信号处理知识点总结.doc

第一章 信号 1.信息是消息的内容，消息是信息的表现形式，信号是信息的载体 2.信号的特性：时间特性，频率特性 3.若信号可以用确定性图形、曲线或数学表达式来准确描述，则该信号为确定性信号 若信号不遵循确定性规律，具有某种不确定性，则该信号为随机信号 4.信号分类：能量信号，一个信号如果能量有限；功率信号，如果一个信号功率是有限的 5.周期信号、阶跃信号、随机信号、直流信号等是功率信号，它们的能量为无限 6.信号的频谱有两类：幅度谱，相位谱 7.信号分析的基本方法：把频率作为信号的自变量，在频域里进行信号的频谱分析 第二章 连续信号的频域分析 1.周期信号频谱分析的常用工具：傅里叶三角级数;傅里叶复指数 2.利用傅里叶三角级数可以把周期信号分解成无穷多个正、余弦信号的加权和 3频谱反映信号的频率结构，幅频特性表示谐波的幅值，相频特性反映谐波的相位 4.周期信号频谱的特点：离散性，谐波性，收敛性 5.周期信号由无穷多个余弦分量组成 周期信号幅频谱线的大小表示谐波分量的幅值 相频谱线大小表示谐波分量的相位 6.周期信号的功率谱等于幅值谱平方和的一半，功率谱反映周期信号各次谐波的功率分配关系，周期信号在时域的平均功率等于其各次谐波功率之和 7.非周期信号可看成周期趋于无穷大的周期信号 8.周期T0增大对频谱的影响：谱线变密集，谱线的幅度减少 9.非周期信号频谱的特点：非周期信号也可以进行正交变换； 非周期信号完备正交函数集是一个无限密集的连续函数集； 非周期信号的频谱是连续的； 非周期信号可以用其自身的积分表示 10.常见奇异信号：单位冲激信号，单位直流信号，符号函数信号，单位阶跃信号 11.周期信号的傅里叶变换：周期信号：一个周期绝对可积(傅里叶级数(离散谱 非周期信号：无限区间绝对可积(傅里叶变换(连续谱 12.周期信号的傅立叶变换是无穷多个冲激函数的线性组合 脉冲函数的位置：ω＝nω0 , n=0,±1,±2, ….. 脉冲函数的强度：傅里叶复指数系数的2π倍 周期信号的傅立叶变换也是离散的； 谱线间隔与傅里叶级数谱线间隔相同 13.信号的持续时间与信号占有频带成反比 14.信号在时域的翻转，对应信号在频域的翻转 15.频域频移，时域只有相移，幅频不变；时域相移，只导致频域频移，相位不变 第三章 连续信号分析 1.正弦信号的性质：两个同频正弦信号相加，仍得同频信号，且频率不变，幅值和相位改变; 频率比为有理整数的正弦信号合成为非正弦周期信号，以低频（基频f0）为基频，叠加一个高频 (频nf0)分量 2.函数f(t)与冲激函数或阶跃函数的卷积: f(t)与冲激函数卷积，结果是f(t)本身 ; f(t)与冲激偶的卷积,((t)称为微分器 f(t)与阶跃函数的卷积, u(t)称为积分器 3. 函数正交的充要条件是它们的内积为0 第二章 离散傅里叶变换及其快速算法 1.时域上周期序列的离散傅里叶级数在频域上仍是一个周期序列 2.周期卷积特性：同周期序列的时域卷积等于频域的乘积 同周期序列的时域乘积等于频域的卷积 3.周期卷积与线性卷积的区别：线性卷积在无穷区间求和;周期卷积在一个主值周期内求和 4.有限长序列隐含着周期性 5.有限长序列的循环移位导致频谱线性相移而对频谱幅度无影响 6．FFT的计算工作量：FFT算法对于N点DFT,仅需(N/2)log2N 次复数乘法运算和Nlog2N 次复数加法 第三章 随机信号分析与处理 1 随机信号是随时间变化的随机变量，用概率结构来描述。对于离散型随机变量，用概率述；对于连续型随机变量，用概率密度描述。 2方差：用于表明随机信号各可能值对其平均值的偏离程度，是随机信号取值分散性的度量 3平稳随机信号的均值、方差、均方值是与时间无关的常量，相关函数及协方差仅是时移τ的函数，与随机信号的起止时刻t无关。 平稳随机信号最重要的特点是随机信性。在不同时刻具有相同的统计特征。 与平稳随机信号相反，非平稳随机信号的统计特性是随着时间的推移而变化的。 4平稳随机信号的每一个样本都同样地经历了随机信号其它样本的各种可能状态，因而从一个样本的统计特性（时间平均）就能得到全部样本的统计特性（集平均），此类信号称为各态遍历性随机信号。 5可以用时间充分长的单个样本函数的时间平均统计参数来代替总体的平均统计值 6离散时间信号功率谱的特点： 1）功率谱是周期性的，因此可作傅立叶级数分解； 2）反演变换的积分区间是 -p---p 7系统的功率谱传输能力仅与系统的幅频特性有关，而与系统的相频特性无关。 互功率谱密度不仅包含有系统幅频特性函数的幅度信息，还包含有相位信息 8频谱分析不改变信噪比?功率谱分析 工程信号分析的关键是降低噪声，提高信噪比 傅里叶变换不会