于共振状态而引起的振动,如地震、风振等。
第三章汽轮机组振动问题的原因分析汽轮机组振动问题的原因有很多,包括以下几个方面:一、机械失衡:机械失衡是导致汽轮机组振动的主要原因之一,它可能是由于部件安装不当、制造质量不良等原因引起的。
matlab课程设计

-问题抽象与数学描述
- Matlab工具箱在工程问题中的应用
2.案例一:振动分析
-振动系统的建模
-振动信号的时频域分析
3.案例二:电力系统稳定性分析
-电力系统模型的建立
-系统稳定性的时域仿真
4.案例三:金融市场模拟
-股票价格模拟
-期权定价模型(Black-Scholes模型)的Matlab实现
5.案例四:数字通信系统设计
-信号调制与解调
-误码率性能分析
-基于Matlab的通信系统仿真设计
5、教学内容
《Matlab课程设计》
章节:第九章课程实践项目
1.项目一:数据可视化与分析
-数据预处理与清洗
-利用Matlab进行数据可视化
-数据分析报告撰写
2.项目二:优化算法实践
-选择合适的优化算法解决实际问题
matlab课程设计
一、教学内容
《Matlab课程设计》
章节:第五章数值计算
1.数值微积分
-数值积分的应用与实现
-数值微分的应用与实现
2.线性方程组求解
-高斯消元法
-矩阵分解法(LU分解、QR分解)
3.非线性方程求解
-二分法
-牛顿法
4.常微分方程数值解
-欧拉法
-龙格-库塔法
பைடு நூலகம்5.数据插值与拟合
-插值方法(拉格朗日插值、牛顿插值)
-数字滤波器设计
3.仿真与模拟
-随机过程的模拟
-蒙特卡洛方法在数值计算中的应用
4.机器学习初步
-数据预处理
-线性回归与逻辑回归的Matlab实现
5.控制系统设计与分析
-控制系统的时域分析
机械振动信号滤波方法的改进与优化

机械振动信号滤波方法的改进与优化第一章:引言机械振动信号滤波是一项关键技术,广泛应用于机械故障诊断、状态监测和预测维护等领域。
随着科学技术的不断发展,研究者们提出了多种滤波方法,旨在改进振动信号中的噪声和干扰,提高信号的质量。
本文将介绍几种常用的机械振动信号滤波方法,并探讨其优缺点,提出改进和优化的方案。
第二章:时域滤波方法时域滤波方法是最直观和简单的滤波方法之一。
其中最常见的方法是移动平均滤波和中值滤波。
移动平均滤波通过计算信号的平均值,可有效减少高频噪声的影响。
然而,移动平均滤波会导致滤波信号的延迟,对快速变化的振动信号处理效果不佳。
中值滤波则是基于信号的统计特性,通过取信号窗口中的中值来抑制噪声。
但当噪声峰值超过信号窗口的宽度时,中值滤波的效果也会受到限制。
第三章:频域滤波方法频域滤波方法在频率域中对信号进行处理,常用的方法有傅里叶变换、小波变换和自适应滤波等。
傅里叶变换将信号从时域转换到频域,在频域中进行滤波操作,再通过逆傅里叶变换将信号转换回时域。
傅里叶变换能够较好地抑制窄带噪声,但会忽略掉信号的瞬态特性。
小波变换则是将信号分解成不同频率的子信号,进一步提取振动信号的时频特性。
自适应滤波方法根据信号的特性进行自适应调整,能够更好地适应不同的振动信号。
第四章:小波包变换的改进与优化小波包变换是一种将信号分解成不同尺度和频率分量的方法,具有较好的时频分辨能力。
然而,传统的小波包变换存在频率精度不高、计算量大的问题。
针对这些问题,研究者们提出了波包拟合、改进小波包和小波共振等方法,以提高小波包变换的性能。
波包拟合方法通过建立信号模型,并进行参数拟合来提高频率精度。
改进小波包方法通过优化小波包基函数和子信号重构算法,提高了小波包变换的计算速度。
小波共振是一种新的变换方法,结合了小波变换和共振技术,具有较好的时频分辨能力和计算效率。
第五章:自适应滤波方法的改进与优化自适应滤波方法可以根据信号的自相关性进行自适应调整,适用于复杂的振动信号。
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线性叠加:
F[ax(t) by(t)]
aF[x(t)] bF[ y(t)]
证明:
aX ( f ) bY ( f )
F[ax(t) by(t)]
[ax(t) by(t)]e j2 ftd t
ax(t) e j2 ftd t by(t) e j2 ft d t
aX ( f ) bY ( f )
2 T
x(t)dt
2
ak
2 T
T
2 T
x(t)
cos k tdt
2
bk
2 T
T
2 T
x(t)sin ktdt
2
傅里叶级数
x(t) a0 (ak coskt bk sinkt) k 1
• 将上式同频率项合并,可写为:
x(t)
A0 2
k 1
Ak
cos(k t
k )
•
其中: A0 2a0
傅里叶级数的复数表达法
• 欧拉公式:
cos k t
1 2
(e jkt
e jkt )
sin kt
1 2j
(e jkt
e jkt )
• 可将三角级数形式的傅立叶级数转换为如下形式:
ck
1 T
T /2 x(t)e jk0t dt
T /2
x(t)
ck e jk0t
k
k 0, 1, 2,
• 傅里叶级数两种形式的关系:
相位频谱(相位谱): 相位k随频率变化的图形
周期信号频谱举例1
举例:周期信号
f
(t)
1
1 2
cos
4
t
2 3
1 4
sin
3
t
6
试求该周期信号的基波周期T,基波角频率Ω,画出它的单边频谱图
解 首先应用三角公式改写f(t)的表达式,即
f (t) 1 1 cos t 2 1 cos t
x(t)
ck e jk0t
k
k 0, 1, 2,
• 考虑到T→∞,ω→无穷小,记为dω;kω→ ω(由离散量变为连续
量),而
1 d T 2 2
同时,∑ →∫
d
ck 2
x(t)e jtdt
1
2
x(t
)e
jt
dt
d
X
()d
X () 1 x(t)ejtdt
2
x(t) X ()ejtd
1. 振动信号的测量
➢ 振动信号传感器 • 位移传感器 • 速度传感器 • 加速度传感器 • 电涡流传感器 • 光纤传感器 ➢ 机械振动的运动量和动特性参数的常用测量方法 • 频率的测量 • 相位差的测量 • 衰减系数及相对阻尼系数的测量
2. 振动信号的处理和分析
信号类型
信号的分类
稳态信号 非稳态信号
傅里叶变换(FT)的重要性质
对称性 若x(t) X ( f ) 则X t x f 若xt为偶函数 则X t x f
证明:
x(t) X ( f )ej2πftdf x(t) X ( f )e j2πftdf
将t与f互换
x( f ) X (t)e j2πftdt F[ X (t)]
非周期信号频谱
幅度频谱(幅度谱): X ( f ) 随频率 f 变化的图形
幅度谱中每条线代表某一频率分量的幅度——谱线 相位频谱(相位谱):
( f ) 随频率 f 变化的图形
X ( f ):频率谱密度函数,或简称为频谱函数 非周期信号频谱为 f 的连续函数
傅里叶变换(FT)的重要性质
设 F[x(t)]=X(f), F[y(t)]=Y(f)
F
t
x(t
)dt
1 j2πf
F[x(t)]
F
t
x(t)dt
1 j2πf
X( f )
傅里叶变换(FT)的重要性质
• 卷积:
x(t)* y(t) y(t)* x(t) x( ) y(t )d
• 时域卷积:
F[x(t)* y(t)] X ( f )Y ( f )
• 时域卷积定理说明,两个时间函数卷积的傅里叶变换等于 各时间函数的频谱密度函数的乘积。
第六章 振动信号的处理和分析
(基本理论)
本章内容
• 6-1 信号的分类 • 6-2 傅里叶变换 • 6-3 离散傅里叶变换(DFT) • 6-4 快速傅里叶变换(FFT) • 6-5 选带傅氏分析(ZOOM-FFT) • 6-6 功率谱与功率谱密度分析 • 6-7 线性系统的输入与输出关系 • 6-8 拉普拉斯变换与Z变换
傅里叶级数
• 周期信号: x(t) x(t nT)
周期为T,角频率=2/T,当满足狄里赫利(Dirichlet)条件时可分解为
如下三角级数—— 称为x(t)的傅里叶级数
x(t) a0 (ak coskt bk sinkt)
k 1
•
基频(第一阶圆频率):0
2
T
k
k
2
T
k0
a0
1 T
T
k
= 1 x( )e j2πf /k d
k
=
1 k
X
f k
傅里叶变换(FT)的重要性质
f t
E
F
E
o t
2
2
2π o 2π
(1) 0<k<1 时域扩展,频带压缩。
f t 2
2E 2F 2
E
o
t
π π
o
脉冲持续时间增加k倍,变化慢了,信号在频域的频
带压缩k倍。高频分量减少,幅度上升k倍。
X(ω)称为x(t)的傅里叶变换或频谱密度函数,简称频谱。 x(t)称为X(ω)的傅里叶逆变换或原函数。
傅里叶变换对
可记为:
xt X
正变换(FT):
X () F[x(t)] 1 x(t)ejtdt
2
分解过程(时域→频域)
逆变换(IFT):
x(t) F 1[X ()] X ()ejtd
• 证明:
F[x(t t0)]
x(t
t0
)e
j2 πft dt
• 令 t ,t0 则 t t0 , d d,t 代入上式得
F[x(t t0 )] F[x( )]
x( )e j2πf ( t0 )d
=e j2πft0 x( )e j2πf d
=e j2πft0 X f
傅里叶变换(FT)的重要性质
• 时域微分:
F
dx(t) dt
j2πfX
(
f
),
F
dn x(t) dt n
(
j2πf
)n
X
(
f
)
• 证明:
dx t
dt
1
2
d dt
X
f e j 2ftdf
1 2
X
f
d dt
e j 2ft
df
1
2π
j 2πfX
f
e j 2πftdf
傅里叶变换(FT)的重要性质
• 证明:
F[x(t)* y(t)]
[
x( ) y(t )d ]e j2πftdt
x( )[ y(t )e j2πftdt]d
x(
)
y(t
)e
j2 πf
(t
)d(t
)e
j2πf
d
x( )e j2πf d y(t )e j2πf (t )d(t )
n
3oω12来自6 432 3
(b)
周期信号频谱举例2
举例:有一幅度为1,脉冲宽度为的周期 矩形脉冲,其周期为T,如图所示。求频 谱。
-T
Fn
1 T
T
2 T
2
f (t) e jntd t
1 T
2
e
jnt
dt
2
f(t) 1
0
22
1 T
e jnt
jn
2
2
2 T
sin( n )
2
n
T
sin n
傅里叶变换(FT)的重要性质
• 频移:
F x(t)ej2πf0t X ( f f0 )
• 时移性质表明,信号在时间轴上的移位,其频谱函数的幅
度谱不变,而相位谱产生附加相移 2 ft0
• 频移性质表明,若要使一个信号的频谱在频率轴上右移 f0 单位,在时域就对应于其时间信号 ej2πf0t 乘以 x(t)
dt
交换微、积分次序
j 2fx t e j 2ftdt
dX f
df
j 2f x t
傅里叶变换(FT)的重要性质
• 积分:
F
t
x(t
)dt
1 j2πf
X( f )
• 证明:根据时域微分性质
F
dx(t) dt
j2πfF
x(t
)
F x(t)
1 j2πf
F
dx(t) dt
傅里叶变换(FT)的重要性质
•
尺度改变:
F[x(kt)]
1 k
X
f k
,
F
1 k
x
t k
X
(kf
)
• 证明: F[x(kt)] x(kt)ej2πftdt
• 令 kt,则 d k d,t 代入上式得
F[x(kt)] F[x( )] x( )e j2πf /k 1 d
• 非稳态信号:任何统计特性都随时间变化的信号。 • 连续性非稳态信号 • 瞬态信号
傅里叶变换
• 傅里叶变换(Fourier Transform)是一种线性的积分 变换。因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提 出,所以以其名字来命名以示纪念。