1 連續(xù)時(shí)間信號(hào)頻域分析
1)周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)
① 三角形式的傅里葉級(jí)數(shù):

② 指數(shù)形式的傅里葉級(jí)數(shù):

其中,傅里葉級(jí)數(shù)為

傅里葉級(jí)數(shù)ak其實(shí)也是權(quán)重,可以用于合成信號(hào)(合成效果和諧波次數(shù)N有關(guān),N越大越接近原信號(hào)),合成公式:

2)非周期信號(hào)的傅里葉變換
① 傅里葉變換:

② 傅里葉逆變換:

3)周期信號(hào)的頻譜是離散的,非周期信號(hào)的頻譜是連續(xù)的;
離散信號(hào)的頻譜是周期的,連續(xù)信號(hào)的頻譜是非周期的。
2 通過離散時(shí)間信號(hào)的Z變換表達(dá)式X(z)直接寫出時(shí)域離散信號(hào)(序列)x(n)的方法

因此X(z)的系數(shù)即序列x(n)的值(只有離散時(shí)間信號(hào)即序列可以不用計(jì)算直接寫?。?/p>
例:
對(duì)應(yīng)的x1(n)為:
注意是從高次冪到低次冪排列,原點(diǎn)即z^0的系數(shù)。但是對(duì)應(yīng)的n1 = [0:2]是從小到大排列(注意原點(diǎn)位置)
3 部分分式法的MATLAB實(shí)現(xiàn)(求X(z)的部分展開式)
1)函數(shù)與格式:[r,p,k] = residuez(b,a)
2)用法:設(shè)返回參數(shù)r,p,k分別是:

則

注意同一個(gè)極點(diǎn)p3出現(xiàn)了兩次,說明是二重極點(diǎn)
3)用于數(shù)字濾波器的并聯(lián)型是通過系統(tǒng)函數(shù)(傳遞函數(shù))H(z)的部分展開式實(shí)現(xiàn)的,所以該函數(shù)也可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波器的并聯(lián)型
4)用residuez實(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波器的并聯(lián)型時(shí),由于輸出的r,p可能會(huì)有共軛復(fù)系數(shù),需要轉(zhuǎn)換成實(shí)數(shù):
[b1,a1] = resideuz(R1,P1,0)
4 穩(wěn)定系統(tǒng)
1)定義:當(dāng)輸入序列是有界的,則輸出序列也有界,稱系統(tǒng)是穩(wěn)定的。
2)判斷:
① 通過零極點(diǎn)的分布來判斷:(對(duì)于因果系統(tǒng))
穩(wěn)定:H(z)的全部極點(diǎn)都落在單位圓內(nèi),即收斂域應(yīng)該包含單位圓在內(nèi)
臨界穩(wěn)定:一階極點(diǎn)位于單位圓上(若有其他階的,都在單位圓內(nèi)),單位圓外無極點(diǎn)
不穩(wěn)定:有極點(diǎn)落在單位圓外,或者單位圓上有重極點(diǎn)
5 求頻響特性(系統(tǒng)函數(shù)H與對(duì)應(yīng)的頻點(diǎn)w)
1)函數(shù)與格式:[H,w] = freqz(b,a,N)
2)用法:輸入b和a分別為系統(tǒng)函數(shù)H(z)的分子和分母系數(shù)矩陣,N為正整數(shù),默認(rèn)為512;
輸出w包含了0-pi范圍內(nèi)的N個(gè)頻率等分點(diǎn),H是w對(duì)應(yīng)的值
3)也可以通過手算出系統(tǒng)函數(shù)H(exp(j*w))實(shí)現(xiàn)
6 求離散系統(tǒng)的響應(yīng)(求出某輸入信號(hào)通過該系統(tǒng)得到的輸出)
1)函數(shù)與格式:y = filter(b,a,Xn)
2)用法:實(shí)現(xiàn)差分方程的求解,因此這個(gè)只能用于離散系統(tǒng)(連續(xù)系統(tǒng)對(duì)應(yīng)微分方程)求響應(yīng)。其中b和a分別是差分方程的輸出y和輸入x的系數(shù),Xn是輸入信號(hào),y是通過該系統(tǒng)的輸出信號(hào)
3)當(dāng)輸入信號(hào)Xn為單位沖激信號(hào)(即單位脈沖信號(hào))或單位階躍信號(hào)時(shí),可以用該函數(shù)求系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)(即單位脈沖響應(yīng))或單位階躍響應(yīng)。
7 求系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)
1)可以通過上面的filter函數(shù)求
2)函數(shù)與格式:y = impz(b,a,N)
3)用法:b和a同上,N表示沖激響應(yīng)輸出的序列個(gè)數(shù),輸出y是N個(gè)時(shí)域點(diǎn)對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值。如果直接輸出impz(b,a,N)可以直接畫圖,不用stem([0:N-1],y)
8 求系統(tǒng)的零極點(diǎn)
1)函數(shù)與格式:[z,p,k] = tf2zp(b,a)
2)用法:其中輸入?yún)?shù)b是系統(tǒng)函數(shù)H(z)中分子的系數(shù)向量,a是分母的系數(shù)向量。輸出的z為零點(diǎn),p為極點(diǎn),k為常數(shù)
3)也可以用roots函數(shù)分別求分子和分母的方程根,來求出系統(tǒng)的零極點(diǎn)
9 將零極點(diǎn)增益表示的H(z)轉(zhuǎn)換成基本二階形式
1)函數(shù)與格式:sos = zp2sps(z,p,k)
2)用法:其中z是零點(diǎn),p是極點(diǎn),k是常數(shù)項(xiàng),輸出的sos是矩陣:

對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)函數(shù)為(這只寫出了某一行,多行的要相乘):

(注意這里的a就是分母的系數(shù),寫成系統(tǒng)函數(shù)時(shí)直接代數(shù)相加即可,但是在畫圖時(shí)級(jí)聯(lián)型中的a是需要改變符號(hào)的)
3)由于數(shù)字濾波器的級(jí)聯(lián)型是通過H(z)的基本二階形式實(shí)現(xiàn)的,所以該函數(shù)也可以用于實(shí)現(xiàn)級(jí)聯(lián)型
10 周期/非周期、連續(xù)/離散信號(hào)的傅里葉變換/傅里葉級(jí)數(shù)/DFT小結(jié)

11 加窗對(duì)信號(hào)頻譜分析的影響
1)如果窗的寬度越大,即時(shí)間序列截取的越長(zhǎng),其頻譜的旁瓣占的比例越小。當(dāng)窗口寬度無限大時(shí),即截取所有的時(shí)間序列,則只有主瓣,沒有旁瓣。
2)頻譜泄露是不可避免的,因?yàn)槿魏未昂瘮?shù)都不可能滿足寬度無限大。但是選擇好的窗函數(shù),可以盡可能減少能量的泄露。
3)好的窗函數(shù),是窗函數(shù)的頻譜盡可能衰減的快,即主瓣和旁瓣的比例盡可能大。
12 fft中的點(diǎn)數(shù)L(即頻域抽樣的點(diǎn)數(shù))的大小對(duì)頻譜分析的影響
補(bǔ)零對(duì)原信號(hào)來說并沒有增加任何信息,但是補(bǔ)零相當(dāng)于對(duì)原信號(hào)的頻譜做插值(時(shí)域增加采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù),頻域中頻譜分辨率減?。?,能夠減少頻譜泄露。
13 各種窗函數(shù)的產(chǎn)生
1)三角窗:bartlett、triang
2)布萊克曼窗:blackman
3)矩形窗:boxcar
4)漢明窗:hamming
5)漢寧窗:hanning
6)切比雪夫窗:chebwin
7)凱塞窗:kaiser

16 比較FIR濾波器的兩種設(shè)計(jì)步驟的優(yōu)缺點(diǎn)
1)窗函數(shù)法



2)頻率采樣法

19 簡(jiǎn)述常用的IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法

21 簡(jiǎn)述由模擬濾波器轉(zhuǎn)換為IIR數(shù)字濾波器的兩種常用變換方法的優(yōu)缺點(diǎn)
1)脈沖響應(yīng)不變法:

補(bǔ)充:脈沖響應(yīng)不變法存在頻譜混疊現(xiàn)象的原因是:數(shù)字濾波器頻響是模擬濾波器頻響的周期延拓。解決辦法:

2)雙線性變換法:
優(yōu)點(diǎn):通過實(shí)現(xiàn)Z平面到S平面的映射,解決了脈沖響應(yīng)不變法的混疊失真問題
缺點(diǎn):頻率之間的非線性變換問題,會(huì)產(chǎn)生新的問題:
1)一個(gè)線性相位的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后得到非線性相位的數(shù)字濾波器,不再保持原有的線性相位了。
2)這種非線性關(guān)系要求模擬濾波器的幅頻響應(yīng)必須是分段常數(shù)型的,不然變換所產(chǎn)生的數(shù)字濾波器幅頻響應(yīng)相對(duì)于原模擬濾波器的幅頻響應(yīng)會(huì)有畸變。
17 脈沖響應(yīng)不變法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的步驟

18 雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的步驟

19 簡(jiǎn)述模擬濾波器轉(zhuǎn)換為數(shù)字濾波器的要求和步驟


20 簡(jiǎn)述巴特沃斯濾波器和切比雪夫?yàn)V波器的比較

21 簡(jiǎn)述巴特沃斯型模擬低通濾波器設(shè)計(jì)步驟
巴特沃斯型:

切比雪夫型:

原文鏈接:
https://blog.csdn.net/Dabie_haze/article/details/105853124
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