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文档简介

1,3.8 卷积定理,一、时域卷积定理,二、频域卷积定理,convolution theorem,time domain convolution theorem,frequency domain convolution theorem,2,3,4,5,6,7,8,3.9 周期信号的傅立叶变换,9,周期性脉冲序列的FS与其单脉冲的FT的关系,从f(t)中截取一个周期，得到所谓的单脉冲信号f0(t)，其傅里叶变换为F0(w)。,10,11,12,13,14,从波形上可以看出，图示信号中含有直流分量、奇次谐波的余弦分量，其它频率分量都为零。,15,16,3.10 抽样信号的傅里叶变换,抽样间隔 sampling interval,17,一、研究抽样信号 的傅里叶变换是什么样的；它与原连续信号的傅里叶变换有什么联系 二、抽样后的信号是否保留了原信号的全部信息。即在什么条件下可以无失真的恢复出原信号,18,一、时域抽样,time domain sampling,19,1、矩形脉冲抽样,“自然抽样”,rectangular pulse sampling,20,21,2、冲激抽样,“理想抽样”,impulse sampling,22,23,P149,24,25,26,27,28,29,3.11 抽样定理,一、时域抽样定理,sampling theorem,time domain sampling theorem,Nyquist interval,Nyquist frequency,30,31,32,时域波形压缩，其频域波形扩展；而时域波形扩展，则其频域波形压缩。,33,对第三章的基本要求,掌握周期信号的频谱分析法（傅里叶级数法）和非周期信号的频域分析法（傅里叶变换方法）。理解非周期信号频谱密度函数的概念，周期信号与非周期信号的频谱的特点与区别，信号时域特性与频域特性之间的关系。掌握周期信号、抽样信号频谱的特点与抽样定理。重点掌握
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