卷积和的主要性质
2-5 新版卷积的性质
(1)
结论1：
f(t)
f (t ) (t ) f (t )
f(t)
*
=
δ(t-t0)
f ( t ) (t t 0) f ( t t 0)
f(t-t1)
*
(1)
=
t0
f ( t t 1) ( t t 2 ) f ( t t 1 t 2 )
第五节 卷积积分的性质
•运算规律
•微积分性质
•与冲激函数卷积(重现性)
一．运算规律(代数运算)
1．交换律
f1 ( t ) f 2 ( t ) f 2 ( t ) f1 ( t )
2．分配律
f1 (t ) [ f 2 (t ) f 3 (t )] f1 (t ) f 2 (t ) f1 (t ) f 3 (t )
( 1) 2
直接
1
O
sgn(t )
t 1
O
(t )
(1)
t
是有始信号
正确f (t ) sgn( t ) (t ) sgn( t )
错误原因：
t
用微积分性质
sgn( t )
O
t
dsgn( t ) dt dt sgn( t ) 1 sgn( t ) ( 1) (1)
Sgnt g2 (t )
(t 2) g2 (t )
例题2-5-5
已知线性时不变系统对激励f1(t)与响应波形 y1(t)如图示,求该系统的冲激响应和在以下激励的 零状态响应.
f (t ) sin t (t ) (t 1)
f1(t) 1 0 2 t 1 0 1 y1(t)
2-5 卷积的性质
f(t-t1)
f (t t1) (t t2) f (t t1 t2)
*
t1
δ(t-t0)
(1) =
t0 δ(t-t2)
=
t2
t0 t1X+t2
第
结论2：
12 页
如果：f (t) f1(t) f2 (t) 则： f1(t t1) f2 (t t2 ) f1(t t2 ) f2 (t t1) f (t t1 t2 )
m=n, 微分次数＝
f1(t)
f2 (t )
f1(t)
f (1)
2
(t)
积分次数
X
求系统零状态响应的另一方法
第 8
页
yzs (t) 结论y zs:(yt )zs(t
f (t) h(t)
f (t) h(1) (t) yzs (t) f (t) s(t
)是激励的导数与系统阶跃响应的卷积.
求： x(t) h(t)
3.已知：x(t)与h(t)波形，求： x(t) h(t)波形
X(t)
h(t)
2
1
01
t
0
2
第 16 页
t tX
第
例题2-5-4 求以下两信号的卷积，并画出波形
17 页
x1(t)
3
1
0 12
6
t
x2(t)
1
-2
t
方法一：图解法（麻烦） 方法二：用微积分性质（小心） 方法三：将无始信号变为有始信号表示（聪明）
f (t)
h(t )
g(t) ht h1t h2 t
结论：子系统并联时，总系统的冲激响应等于
第二章 (4)卷积积分的性质
f 1 (t )
f 2 (t )
2
1
0
2
0 1
1
2 3
t
1
3
t
解法一: 解法一:图示法
f 1 (τ
t <1 ,
)
f (t ) = 0
2
0
1
2 3
τ
f 2 (t τ
t2
)
1
t 0
1
τ
解法一: 解法一:图示法
f 1 (τ
t <1 ,
)
t
f (t ) = 0
1< t < 2 ,
f (t ) = ∫ 2dτ = 2(t 1)
(2) e ε(t + 3) ε(t 5) 2t e ε (t + 3) ε (t 5) ∞ 2τ = ∫ e ε (τ + 3) ε (t τ 5)dτ ∞
2t
=∫t 53e2τ1 2(t 5) 6 e = e 2 6 1 2( t 2) = e 1 e 2
[
1 2τ dτ = e 2
' ∞ ∞
上式称为杜阿密尔积分. 上式称为杜阿密尔积分. 杜阿密尔积分 其物理含义为: 其物理含义为:LTI系统的零状态响应等于激励的 系统的零状态响应等于激励的
f ' (t )与系统的阶跃响应 g(t )的卷积积分. 的卷积积分. 导数
例2.4-4 求图示函数 f1(t ) 与 f2 (t ) 的卷积 f (t ) .
若f (t ) = f1(t ) f2(t ),则 f1(t t1 ) f2(t t2 ) = f1(t t2 ) f2 (t t1 ) = f (t t1 t2 )
推广4 推广
卷积和的性质
n
1 y[n] y[n 1] x[n] 2 x[n 1] 3 x[n 2] 5 1 1
9 1 n h( n) 1 66( 5 ) 5 n 2 n 0
稳定系统
第3章 离散时间系统的时域分析
3.8 反卷积及其应用(自学)
h1[n]
h[n]
h[n] k [n]
可逆性：由y[n]可确定x[n].
条件
x[n]
h[n] h1[n] [n]
y[n]
h1[n]
x[n]
第3章 离散时间系统的时域分析
•LTI离散系统的互联
对于级联系统：
x[n] h1[n] h2 [n] y[n]
h[n] h1[n] h2 [n]
1 x1[k ] n[n 1]u[n] 2 k
n
x2 (n) [u(n 6) u(n 1)] (n 6) (n 1)
y( n) x1[n] x2 [n]
k
x [k ] x [n]
1 2
n
1 n( n 1)u[n] { [n 6] [n 1]} 2
三.卷积和的性质
2.分配律:
第3章 离散时间系统的时域分析
1.交换律： x1[n]* x2 [n] x2 [n]* x1[n]
x1[n] x2[n]* x[n] x1[n] x[n] x2[n]* x[n]
3.结合 律： { x1[n] * x2 [n]}* x3 [n] x1[n] * { x2 [n] * x3 [n]}
第3章 离散时间系统的时域分析
例：试用系统模拟图来表示下列方程所描述的LTI系统
信号与系统笔记
信号与系统第一章1。
1 连续时间与离散时间信号确知信号可以表示成一个或几个自变量的函数连续时间信号在［t1，t2］区间的能量定义为：连续时间信号在［t1,t2］区间的平均功率定义为：离散时间信号在［n1,n2］区间的能量定义为离散时间信号在[n1，n2]区间的平均功率为在无限区间上也可以定义信号的总能量：连续时间情况下:离散时间情况下:在无限区间内的平均功率可定义为： 21lim 2()TTT P dtTx t ∞-→∞=⎰能量信号——信号具有有限的总能量，即：功率信号—-信号有无限的总能量,但平均功率有限。
即：信号的总能量和平均功率都是无限的。
即:如果信号是周期信号，则或这种信号也称为功率信号，通常用它的平均功率来表征或或如果信号是非周期的，且能量有限则称为能量信号。
1.2 自变量的变换1.时移变换当时，信号向右平移时，信号向左平移当时，信号向右平移 时，信号向左平移,0E P ∞∞<∞=,E P ∞∞=∞=∞2。
反转变换信号以t=0为轴呈镜像对称。
与连续时间的情况相同。
3. 尺度变换时，是将在时间上压缩a倍,时,是将在时间上扩展1/a倍。
由于离散时间信号的自变量只能取整数值，因而尺度变换只对连续时间信号而言。
周期信号与非周期信号：周期信号：满足此关系的正实数（正整数)中最小的一个，称为信号的基波周期（）。
可视为周期信号，但它的基波周期没有确定的定义。
可以视为周期信号,其基波周期。
奇信号与偶信号：对实信号而言：如果有和则称该信号是偶信号。
（镜像偶对称）如果有和则称该信号为奇信号。
(镜像奇对称）对复信号而言：如果有和则称该信号为共轭偶信号.如果有和则称为共轭奇信号。
任何信号都能分解成一个偶信号与一个奇信号之和。
对实信号有：其中其中对复信号有：其中：其中：1。
3 复指数信号与正弦信号一. 连续时间复指数信号与正弦信号其中C, a 为复数1. 实指数信号：C,a 为实数呈单调指数上升呈单调指数下降。
卷积和的概念
卷积和的概念卷积和的概念卷积和是一种在信号处理、图像处理、数值分析和控制理论等领域广泛应用的数学运算。
其主要用于处理具有周期性特征的数据，如正弦波、余弦波等。
一、卷积和的定义卷积和通常用符号"*" 表示，对于两个函数f(t) 和g(t)，其卷积和定义为：(f * g)(t) = ∫(-∞to ∞) f(τ) g(t - τ) dτ这表示将函数f(t) 向右平移，与函数g(t) 在每个位置上进行相乘，然后将所得的积分求和。
这个过程也被称为卷积积分。
二、卷积和的性质1. 交换律：f * g = g * f2. 结合律：f * (g * h) = (f * g) * h3. 单位元：e * f = f4. 反元素：f * (f^-1) = e三、卷积和的应用1. 在信号处理中，卷积和是描述信号的线性滤波和卷积的关键工具。
它能够揭示信号中的特定频率分量，对于提取信号中的关键信息具有不可替代的作用。
在数字信号处理中，通过将一个信号与一个滤波器函数进行卷积和，可以精确地调整信号的频率成分，从而提取出特定的频率分量。
这一过程不仅在通信、语音识别等领域有着广泛的应用，同时也是其他领域如图像处理、数值分析等的重要基础。
2. 在图像处理中，卷积和被用于实现图像的滤波和锐化，是图像处理的关键工具之一。
通过将图像与特定的滤波器函数进行卷积和，可以增强图像的特定特征，如边缘、纹理等。
这一技术在计算机视觉、图像分析等领域发挥着重要的作用，为机器视觉、人脸识别等复杂任务提供了可能。
3. 在数值分析中，卷积和是数值积分和微分方程求解的重要手段之一。
在科学研究和工程实践中，许多复杂的问题需要用数学模型进行描述和解决，而卷积和在这其中扮演着关键的角色。
例如，通过将一个函数与一个基函数（例如正弦函数或余弦函数）进行卷积和，可以获得该函数的离散化数值表示，为解决复杂的数学问题提供了有效的途径。
4. 在控制理论中，卷积和是描述系统的稳定性和响应特性的重要工具。
信号与系统 卷积积分的性质
信号与系统
d x t dt
h d
t
2
1
1 0
2
c
1
t
0
4
t
d
dxt t h d 15 dt 8
t
9 8
2
dxt t h d dt
3
1 0
2
2
6
1 0
2 3
6
t
f
e
信号与系统
t t t
[ 1 d ]u (t 1) [ 1 d ]u (t 2)
1 2
t
t
(t 1)u (t 1) (t 2)u (t 2)
(t 1)[u (t 1) u (t 2)] 3u (t 2) 0 t 1 3
0 t a 1 e d 1 e at 0 a
f t
1
1 d ]u(t ) 1 e at u t a
t 0
f d
t 0
t
e at
1 a
0
a
t
0
b
t
信号与系统
作业 13-4-16
t
y( )d f (t ) h( )d h(t ) f ( )d
t
y(t)的一重积分
y ( 1) (t ) f (t ) h( 1) (t ) f ( 1) (t ) h(t )
推广：
y ( m) (t ) f (t ) h( m) (t ) f ( m) (t ) h(t )
任意函数卷积政正弦函数
任意函数卷积政正弦函数一、函数卷积定义函数卷积是指将两个函数在某个区间内进行重叠部分的求和运算。
具体定义为：对于函数f(x)和g(x)，定义f(x)与g(x)的卷积为[f(x) * g(x)] = (f(x)与g(x)的函数图像重叠部分的面积)/dx。
二、卷积运算性质1.线性性质：对于任意常数a和b，有[a f(x)+b g(x)]h(x) = a[f(x)h(x)]+b[g(x)* h(x)]。
2.结合律性质：对于任意函数f(x)，g(x)和h(x)，有[f(x)(g(x)h(x))] =[f(x)g(x)]h(x)。
3.交换律性质：对于任意函数f(x)和g(x)，有[f(x)g(x)] = [g(x)f(x)]。
4.分配律性质：对于任意函数f(x)，g(x)和h(x)，有[f(x)(g(x)+h(x))] =[f(x)g(x)]+[f(x) * h(x)]。
三、函数卷积应用函数卷积在信号处理、图像处理、统计学等领域有着广泛的应用。
例如，在信号处理中，卷积运算可以用来对信号进行滤波、去噪等操作；在图像处理中，卷积运算可以用来对图像进行模糊、锐化等操作；在统计学中，卷积运算可以用来对概率密度函数进行积分、求期望等操作。
四、正弦函数定义正弦函数是指三角函数中的正弦函数部分，一般用sin(x)表示。
正弦函数的定义域为全体实数，值域为[-1,1]。
五、正弦函数性质1.周期性：正弦函数是周期函数，其周期为2π。
2.奇偶性：正弦函数是奇函数，满足sin(-x)=-sin(x)。
3.有界性：正弦函数的值域为[-1,1]，在定义域内函数的取值范围有限。
4.振幅特性：正弦函数的振幅随着频率的变化而变化，频率越高振幅越小。
5.波形特性：正弦函数的波形是一条周期性的曲线，每个周期内的形状相同且对称。
六、正弦函数图像正弦函数的图像是一条周期性的曲线，每个周期的长度为2π。
图像呈“波峰”和“波谷”交替出现的形式，且在每个周期内，函数的取值范围从-1变化到1，再从1变化到-1。