连续时间信号的频域分析(信号与系统课设).
信号与系统连续周期信号的频域分析
信号与系统连续周期信号的频域分析频域分析是信号与系统中一种重要的分析方法，用于研究信号的频谱特性。
连续周期信号是一种在时间域上具有周期性的信号，其频域分析包括傅里叶级数展开和频谱图表示。
傅里叶级数展开是一种将连续周期信号分解为若干个频率成分的方法。
对于周期为T的连续周期信号x(t)，其傅里叶级数展开可以表示为：x(t) = ∑[Cn * exp( j *2πn/T * t )]其中，Cn为信号中频率为n/T的分量的振幅，j为虚数单位。
通过计算信号的傅里叶系数Cn，可以得到信号的频率成分和其对应的振幅。
在频域分析中，经常使用的一个重要工具是频谱图。
频谱图是一种将信号在频域上进行可视化展示的方法，通过绘制信号的频谱，可以直观地观察到信号的频率信息。
频谱图中的横轴表示频率，纵轴表示振幅。
对于连续周期信号，其频谱图是离散的，只有在频率为基频及其倍数的位置上有分量值。
基频是连续周期信号的最低频率成分，其他频率成分都是基频的整数倍。
频谱图中的峰值代表了信号在不同频率上的能量分布情况，而峰值的高度代表了对应频率上的振幅大小。
通过分析频谱图，可以获得信号中各个频率成分的相对强度，从而对信号进行进一步的特征提取和处理。
在实际应用中，频域分析经常用于信号处理、系统建模和通信等领域。
例如，在音频处理中，通过频域分析可以实现音频信号的降噪、音乐特征提取和音频编码等任务。
在通信系统中，频域分析可用于频率选择性衰落信道的估计和均衡、多载波调制技术等。
总结起来，频域分析是信号与系统中对连续周期信号进行分析的重要方法。
通过傅里叶级数展开和频谱图表示，可以揭示信号的频率成分及其振幅特性，为信号处理和系统设计提供依据。
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
连续时间信号与系统的频域分析报告
连续时间信号与系统的频域分析报告1. 引言连续时间信号与系统的频域分析是信号与系统理论中的重要分支，通过将信号和系统转换到频域，可以更好地理解和分析信号的频谱特性。
本报告将对连续时间信号与系统的频域分析进行详细介绍，并通过实例进行说明。
2. 连续时间信号的频域表示连续时间信号可以通过傅里叶变换将其转换到频域。
傅里叶变换将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的和。
具体来说，对于连续时间信号x(t)，其傅里叶变换表示为X(ω)，其中ω表示频率。
3. 连续时间系统的频域表示连续时间系统可以通过频域中的频率响应来描述。
频率响应是系统对不同频率输入信号的响应情况。
通过系统函数H(ω)可以计算系统的频率响应。
系统函数是频域中系统输出与输入之比的函数，也可以通过傅里叶变换来表示。
4. 连续时间信号的频域分析频域分析可以帮助我们更好地理解信号的频谱特性。
通过频域分析，我们可以获取信号的频率成分、频谱特性以及信号与系统之间的关系。
常用的频域分析方法包括功率谱密度估计、谱线估计等。
5. 连续时间系统的频域分析频域分析也可以用于系统的性能评估和系统设计。
通过分析系统的频响特性，我们可以了解系统在不同频率下的增益和相位变化情况，进而可以对系统进行优化和设计。
6. 实例分析以音频信号的频域分析为例，我们可以通过对音频信号进行傅里叶变换，将其转换到频域。
通过频域分析，我们可以获取音频信号的频谱图，从而了解音频信号的频率成分和频率能量分布情况。
进一步，我们可以对音频信号进行系统设计和处理，比如对音乐进行均衡、滤波等操作。
7. 结论连续时间信号与系统的频域分析是信号与系统理论中重要的内容，通过对信号和系统进行频域分析，可以更好地理解和分析信号的频谱特性。
频域分析也可以用于系统的性能评估和系统设计，对于音频信号的处理和优化具有重要意义。
总结：通过本报告，我们了解了连续时间信号与系统的频域分析的基本原理和方法。
频域分析可以帮助我们更好地理解信号的频谱特性和系统的频响特性，对系统设计和信号处理具有重要意义。
实验二--连续时间信号的频域分析
实验二连续时间信号的频域分析专业班级通信1601 姓名宁硕学号 20 评分：实验日期： 2017 年 12 月 13日指导教师: 张鏖峰一、实验目的1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法；2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因；3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义；4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质；5、学习掌握利用MATLAB语言编写计算CTFS、CTFT和DTFT的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT、DTFT的若干重要性质。
基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用MATLAB编程完成相关的傅里叶变换的计算。
以看得很清楚。
二、实验原理及方法任何一个周期为T1的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。
其中三角傅里叶级数为：2.1或：2.2指数形式的傅里叶级数为：2.3其中，为指数形式的傅里叶级数的系数，按如下公式计算：2.4傅里叶变换在信号分析中具有非常重要的意义，它主要是用来进行信号的频谱分析的。
傅里叶变换和其逆变换定义如下：2.52.6连续时间傅里叶变换主要用来描述连续时间非周期信号的频谱。
按照教材中的说法，任意非周期信号，如果满足狄里克利条件，那么，它可以被看作是由无穷多个不同频率（这些频率都是非常的接近）的周期复指数信号ejt的线性组合构成的，每个频率所对应的周期复指数信号ejt称为频率分量（frequency component），其相对幅度为对应频率的|X(j)|之值，其相位为对应频率的X(j)的相位三、实验内容和要求Q2-1 编写程序Q2_1，绘制下面的信号的波形图：其中，0 = 0.5π，要求将一个图形窗口分割成四个子图，分别绘制cos(0t)、cos(30t)、cos(50t) 和x(t) 的波形图，给图形加title，网格线和x 坐标标签，并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。
连续时间信号与系统的频域分析实验报告
《信号与系统》课程实验报告
一．实验原理 1、傅里叶变换 实验原理如下：
傅里叶变换的调用格式
F=fourier(f)：返回关于w 的函数；
F=fourier(f ，v):返回关于符号对象v 的函数，而不是w 的函数。
傅里叶逆变换的调用格式
f=ifourier(F):它是符号函数F 的fourier 逆变换，返回关于x 的函数； f=ifourier(f,u):返回关于u 的函数。
2、连续时间信号的频谱图 实验原理如下：
符号算法求解如下：
ft=sym('4*cos(2*pi*6*t)*(heaviside(t+1/4)-heaviside(t-1/4))'); Fw=simplify(fourier(ft)) subplot(121)
ezplot(ft,[-0.5 0.5]),grid on subplot(122)
ezplot(abs(Fw),[-24*pi 24*pi]),grid on 波形图如下所示：
当信号不能用解析式表达时，无法用MATLAB 符号算法求傅里叶变换，则用MATLAB 的数值计算连续信号的傅里叶变换。
∑⎰
∞
-∞
=-→-∞∞
-==n n j t
j e
n f dt e
t f j F ττωτ
ωτω)(lim
)()(0
若信号是时限的，或当时间大于某个给定值时，信号已衰减的很厉害，可以近似地看成时限信号，设n 的取值为N ，有
1
1()
a jw
++
的分母和分子多项式的系数向量，
1、在调用函数fourier()及ifourier()之前，要用syms命令对所用到的变。
连续时间系统的频域分析
d
ln(e2 )
12
d
1
2
2
d
1
1 2
1
d
lim
B
tg 1
B B
lim 2(B tg1B) 2 lim (B )
B
B
2
发散的，物 理不可实现
5.7 希尔伯特变换*（Hilbert）
物理可实现系统的实质是具有因果性 因果系统的实部和虚部之间相互限制 因果系统的模和相角之间相互限制
e
j
2
arctg (
2
)
2 2
V2 ( j )
j
E (1 e j )
j
E (1 e j ) E (1 e j )
j
j
v2 (t) E(1 et )u(t) E(1 e(t ) )u(t )
v2 (t )
t
5.3 周期信号激励下的系统响应*
一、正弦周期信号激励下的系统响应 正弦周期激励信号的傅氏变换
ln H ( j) ln H ( j) j( j)
ln H ( j ) 1 () d
( j ) 1
ln H ( j) d
因果系统的频谱模被已知的相位唯一地确 定,反过来也一样.
5.8 调制与解调
调制：
g(t) 相乘 g(t) cos0t f (t) g(t) cos0t
R( j) [ () 1 ](1 e j )e j t0 j
r(t) 1 R( j)e j t d 2
1
Si[(t
t0
)
Si[(t
t0
)]
Y=处,为Si(y)第一个峰起点, Si()=1.8514.
r(t)
|max
第七章连续时间信号与系统的复频域分析
第七章连续时间信号与系统的复频域分析1、内容简介在连续时间信号与系统的复频域分析中，首先介绍了利用Laplace 变换进行连续时间信号的复频域分析和连续时间系统的复频域分析。
在此基础上，分析了系统函数及其与系统特性的关系，并介绍了系统的复频域方框图表示。
最后介绍了用MATLA实现连续时间系统的复频域分析。
2、学习目标1．熟练掌握单边Laplace 变换及其基本性质和Laplace 反变换。
（双边Laplace 变换不要求）2．掌握用单边Laplace 求解连续系统响应的零输入响应和零状态响应。
3．重点掌握系统的传输函数，及系统函数与系统特性（频响特性、因果性、稳定性）的关系。
4．掌握连续系统的直接型、级联型和并联行模拟框图。
5•能够利用MATLA进行连续系统的复频域分析。
3、重点难点1. 单边Laplace 变换及其基本性质和Laplace 反变换。
2. 系统的传输函数，及系统函数与系统特性（频响特性、因果性、稳定性）的关系。
3. 连续系统的直接型、级联型和并联行模拟框图。
4、应用利用MATLA进行连续系统的复频域分析5、教案内容1、复频域分析方法的引入背景由于频域分析存在不足：其一，某些信号不存在傅立叶变换，因而无法利用频域分析法；其二，系统频域分析法只能求解系统的零状态响应，系统的零输入响应仍按时域方法求解；其二，频域分析法中，傅立叶反变换一般较为复杂2、连续时间信号与系统的复频域（S域）分析Laplace变换的定义L[f(t)]F(s) f (t)e st dtLaplace反变换的定义L1[F(s)] f(t)1 j2 j jF (s)e st ds单边Laplace变换对L[f(t)] F(s)o f(t)est dt1 1 j stL [ F (s)] f (t)2 j jF (s)e dsLap lace变换实现从时间域到复频域的转换，而Laplace反变换实现从复频域到时间域的变换。
管致中《信号与线性系统》(第5版)(章节题库 连续时间系统的频域分析)
）。（填“因果”或“非因果”）
【答案】时变、因果
【解析】根据时不变的定义，当输入为 x（t－t0）时，输出也应该为 y（t－t0）＝
(
t
t0
5
) cos(
x(
t
1
பைடு நூலகம்t0
)
)
但当输入
x（t－t0）时实际的输出为 (
t
5
) cos(
x(
t
1
t0
)
)
，
与要求的输出不相等，所以系统是时变的，因果性的定义是指系统在 t0 时刻的响应只与
【解析】无失真传输的定义：无失真是指响应信号与激励信号相比，只是大小与出现
的时间不同，而无波形上的变化。
3．若某系统对激励 e（t）＝E1sin（ω1t）＋E2sin（2ω1t）的响应为 r（t）
＝KE1sin（ω1t－φ1）＋KE2sin（2ω1t－2φ1），响应信号是否发生了失真?（
）（失真
或不失真）
A．W B．2W C．ω0
1 / 97
圣才电子书
D．ω0－W
十万种考研考证电子书、题库视频学习平 台
【答案】B
【解析】f（t）乘上 cos（ωt0＋θ）实际上就是对信号进行调制，将原信号的频谱搬
移到－ 0 和 0 的位置，由于 ω0＞＞W，所以频谱无重叠，则频谱宽度为原来的 2 倍
答：因为
Sa
0t
0
G20
，所以
故 故得
4．图 4-3（a）所示系统，已知输入信号 f（t）的 F（jω）＝G4（ω），子系统函数 。求系统的零状态响应 y（t）。
图 4-3 答：F（jω）的图形如图 4-3（b）所示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计报告课程名称：信号与系统课程设计题目：连续时间信号的频域分析姓名：系：电子信息工程专业：电子信息工程年级：2008学号：指导教师：职称：2011 年 1 月10 日福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计结果评定目录1课程设计的目的 (1)2课程设计的要求 (1)3课程设计报告内容.....................................................................1-13 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11)3.3周期信号及其频谱 (12)4总结 (13)参考文献 (14)连续时间信号的频域分析1.课程设计的目的（1）熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令；（2）掌握连续时间信号的基本概念；（3）掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形；（4）掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质；（5）掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示；（6）掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示；（7）通过连续时间信号的频域分析，更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系，加深了对连续时间信号的理解。
2.课程设计的要求（1）自行设计以下连续信号：门函数、指数信号和抽样信号。
要求：（a）画出以上信号的时域波形图；（b）实现以上信号的傅里叶变换，画出以上信号的幅度谱及相位谱，并对相关结果予以理论分析；（c）对其中一个信号进行时移和尺度变换，分别求变换后信号的傅里叶变换，验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。
（2）自行设计信号，验证傅里叶变换的调制定理。
（3）自行设计一个周期信号，绘出该信号的频谱，并观察周期信号频谱的特点。
3.课程设计报告内容3.1（a）①门函数(矩形脉冲)：MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示：y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1>> t=-2:0.001:2;T=2;yt=rectpuls (t,T);plot(t,yt);axis([-2,2,0,1.5]);grid on; %显示格线时域波形图如下：Ae②指数信号：atMATLAB中表示：y=A*exp(a*t)>> syms t;x1=exp(-0.4*abs(t)) ;%双边指数信号ezplot(x1) ;时域波形图如下：③抽样信号：)Sa(tMATLAB中抽样函数用sinc函数表示：y=sinc(t) >> t=-3*pi:pi/100:3*pi;yt=sinc(t/pi);plot(t,yt)时域波形图如下：（b）幅度谱:信号各谐波分量的振幅（An、Fn）随频率变化的关系图。
相位谱:信号各谐波分量的相位φn随频率变化的关系图。
①门函数的傅里叶变换：>> syms t;x1=2*(heaviside(t+1)-heaviside(t-1));F1=fourier(x1);subplot(2,1,2);ezplot(x1);xlabel('t');ylabel('f1(t)');title('函数f1(t)的图像')grid onsubplot(2,1,2);ezplot(F1);xlabel('w');ylabel('F1(iw)');title('函数F1(iw)的图像')grid on幅度谱：>>t=-5:0.01:5;yt=2./t.*sin(2.*t);plot(t,abs(yt));xlabel('w');ylabel('F(w)');title('幅度谱');相位谱：plot(t,angle(yt));axis([-5,5,-1,4]);grid on;xlabel('w');ylabel('φ(w)');title('相位谱');②指数信号的傅里叶变换：>>syms t;x1=exp(-0.4*abs(t));F1=fourier(x1);subplot(2,1,1);ezplot(x1);%在一个图像窗口显示2行1列个图像,在第一个区域作图xlabel('t');ylabel('f1(t)');title('函数f1(t)的图像')grid onsubplot(2,1,2);ezplot(F1);xlabel('w');ylabel('F1(w)');title('函数F1(w)的图像')grid on指数信号的幅度谱及相位谱：>>ft=sym('exp(-0.4*t)*Heaviside(t)');Fw=fourier(ft);subplot(2,1,1)ezplot(abs(Fw))grid onxlabel('w');ylabel('F(w)');title('幅度谱')phase=atan(imag(Fw)/real(Fw));subplot(2,1,2)ezplot(phase);grid onxlabel('w');ylabel('φ(w)');title('相位谱')③抽样信号的傅里叶变换：>> syms tx1=sinc(t/pi);F1=fourier(x1);subplot(2,1,1);ezplot(x1); xlabel('t');ylabel('f1(t)'); title('函数f1(t)的图像') grid onsubplot(2,1,2);ezplot(F1); xlabel('w');ylabel('F1(iw)'); title('函数F1(iw)的图像') grid on傅里叶变换如下：抽样信号的幅度相位谱：>> n=0:50; %定义序列的长度是50 A=input('请输入A的值A:'); %设置信号的有关参数a=input('请输入a的值a:');w0=input('请输入w0的值w0:');T1=0.005;T2=0.002;T0=0.001;x=A*exp(-a*n*T0).*sin(w0*n*T0);y1=A*exp(-a*n*T1).*sin(w0*n*T1);y2=A*exp(-a*n*T2).*sin(w0*n*T2);close all %清除已经绘制的x(n)图形subplot(2,1,1);stem(n,x),grid on %绘制x(n)的图形title('离散时间信号')subplot(2,1,2);plot(n,x),grid ontitle('连续时间信号')figure(2)subplot(2,1,1);plot(w,abs(Y2));grid,xlabel('w'),ylabel('幅度');title('500Hz理想采样信号序列的幅度谱');axis([-2 2 0 1000]);subplot(2,1,2);plot(w,angle(Y2));grid,xlabel('w'),ylabel('幅角');title ('500Hz理想采样信号序列的相位谱')对以上结果进行理论分析：傅里叶变换不仅将信号的分解由周期开拓到了非周期，更重要的是建立了时间函数与频率函数之间的联系，将时域内的分析变换到频域中，即是一个f(t)如果满足了条件，总可以求得其对应的傅氏变换F(jω)，变换成频率的函数，反之也一样。
所以，f(t)与F(jω)具有一一对应的关系。
如果以频率（或角频率）为横轴，以An的幅度或相位为纵轴，将各分量按其频率高低依次排列起来画出的谱状线，称为频谱线（或频谱图），可以分别称为振幅频谱和相位频谱（如果相位值只有0、π二个值的话，也可以画一个图）；通过各谱线的端点的连线，称为频谱包络线。
(c)选择对指数信号进行时移和尺度变换，并求变换后信号的傅里叶变换，以验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。
（1）对指数函数进行时移：>>syms tx1=exp(-0.4*abs(t));x2=subs(x1,t,t-2);%指数函数平移subplot(1,2,1);ezplot(x1);xlabel('t');ylabel('f1(t)');title('函数f1(t)的函数')grid onsubplot(1,2,2);ezplot(x2);xlabel('t');ylabel('f2(t)=f1(t-2)');title('函数f1(t)经过平移t=2后得到的图像')grid on时移变换性质:线性；如果在时域中延迟了时间t0，其频谱函数的振幅并不改变，但其相位要变（-t0ω），与频率成正比，即为了使延迟的信号波形保持不变，必须在传输过程中，使信号的频率分量产生的相移与频率成正比，否则延迟信号将失真。
（2）对指数函数进行尺度变换：>>syms tx1=exp(-0.4*abs(t));x2=subs(x1,t,2*t);subplot(1,2,1);ezplot(x1);xlabel('t');ylabel('f1(t)')title('函数f1(t)的图像')grid onsubplot(1,2,2);ezplot(x2);axis([-5 5 -2 2]);xlabel('t');ylabel('f2(t)=f1(2t)');title('函数f1(2t)的图像')grid on尺度变换后的傅里叶变换：>>syms t;x1=exp(-0.4*abs(t));x2=exp(-0.4*abs(2*t)); F1=fourier(x2);subplot(2,1,1);ezplot(x2);xlabel('t');ylabel('f1(t)');title('函数f1(t)的图像')grid onsubplot(2,1,2);ezplot(F1);xlabel('w');ylabel('F1(iw)');title('函数F1(iw)的图像')尺度变换特性：对时域的压缩对应于频域的扩展，信号时域中压缩了 a 倍，在频域中频谱就扩展 a 倍，反之亦然。