数字信号处理优秀获奖课件第三章PPT优质PPT.ppt
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在一个周期内,可进行如下变换:
视作n的函数,视作k的函数,这样,正反3-3周期序列的DFS一.周期序列DFS的引入因是离散的,所以应是周期的。
,代入而且,其周期为,因此应是N点的周期序列。
又由于所以求和可以在一个周期内进行,即这就是说,当在k=0,1,.,N-1求和与在k=N,.,2N-1求和所得的结果是一致的。
二.的k次谐波系数的求法1.预备知识同样,当时,p也为任意整数,则2.的表达式将式的两端乘,然后从n=0到N-1求和,则:
的DFS通常将定标因子1/N移到表示式中。
即:
3.离散傅氏级数的习惯表示法通常用符号代入,则:
4.的周期性与用Z变换的求法的一个周期内序列记作,而且=,0nN-10,其他n对作Z变换,可见,是Z变换在单位圆上抽样,抽样点在单位圆上的N个等分点上,且第一个抽样点为k=0。
1234567(N-1)k=0其中,a,b为任意常数。
二.序列的移位证明:
令i=m+n,则n=i-m。
n=0时,i=m;
n=N-1时,i=N-1+m所以*和都是以N为周期的周期函数。
三.调制特性如果则有证明:
时域乘以虚指数()的m次幂,频域搬移m,调制特性。
四.周期卷积和1.如果则:
2.两个周期序列的周期卷积过程
(1)画出和的图形;
(2)将翻摺,得到可计算出:
m计算区mm0123(3)将右移一位、得到可计算出:
m计算区mm0123m(4)将再右移一位、得到,可计算出:
(5)以此类推,n1344计算区3.频域卷积定理如果,则3-5DFT-有限长序列的离散频域表示一.预备知识1.余数运算表达式如果,m为整数;
则有:
此运算符表示n被N除,商为m,余数为。
是的解,或称作取余数,或说作n对N取模值,或简称为取模值,n模N。
例如:
(1)
(2)先取模值,后进行函数运作;
而视作将周期延拓。
二.有限长序列x(n)和周期序列的关系=,0nN-10,其他n如:
N-1nx(n)0.n三.周期序列与有限长序列X(k)的关系四.从DFS到DFT,0kN-1,0nN-1或者:
3-6DFT的性质一.线性1.两序列都是N点时如果则有:
2.和的长度N1和N2不等时,选择为变换长度,短者进行补零达到N点。
二.序列的圆周移位1.定义一个有限长序列的圆周移位定义为这里包括三层意思:
先将进行周期延拓再进行移位最后取主值序列:
n0N-1n0周期延拓n0左移2n0取主值N-12.圆周位移的含义由于我们取主值序列,即只观察n=0到N-1这一主值区间,当某一抽样从此区间一端移出时,与它相同值的抽样又从此区间的另一端进来。
如果把排列一个N等分的圆周上,序列的移位就相当于在圆上旋转,故称作圆周移位。
当围着圆周观察几圈时,看到就是周期序列:
。
12345n=0N=6四.圆周卷积和1.时域卷积定理设和均为长度为N的有限长序列,且,NN证明:
相当于将作周期卷积和后,再取主值序列。
将周期延拓:
在主值区间,所以:
N同样可证:
N2.时域圆周卷积过程N-10nN-10n0m0m0m0m0233211N-1nN五.有限长序列的线性卷积与圆周卷积1.线性卷积的长度为的长度为它们线性卷积为的非零区间为的非零区间为两不等式相加得也就是不为零的区间.例如:
1012n1012n3m-1-2-3mm1012mmn2103145233211012m2.用圆周卷积计算线性卷积圆周卷积是线性卷积的周期延拓序列的主值序列.的长度为,的长度为,先构造长度均为L长的序列,即将补零点;
然后再对它们进行周期延拓,即所以得到周期卷积:
可见,周期卷积为线性卷积的周期延拓,其周期为L.由于有个非零值,所以周期L必须满足:
又由于圆周卷积是周期卷积的主值序列,所以圆周卷积是线性卷积的周期延拓序列的主值序列,即3-7抽样Z变换-频域抽样理论一.如何从频域抽样恢复原序列1.两种抽样时域抽样:
对一个频带有限的信号,根据抽样定理对其进行抽样,所得抽样信号的频谱是原带限信号频谱的周期延拓,因此,完全可以由抽样信号恢复原信号。
频域抽样:
对一有限序列(时间有限序列)进行DFT所得x(k)就是序列傅氏变换的采样.所以DFT就是频域抽样。
2.由频域抽样恢复序列一个绝对可和的非周期序列x(n)的Z变换为由于x(n)绝对可和,故其傅氏变换存在且连续,也即其Z变换收敛域包括单位圆。
这样,对X(Z)在单位圆上N等份抽样,就得到对进行反变换,并令其为,则可见,由得到的周期序列是非周期序列x(n)的周期延拓。
也就是说,频域抽样造成时域周期延拓。
1,m=n+rN,0,其他m3.频域抽样不失真的条件当x(n)不是有限长时,无法周期延拓;
当x(n)为长度M,只有NM时,才能不失真的恢复信号,即1.由X(k)恢复X(Z)序列x(n),(0nN-1)的Z变换为由于,所以(下页!
)上式就是由X(k)恢复X(Z)的内插公式,其中2.内插函数的特性将内插函数写成如下式:
令分子为零,得;
所以有N个零点。
令分母为零,得为一阶极点,Z=0为(N-1)阶极点。
但是极点与一零点相消。
这样只有(N-1)个零点,抽样点称作本抽样点。
因此说,内插函数仅在本抽样点处不为零,其他(N-1)个抽样点均为零。
3.频率响应单位圆上的Z变换即为频响,代入4.内插函数的频率特性可见,既是的函数又是k的函数,其可表示为当k=0时,则有时,时,,所以当N=5时,的幅度特性和相位特性如下图:
其中,N=5由于i与k均为整数,所以ik时这就是说,内插函数在本抽样点上,而在其他抽样点上5.与X(k)的关系由于的特性可知,在每个抽样点上其值为1,故就精确等于X(k)。
即而在抽样点之间,等于加权的内插函数值叠加而得。
3-8利用DFT对连续时间信号的逼近一.用DFT计算连续时间信号的傅氏变换可能造成的误差1.混叠现象为避免混叠,由抽样定理可知,须满足其中,为抽样频率;
为信号的最高频率分量;
或者其中,T为抽样间隔。
例有一频谱分析用的FFT处理器,其抽样点数必须是2的整数幂。
假定没有采用任何特殊的数据处理措施,已知条件为
(1)频率分辨率为,
(2)信号的最高频率,试确定以下参量:
(1)最小记录长度;
(2)抽样点间的最大时间间隔T;
(3)在一个记录中的最小点数N。
解:
(a)最小记录长度(b)最大的抽样时间间隔T2.频谱泄漏在实际应用中,通常将所观测的信号限制在一定的时间间隔内,也就是说,在时域对信号进行截断操作,或称作加时间窗,亦即用时间窗函数乘以信号,由卷积定理可知,时域相乘,频域为卷积,这就造成拖尾现象,称之为频谱泄漏.0n0nn3.栅栏效应用DFT计算频谱时,只是知道为频率的整数倍处的频谱。
在两个谱线之间的情况就不知道,这相当通过一个栅栏观察景象一样,故称作栅栏效应。
补零点加大周期,可使F变小来提高辨力,以减少栅栏效应。
二.DFT与连续时间信号傅氏变换间相对数值的确定1.连续时间非周期信号傅氏变换对3.DFT变换时:
4.用DFT计算非周期信号的傅氏变换用DFT计算所得的频谱分量乘以T,就等于频谱的正常幅度电平;
用IDFT计算非周期信号的傅氏反变换,再乘以就得到所需信号的正常幅度电平。
所以,从时间到频率,再从频率到时间,整个过程总共乘了幅度电平未受到影响。
设5.用DFT计算周期信号的傅氏级数用DFT计算出的频谱分量乘以1/N等于周期信号的频谱的正常幅度电平。
而用IDFT的计算结果乘以N才等于周期信号。
见式(3-112)和式(3-113)(pp.117)。
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