离散时间信号采样

连续时间信号与离散时间信号之间的关系 下表为各符号的解释 Symbol FT DTFT Info $x_c(t)$ $X_c(j\Omega)$ - 连续时间信号 $x[n]$ - $X(e^{j\omega})$ 离散时间信号 $s(t)$ $S(j\Omega)$ - 周期脉冲函数.即采样函数 $x_s(t)$ $X_s(j\Omega)$ - 信号周期采样的数学表示 $\Omega_N$ - - 奈奎斯特频率,也就是带限信号的受限频率 $\Omega_s$ - - 采样频率 $T$ - -

之前学习计算机视觉,虽然敲了不少代码,但一直没弄懂傅里叶变换以及图像滤波背后的数学含义,只能对着现成的公式照葫芦画瓢,让我内心觉得深深的不安.好在通过这段时间在华为的实习,恶补了一下数字信号处理相关的基础知识,总算是把这方面的坑给填上了.以下为这几天的学习成果,也就是我自己对傅里叶变换的理解. 一.离散时间信号 要弄懂离散时间信号的傅里叶变换,首先要弄清楚什么是信号,而什么又是离散时间信号.(虽然感觉像是废话,可作为一个软件工程的童鞋我一开始对这些东西真的没概念啊T_T) 所谓信号,其实就是包含

离散时间信号的时域表示 ??在连续时间系统中,我们表示用\(x(t)\)来表示一个信号,其中\(t\)的取值是连续的,在离散时间系统中,我们\(x[n]\)这个序列来表示一个信号,其中\(n\)的取值只能为整数,对于非整数的n,\(x[n]\)没有定义而不是取值为0. 一个序列可写为 \[ x[n] = \{..., 0.95, -0.2,\mathop{2.17}\limits_{\uparrow},1.1,0.2,...\} \] 其中用箭头表示\(x[0]?\)出现的位置. ??离散数字信

12.系统 系统就是变换(Transformations,在线性代数中表示运动的一种描述) 将一个离散时域信号x映射到一个离散时域信号y.例如:磁共振成像系统. 其中,offset翻译成:补偿系统么? Decimate翻译成抽样系统么? 总结: 系统通过对信息的操作将一个信号变换为(transform)另一个信号. 只考虑: 将无限信号x变换为无限信号y. 将长度为N的信号x变换为长度为N的信号y. 12. 线性系统 两个性质: 缩放性和可加性. 注意:两个性质都是系统输出y随着系统输入x的变化

一.离散信号的表示 1.一个离散信号需要用两个向量来表示: (1)离散信号的幅值 (2)离散信号的位置信息 2.用MATLAB实现离散信号的可视化 (1)不能利用符号运算来表示 (2)绘制离散信号一般采用stem命令. (3)x(n)--stem(n,x) 3.一个demo: clear all; x=[-1,2,3,3,5,-4]; n=[-2,-1,0,1,2,3]; figure(1) stem(n,x),axis([-2.5,3.5,-4.5,5.5]) 二.一些常用的离散信号 1.单位

数字信号是模拟信号抽样而来的,也叫做序列x(n),值是在各时间点的抽样值. x(n)=xa(t)|t=nT = xa(nT),     n = ....,-2,-1,0,1,2,.... T为两个时间样本之间的间隔或抽样周期,抽样间隔T的倒数,记为抽样率FT,FT=1/T. 信号可能是源源不断传输的,也可能是截取的一段,所以可分为有限长序列和无限长序列. 若左右两边都无限长,称作双边序列,若是一边无限长,称作左序列或又序列. 序列的基本运算 积运算w[n] = x[n] * y[n]    ,对

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本篇将举三个重要的理论或领域,以展示之前信号理论的应用和意义.其中滤波理论和通信系统是非常大的应用领域,这里仅对基础的概念和方法做个介绍,以作入门之用. 1. 滤波系统 1.1 滤波器 在系统函数的性质中,我们看到信号在时域上的微分.积分.卷积等复杂运算,在频域都变成了代数运算.这说明分析和使用信号的频域,有其天然的优势,也会带来更广泛的应用.当然,频域的操作最终都体现在时域上,注意讨论其相互关系和平衡,有时也是必需的.滤波系统主要就是以信号的频域为操作对象,具体来说就是调整不同基波的波幅.相位

学习笔记(信号与系统) 来源:网络 第一章 信号和系统 信号的概念.描述和分类 信号的基本运算 典型信号 系统的概念和分类 1.常常把来自外界的各种报道统称为消息: 信息是消息中有意义的内容: 信号是反映信息的各种物理量,是系统直接进行加工.变换以实现通信的对象. 信号是信息的表现形式,信息是信号的具体内容:信号是信息的载体,通过信号传递信息. 2.系统(system):是指若干相互关联的事物组合而成具有特定功能的整体. 3.信号的描述--数学描述,波形描述. 信号的分类: 1)确定信号(规则信