信号处理基础
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理
数字信号处理基础与数字滤波器设计原理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指对数字信号进行各种算法操作和处理的一种技术方法。
数字滤波器是数字信号处理的重要组成部分，它可以对信号进行滤波、去噪、增强等处理，广泛应用于通信系统、音频处理、图像处理等领域。
本文将介绍数字信号处理的基础知识以及数字滤波器的设计原理。
一、数字信号处理基础数字信号是以离散时间和离散幅度为特点的信号。
与之相对的是模拟信号，模拟信号是连续时间和连续幅度的信号。
数字信号处理主要涉及到离散时间信号的采样、量化和离散化。
其中，采样是指将连续时间信号在一定时间间隔内进行离散采样，量化是指将连续幅度信号离散化为一系列的数字值。
数字信号处理的基础操作包括信号的变换、滤波和频谱分析等。
信号的变换可以将信号从时域转换到频域，常用的变换方法包括傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
滤波是对信号中某些特定频率成分的增强或抑制，常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
频谱分析可以用于分析信号的频率特性，了解信号中包含的频率成分。
二、数字滤波器的基本概念数字滤波器是数字信号处理中最常用的工具之一，它可以从输入信号中选择性地提取或抑制某些频率成分。
根据滤波器的特性，可以将其分为无限长冲激响应（Infinite Impulse Response，IIR）滤波器和有限长冲激响应（Finite Impulse Response，FIR）滤波器。
无限长冲激响应滤波器是一种递归滤波器，其输出是输入信号与滤波器的冲激响应的卷积运算结果。
无限长冲激响应滤波器具有宽带特性和较好的频率响应，但在实际应用中会引入稳定性问题。
有限长冲激响应滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅与输入信号和滤波器的系数有关，不涉及历史输入。
有限长冲激响应滤波器的稳定性较好，容易实现，并且可以通过调整滤波器的系数来实现不同的滤波效果。
三、数字滤波器设计原理数字滤波器的设计过程主要包括滤波器类型的选择、滤波器规格的确定和滤波器参数的计算。
通信工程信号处理基础知识
通信工程信号处理基础知识信号处理是通信工程领域的重要基础知识，它涉及到了信号的获取、传输、处理以及分析等方面。
在通信系统中，信号处理技术的应用对于保证通信质量、提高通信速率以及实现多媒体通信等具有至关重要的作用。
本文将介绍通信工程中信号处理的基础知识，包括信号的分类、信号的时域与频域表示、信号处理的基本方法和应用等。
一、信号的分类在通信工程中，信号可以根据不同的属性进行分类。
常见的信号分类包括以下几种：1. 连续信号与离散信号：连续信号是指在时间和幅度上连续变化的信号，例如模拟电信号；离散信号是指在时间和幅度上都是离散的信号，例如数字信号。
2. 实信号与复信号：实信号是指信号的幅度只取实数值的信号，例如音频信号；复信号是指信号的幅度可以取复数值的信号，例如射频信号。
3. 周期信号与非周期信号：周期信号是指信号在时间上具有周期性的信号，例如正弦信号；非周期信号是指信号在时间上没有周期性的信号，例如脉冲信号。
二、信号的时域与频域表示信号可以通过时域和频域两种方式进行表示和分析。
1. 时域表示：时域表示是指将信号在时间轴上进行展示，可以直观地观察信号的变化过程和特征。
时域表示常用的方法包括波形图、幅度谱图等。
2. 频域表示：频域表示是指将信号在频率轴上进行展示，可以分析信号的频率分布和频率特性。
频域表示常用的方法包括傅里叶变换、功率谱密度图等。
三、信号处理的基本方法信号处理中常用的基本方法包括滤波、调制与解调、编码与解码等。
1. 滤波：滤波是对信号进行频率选择性处理的方法，通过增强或削弱信号的某些频率成分来实现对信号的处理。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
2. 调制与解调：调制是将待传输的信号通过改变载波信号的某些特性进行转换的过程，解调是将调制后的信号恢复为原始信号的过程。
常见的调制解调方法有振幅调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）等。
3. 编码与解码：编码是将原始信号转换为一定规则的码流，解码是将码流解析还原为原始信号的过程。
数字信号处理基础
数字信号处理基础一、概述数字信号处理（Digital Signal Processing）是一种涉及数字信号的处理技术，包括数字滤波、谱分析、数据压缩、图像处理等等。
数字信号处理广泛应用于通信、音频、视频等领域，尤其在现代通信系统中占据着重要地位。
数字信号处理的基础知识包括离散时间信号、离散时间系统和傅里叶变换等。
本文将对数字信号处理的基础知识做进一步介绍。
二、离散时间信号1. 离散时间信号的定义离散时间信号是指信号的取样点只能在离散的时间间隔内取样。
其数学表达式可表示为：x[n] = x(nT)其中x[n]表示离散时间信号，x为实数或复数的函数，n为离散时间信号的序号，T为采样间隔。
离散时间信号是离散的，与连续时间信号不同，这是数字信号处理的基础。
2. 离散时间信号的分类离散时间信号可以按照实部虚部的性质进行分类。
实部虚部都为实数的信号被称为实信号，实部虚部都为复数的信号被称为复信号。
此外，还有一种称为实部为零的纯虚信号，实部为零，虚部非零。
三、离散时间系统离散时间系统是指离散时间信号在离散时间下的输入和输出之间的关系。
离散时间系统可以分为线性系统和非线性系统。
线性系统满足以下两个性质：1. 叠加性：当系统输入为信号x1[n]和x2[n]时，系统的输出为y1[n]和y2[n]，则当输入为x1[n] + x2[n]时，系统的输出为y1[n] +y2[n]。
2. 齐次性：当系统输入为信号ax1[n]时，系统的输出为ay1[n]，其中a为实数，则当输入为x1[n]时，系统的输出为y1[n]。
非线性系统不满足上述性质。
四、傅里叶变换傅里叶变换可以将一个信号分解成许多不同频率分量的叠加，包含离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）和快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）两种。
1. 离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换可以将离散时间信号变换为频域的信号，公式如下：其中N为信号的长度，k为傅里叶变换的频率。
数字信号处理基础
数字信号处理基础数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）是指通过数字技术对模拟信号进行采样、量化和编码，然后利用数字计算机进行信号处理的技术。
它广泛应用于通信、音视频处理、图像处理等领域。
本文将介绍数字信号处理的基础知识和常用算法。
一、数字信号处理的基础概念1.1 信号的采样与量化在数字信号处理中，信号的采样是指对模拟信号进行时间上的离散，将连续时间信号转化为离散时间信号。
采样定理（奈奎斯特定理）规定，当信号的最高频率不超过采样频率一半时，信号可以完全恢复。
采样频率过低会导致混叠现象，采样频率过高则浪费存储和计算资源。
信号的量化是指将连续幅度的信号转化为离散幅度的信号。
量化过程中，信号的幅度根据一定的精度进行划分，并用一个有限的比特数来表示每个划分区间的取值。
量化误差会引入信号的失真，因此需要在精度和存储空间之间进行权衡。
1.2 Z变换和离散时间信号的频域表示Z变换是一种用于离散时间信号的频域表示的数学工具。
它将离散信号的时间域表达式转化为Z域中的复数函数，其中Z是一个复数变量。
通过对Z变换结果的分析，可以获得信号的频率响应、系统的稳定性等信息。
有限长离散时间信号可以通过离散时间傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）转化为频率域表示。
DFT是Z变换在单位圆上的离散采样。
通过DFT计算，可以得到信号在不同频率下的幅度和相位。
二、数字信号处理常用算法2.1 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）FFT是一种高效的计算DFT的算法，它通过将长度N的DFT分解为多个长度为N/2的DFT相加，从而大大减少了计算复杂度。
FFT广泛应用于频谱分析、滤波、信号重建等领域。
2.2 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的模块，用于对信号进行频率的选择性衰减或增强。
滤波器的设计可以采用时域方法和频域方法。
时域方法包括有限脉冲响应（Finite Impulse Response, FIR）和无限脉冲响应（Infinite Impulse Response, IIR）滤波器设计，频域方法主要是基于窗函数的设计方法。
信号处理基础的书
信号处理基础的书信号处理是现代通信、电子和计算机科学中至关重要的一个领域。
它涉及从传感器或测量设备获取信号，对信号进行分析、处理和提取有用信息的技术和方法。
在这个领域中，书籍是我们学习和理解信号处理基础知识的重要资源。
下面是一些关于信号处理基础的推荐书籍。
1. "信号处理和线性系统" thi这本经典教材涵盖了信号处理和线性系统的基本概念和技术。
它对信号和系统进行了详细的介绍，包括连续时间和离散时间信号的表示、线性时不变系统的性质以及频域分析。
该书以易于理解和学习的方式解释了关键的概念，并包含大量的例子和习题，以帮助读者加深对信号处理和线性系统的理解。
2. "数字信号处理：基础与应用" -John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis这本经典教材是信号处理领域的权威之作。
它详细介绍了数字信号处理的基本概念、算法和应用。
该书涵盖了离散时间信号和系统的分析和设计、数字滤波器、离散傅立叶变换等关键主题。
此外，书中还介绍了现代数字信号处理应用的实际案例，如音频信号处理和图像处理。
对于初学者和专业人士来说，这是一本不可或缺的参考书。
3. "信号和系统" -Simon Haykin, Barry Van Veen这本书是信号处理领域的经典之作。
它对信号和系统的数学原理进行了详细解释，并介绍了连续时间信号与离散时间信号的表示与处理方法。
书中还包括线性时不变系统、卷积、频域分析和滤波等核心概念的讨论。
此外，该书还涉及到应用领域，如通信系统和控制系统中的信号处理。
读者可以通过书中的例子和习题来加强对信号处理的理解和应用。
4. "数字图像处理" -Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods数字图像处理是信号处理一个重要分支领域。
这本经典教材介绍了数字图像处理的基本概念、算法和技术。
信号处理技术的基础知识
信号处理技术的基础知识信号是工程学和科学研究中经常用到的一种概念，它可以指电信号、声音信号、图像信号等多种形式的信息。
信号处理技术是指通过数学、计算机、电子等手段对信号进行分析、处理和提取，以实现对信号的识别、转换、压缩等操作。
信号处理技术的应用场景非常广泛，如通信、音频处理、图像处理、生物医学、控制系统等领域。
因此，了解信号处理技术的基础知识非常重要。
一、信号的类型信号可以被分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是指在一定时间内连续变化的信号，如声音信号、光信号等。
在模拟信号处理过程中，需要对信号进行采样、量化和滤波等操作。
数字信号是指以数字形式表示的信号，如数字音频、数字图像等。
数字信号通常是通过采样和量化将模拟信号转化为数字信号，进而进行数字信号处理。
数字信号处理具有精度高、稳定性好、计算速度快等优点。
二、信号的表示方式信号可以通过时域、频域和复数域等方式进行表示。
时域表示法是指通过在时间轴上画出信号在一段时间内随时间变化的曲线，来表示信号的变化。
时域表示法常用于分析信号的尖峰、谷底、波形和周期等特征。
频域表示法是指将信号分解成各种不同频率的正弦波的加权和。
频域表示法常用于分析信号的频谱、频率组成等特征。
复数域表示法是指将信号表示为复数形式，以实部和虚部分别表示信号在两个方向上的变化。
复数域表示法常用于分析信号的相位差等特征。
三、信号处理的基本操作对信号进行处理的基本操作包括采样、量化、滤波和变换等。
采样是指将连续的模拟信号转化为离散的数字信号的过程。
采样频率越高，采样的信号精度就越高。
量化是指将信号的连续值转换成离散的数字值的过程。
量化级别越高，转换的数字精度就越高。
滤波是指对信号进行去除噪声、增强信号等处理。
滤波分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等多种类型。
变换是指将信号在时域和频域之间进行转换的过程。
变换包括傅里叶变换、小波变换、半波整流变换等多种类型。
四、信号处理的应用场景信号处理技术被广泛应用于通信领域、音频处理、图像处理、生物医学、控制系统等多个领域，具体应用场景包括：通信领域：信号处理技术被应用于数字通信、无线通信、卫星通信等多种通信方式中，可以通过处理信号实现数据的传输、解调、编解码、多路复用等功能。
信号处理基础课后练习题含答案
信号处理基础课后练习题含答案信号处理是一种重要的技术，涉及到音频、图像、视频等众多领域。
信号处理技术能够从原始信号中提取出有用的信息，帮助我们更好地理解和分析数据。
在学习信号处理时，我们必须进行实践，以加深对理论知识的理解。
下面是一些信号处理基础课后练习题及其答案。
问题1.对于给定的数字信号 $x[n] = \\{1, 2, 3, 4, 5\\}$，请计算其平均值和方差。
2.对于信号 $x(t) = 2\\sin(2\\pi f_1 t) + 3\\cos(2\\pi f_2 t +\\phi)$，请说明其频率和相位。
3.对于滤波器系统 $H(z) = \\frac{1}{1 - az^{-1}}$，请确定其系统函数的长度与阶数，说明其类型。
4.对于数字信号 $x[n] = \\{1, 2, 0, 4, 5, 1\\}$，请绘制其幅度谱和相位谱。
答案问题1数字信号 $x[n] = \\{1, 2, 3, 4, 5\\}$ 的平均值为：$$ \\mu = \\frac{1 + 2 + 3 + 4 + 5}{5} = 3 $$而方差为：$$ \\sigma^2 = \\frac{(1-3)^2 + (2-3)^2 + (3-3)^2 + (4-3)^2 + (5-3)^2}{5} = 2 $$问题2信号 $x(t) = 2\\sin(2\\pi f_1 t) + 3\\cos(2\\pi f_2 t + \\phi)$ 的频率为f1和f2，而相位为 $\\phi$。
问题3滤波器系统 $H(z) = \\frac{1}{1 - az^{-1}}$ 的系统函数长度为2，阶数为1，是一个一阶滤波器。
问题4数字信号 $x[n] = \\{1, 2, 0, 4, 5, 1\\}$ 的幅度谱和相位谱幅度谱幅度谱相位谱相位谱以上是信号处理基础课后练习题及其答案。
通过这些练习，我们可以更好地理解信号处理的基本概念和实践应用，以加深知识点的掌握。
信号处理基础知识
信号处理基础知识在我们生活的这个充满信息的世界里，信号无处不在。
从我们日常交流使用的手机信号，到医疗设备检测身体状况的生理信号，再到各种电子设备中的电信号，信号处理在其中发挥着至关重要的作用。
那么，什么是信号处理？它又包含哪些基础知识呢？首先，让我们来理解一下什么是信号。
简单来说，信号就是传递信息的载体。
它可以是随时间变化的电压、电流、声音、图像等等。
例如，当我们说话时，声音就是一种信号，它包含了我们想要表达的信息。
而信号处理，就是对这些信号进行各种操作和变换，以提取有用的信息、去除噪声、增强信号的特征或者将信号转换成更适合传输、存储和分析的形式。
信号可以分为两大类：模拟信号和数字信号。
模拟信号是连续变化的，它在时间和幅度上都是连续的。
比如老式的磁带录音，上面的磁信号就是模拟信号。
而数字信号则是离散的，它在时间和幅度上都进行了量化。
像我们现在使用的电脑中的数据、手机里的数字音频等，都是数字信号。
在信号处理中，有几个重要的概念我们需要了解。
第一个是采样。
由于计算机只能处理数字信号，所以我们需要将模拟信号转换为数字信号。
采样就是这个转换过程中的关键步骤。
它是按照一定的时间间隔对模拟信号进行测量，得到一系列离散的样本值。
采样定理告诉我们，为了能够从采样后的数字信号中完全恢复出原始的模拟信号，采样频率必须至少是原始信号最高频率的两倍。
第二个是量化。
在采样得到样本值后，我们还需要将这些值用有限的数字来表示，这就是量化。
量化会引入一定的误差，但通过合理选择量化级数，可以控制误差在可接受的范围内。
第三个是傅里叶变换。
这是信号处理中非常强大的工具。
它可以将一个信号从时域转换到频域，让我们能够看到信号在不同频率上的成分。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号的频率特性，例如哪些频率成分比较强，哪些比较弱，这对于去除噪声、滤波等操作非常有帮助。
接下来，我们说一说信号处理中的滤波。
滤波就是让特定频率范围内的信号通过，而阻止其他频率的信号。
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补充材料：第二章信号与系统第一部分：基本概念1.1信号的概念预习思考题：1. 消息、信息和信号的区别与联系?2. 信号有哪些描述方法?本节知识点：1. 信号的概念2. 信号的描述方法1.1.1 信号、消息和信号1.1.2 描述信号的方法1.1.1消息，信息和信号主要是讲述有关信号处理的一些基本原理和方法。
目的是希望大家能在学完后，对如何处理信号，特别是如何用计算机这种数字处理设备（从某种意义上说，计算机是一种数字处理设备）来进行信号处理，有一些基本的认识。
那么，什么是信号呢？人类对自然界的认识和改造过程都离不开对自然界中的信息的获取。
所谓信息，是指存在于客观世界的一种事物形象，是关于事物运动规律的知识。
一般泛指消息、情报、指令、数据、信号等有关周围环境的知识。
凡是物质的形态、特性在时间或空间上的变化，以及人类社会的各种活动都会产生信息。
千万年来啊，人类用自己的感觉器官---眼睛啊、鼻子啊、手啊等等吧---从客观世界获取各种信息，如语言、文字、图象、颜色、声音、自然景物信息等等，可以说，我们是生活在信息的海洋之中，因此获取信息的活动是人类最基本的活动之一。
而且从某种意义上说，信息交换也是人类得以成为人类的重要原因。
那么，什么是消息呢？所谓消息，是指用来表达信息的某种客观对象，如电话中的声音，电视中的图象，雷达的目标距离、高度、方位等参量都是消息。
在我们得到一个消息之后，可能得到一定的信息，而我们所得到的信息与我们在得到消息前以及得到消息后对某一事件的无知程度无关。
因此，我们可把信息与消息在含义上的区别概括为：信息是消息中不确定性的消除（也就是该消息给予受信者的新知识），消息就是知道了的信息。
大家还可以自己举例，说明哪些是消息。
下面，进一步的，什么是信号呢？所谓信号，是带有信息的某种物理量，如电信号，光信号，声音信号等。
因此，信号是指消息的表现形式，而消息则是信号的具体内容。
消息的传送一般都不是直接的，而必须借助于一定形式的信号才能便于传输和进行各种处理。
由于信号是带有信息的某种物理量，这些物理量的变化包含着信息。
可见，信号是与物理量相联系着的。
这就为我们对它们进行研究定下了物理背景。
换言之，我们要很好地理解某些信号，可以思考一下它对应的物理现象，蕴涵的物理规律。
1.1.2描述信号的方法前面我们知道了信号的重要作用，也知道了它是与物理量有一定关系的，那么，怎么表示信号，或者说如何来描述信号呢？信号作为带有信息的某种物理量，可以随时间变化或随空间变化。
因此，在数学上，信号可以用一个或几个独立变量的函数来表达，也可以用函数的曲线图形---即信号的波形来表示。
今后，在本门课程中，将把信号与函数视作同一概念，不加区别。
如在交流电中，电信号的相位随时间的变化情况。
既可以用函数来表达，也可以画出波形来表示。
日常生活中所用的交流电的相位随时间是不断变化的，我们可以在相位与时间之间建立函数关系，一般可以用sin(t)来表示，即交流电相位这种信号可以用三角函数sin(t)来描述。
如果我们将相位与时间之间关系用图形表示出来，如下图这样，则相对比较直观，便于从中发现一些有关信号的规律。
其实，将信号与函数等同后，数学描述方式与波形描述方式就是自然而然的事了。
另外，将事物运动的规律抽象化，用数学符号来表达，是科学研究中常用的方法，也就是为什么我们以前老是用"学好数理化，走遍天下都不怕"来说明数学这一学科的用处了。
同样的，在信号处理这门课里，将描述、分析和处理信号的方法用数学形式来说明，对于方便研究是很有好处的。
除了上述两种直观的信号描述方法以外，还可以用信号的频谱来描述信号。
关于频谱的概念，我们将在以后的章节中详细讲解。
要说明的是，我们通常视信号频谱为信号的一种间接描述，而将其数学描述和波形描述视为是对信号的直接描述。
其实，人们一般更倾向于把频谱作为一种对信号进行分析的方法，或者说手段，而不太强调它也是信号的描述方法。
这里，描述的含义要灵活地来理解。
因为频谱与信号有一一对应关系，所以从频谱就可以知道对应信号的特点---而信号特点正是我们在描述信号时所需要表现出来的---因此，说频谱是对信号的描述也是成立的。
1.2 信号的分类预习思考题：1.信号分类的各种依据分别是什么?2.计算机能处理的信号属于什么类型?3.如何求信号的周期?4.因果信号、非因果信号和反因果信号的区别?本节知识点：1.确定信号与随机信号2.实值信号与复值信号3.时间连续信号与时间离散信号4.模拟信号与数字信号5.周期信号与非周期信号6.能量信号与功率信号7.奇异信号与普通信号1.2.1 确定信号与随机信号1.2.2 实值信号与复值信号1.2.3 时间连续信号与时间离散信号为了研究信号处理的方法，我们先要搞清楚信号有哪些种类,每类信号各有什么特点，各适合于如何处理。
通过这些分类，还可以让同学们更清楚地认识到在本门课程中所学知识是用于处理哪些信号的，也明白了对实际信号应用何种处理方法。
1.2.1 确定信号与随机信号我们先来看看信号的取值情况。
根据它，可以对信号进行分类。
根据信号的取值是否确定，可以将信号分为确定信号和随机信号。
如果信号可以用确定的数学表达式来表示，或用确定的信号波形来描述，则称此类信号为确定信号。
在工程上，有许多物理过程产生的信号都是确定信号。
例如：卫星在轨道上运行，电容器通过电阻放电时电路中的电流变化等。
如果信号只能用概率统计方法来描述，其取值具有不可预知的不确定性，则称此类信号为随机信号。
随机信号也是工程中的一类应用广泛的信号。
例如：在通信传输中引入的各种噪声，海面上海浪的起伏等。
随机信号是工程中的一类很重要的信号，从某种意义上讲，甚至可以说我们接触的信号都是随机的---因为差异是绝对存在的嘛。
但通常有些差异我们是不太强调或者说注意的，所以就把信号看成是确定性的了。
但有的差异变化实在太大，再看成是不变的，认为是确定的，就有点儿自欺欺人了。
:)对这类信号，我们只好用统计的方法来研究它了。
这种研究信号或者处理信号的方法与原理，我们在其它课程里再学习，本门课不对此进行讲授。
1.2.2 实值信号与复值信号前面，我们探讨了信号取值的随机性问题，现在来看看信号所取值的类别---即是实数，还是复数。
说明一下，从严格意义上讲，实数也是复数，但在这里，我们把复数认为是仅指明那些"非实数"。
这样说起来比较方便。
希望同学们注意。
根据信号的取值是否是实数，可以将信号分为实值信号和复值信号。
如果信号的取值为实数，则称此类信号为实值信号，简称实信号。
物理可实现的信号都是实信号，例如：无线电信号，电视信号，雷达信号。
如果信号的取值为复数，则称此类信号为复值信号，简称复信号。
大家可能要问了：取值为复数，这种信号是个什么东西啊？我说：复信号不是个东西。
：）？因为现实生活中的信号都是实的！复信号只是一种"梦想"，是"纸上谈兵"的产物。
但是，虽然在实际中不能产生复信号，采用复信号来代表某些物理量，往往更便于理论分析。
这一点，通过学习傅里叶频谱分析，将使我们的认识更深刻。
后面我们在讲"复指数"信号的时候，大家也可以发现这种信号的引入，的确使得研究问题更方便了。
1.2.3 时间连续信号与时间离散信号下面，我们来考察一下信号取值的值域和定义域。
根据这些域的不同，来将信号进行分类。
根据信号的取值在时间上是否是连续的(不考虑个别不连续点)，可以将信号分为时间连续信号和时间离散信号。
希望同学们注意这里的"连续"概念。
除个别不连续点外，如果信号在所讨论的时间段内的任意时间点都有确定的函数值，则称此类信号为时间连续信号，简称连续信号。
连续信号的函数值可以是连续的，也可以是离散的。
若信号的时间与取值都是连续的，则称此类信号为模拟信号。
例如信号f(t)=sin(t)的时间和取值都是连续的，即为模拟信号。
如果信号的时间连续，但是信号的取值离散，则称此类信号为量化信号。
由于"连续"是相对于时间而言的，故连续信号取值可以是连续的，也可以是离散的。
为了进一步区分这两种情况，而引入了模拟信号和量化信号的概念。
若信号只在离散时间瞬间才有定义，则称此类信号为时间离散信号，简称离散信号。
离散信号也常称为序列。
此处"离散"是指在某些不连续的时间瞬间给出函数值，在其它时间没有定义。
离散信号的函数值可以是连续的，也可以是离散的。
可见，离散信号的定义域是离散的点组成的，有些地方没有定义。
什么叫"没有定义"啊？就是不知道信号在那些地方该取什么值。
：）若离散信号的取值是连续的，则也可称此类信号为抽样信号或取样信号。
注意：这里的"连续"是指信号取值时没有什么限制，不是从指定的一些离散值中选择，而是任意的。
所以这种连续与前面讲的"连续信号定义域是连续的"是有点儿差别的。
希望同学们能注意区分。
若离散信号的取值是离散的，则可称此类信号为数字信号。
同理，离散信号的取值可以是连续的，也可以是离散的。
为了进一步区分这两种情况，而引入了抽样信号和数字信号的概念。
下面是一些典型的信号的波形。
时间连续信号模拟信号抽样信号数字信号所以，有两种连续信号：一种是取值也是连续的，一种是取值是离散的；同理，离散信号也有两种：一种是取值连续----这也叫抽样信号，一种是取值离散----这也叫数字信号。
1.2.4 周期信号与非周期信号若信号按照一定的时间间隔周而复始，并且无始无终，则称此类信号为周期信号。
他们的表达式可以写作f(t)=f(t nT) n=0,1,2……（任意整数）其中nT称为f(t)的周期，而满足关系式的最小T值则称为是信号的基本周期。
为叙述方便，在不致引起混淆的情况下，如不作特别强调，今后我们将把"基本周期"简称为"周期"。
若信号在时间上不具有周而复始的特性，即周期信号的周期趋于无限大，则称此类信号为非周期信号。
这种把非周期信号的周期视作为无穷大，是一种很有用的思想方法。
后面我们在学习傅里叶变换时，从周期信号的傅氏级数推广到非周期的一般信号傅氏变换，就是用到了这种思路。
而从非周期信号的傅氏变换推广到周期信号的傅氏变换，则利用了" '周期信号'可以由'非周期信号'周而复始地进行重复而得到"的思路，把"非周期信号"作为一个片段，不断重复，就得到了一种周期信号。
怎么样"周期重复"呢？我们有相应的数学方法或思路来完成解决这个问题。
这在我们学习完本部分的"信号运算"（其中的加法、卷积运算）以及"奇异信号"中的"冲激信号"后就可以来做了。