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2021年11月6日
数字信号处理学习笔记[4] 线性时不变滤波器与系统
摘要: 4 线性时不变滤波器与系统 4.1 线性时不变系统及其时间响应函数 Q: 如何理解$h(n)=T\delta (n)$及此$h(n)$的作用? A: 对于线性时不变系统,可以只考虑$\delta(n)$的输出$T\delta(n)$(时间响应函数$h(n)$),此时任意$x(n)$的输出就可以用 \
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posted @ 2021-11-06 21:41 minor_second
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数字信号处理学习笔记[3] 滤波与褶积,Z变换
摘要: 3 滤波与褶积,Z变换 3.1 连续信号的滤波和褶积 Q: 卷积(褶积)和空间不变(平移对称性)有何联系? A: 提示(举例):位置0影响位置1的程度和1影响2的、2影响3的程度是相同的(并以此类推),这就是空间不变或平移对称性。 很多物理规律比如万有引力定律等就具有此性质。 那么考虑0 1 2三个
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posted @ 2021-11-06 16:18 minor_second
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数字信号处理学习笔记[2] 奇异函数练习 重抽样 恢复连续信号 假频
摘要: 2 离散信号和抽样定理 奇异函数练习 Q: 直接根据狄拉克函数的定义证明筛选性质。 A: 提示:\(\int_{-\infty}^{+\infty}\delta(x)f(x)dx=\int_{-\infty}^{+\infty}\delta(x)f(0)dx(因为其它点\delta(x)=0)\)
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posted @ 2021-11-06 13:10 minor_second
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数字信号处理学习笔记[1] 离散信号 奇异信号 抽样定理
摘要: 2 离散信号和抽样定理 2.1 离散信号 Q: 离散和抽样有何关系?抽样有什么样的“损失”亟待恢复? A: 离散信号可以直接测量得到,但大多数离散信号是由连续信号经过离散化(抽样)得到的。 “损失”:连续到离散,无限长到有限长。 我们希望可以由采样后的结果唯一无偏恢复原始连续信号。(但简明起见,我们
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posted @ 2021-11-06 11:10 minor_second
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数字信号处理学习笔记[0] 连续信号的频谱和傅氏变换
摘要: 绪论 Q: 举例说明“信号是携带信息的一元或多元函数” A: 如声音、心电图、气象温度记录是一元函数$f(t)$,图像是二元函数$f(x,y)$,电影是三元函数$f(x,y,t)$,地下构造是三元函数$f(x,y,z)$. Q: 如何理解“数字信号处理要灵活得多,应用也要广泛得多”? A: 信号处理
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posted @ 2021-11-06 10:28 minor_second
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