自功率谱密度函数互功率谱密度函数课件

第二章信号及其描述

自功率谱密度函数互功率谱密度函数信号的分类与定义

随机信号与确定性信号

连续信号与离散信号

周期信号与非周期信号

主要内容确定性信号的特性

时间特性

频率特性

时间与频率的联系确定性信号分析

时域分析

频域分析随机信号特性及分析自功率谱密度函数互功率谱密度函数信号是信息的载体和具体表现形式，信息需转化为传输媒质能够接受的信号形式方能传输。广义的说，信号是随着时间变化的某种物理量。只有变化的量中，才可能含有信息。自功率谱密度函数互功率谱密度函数

确定信号与随机信号当信号是一确定的时间函数时，给定某一时间值，就可以确定一相应的函数值。这样的信号称为确定信号。随机信号不是确定的时间函数，只知道该信号取某一数值的概率。带有信息的信号往往具有不可预知的不确定性，是一种随机信号。除实验室发生的有规律的信号外，通常的信号都是随机的，因为确定信号对受信者不可能载有信息。自功率谱密度函数互功率谱密度函数

连续信号与离散信号如果在某一时间间隔内，对于一切时间值，除若干不连续点外，该函数都能给出确定的函数值，此信号称为连续信号。和连续信号相对应的是离散信号。代表离散信号的时间函数只在某些不连续的时间值上给定函数值。一般而言，模拟信号是连续的（时间和幅值都是连续的），数字信号是离散的。连续信号模拟信号自功率谱密度函数互功率谱密度函数连续信号f(t)0t0tf(t)f0f1f2自功率谱密度函数互功率谱密度函数离散信号01234-1tf(tk)(3)(2)(4.5)(1.5)(6)(-1)自功率谱密度函数互功率谱密度函数

周期信号与非周期信号用确定的时间函数表示的信号，可以分为周期信号和非周期信号。当且仅当则信号f(t)是周期信号，式中常数T是信号的周期。换言之，周期信号是每隔固定的时间又重现本身的信号，该固定的时间间隔称为周期。非周期信号无此固定时间长度的循环周期。自功率谱密度函数互功率谱密度函数严格数学意义上的周期信号，是无始无终地重复着某一变化规律的信号。实际应用中，周期信号只是指在较长时间内按照某一规律重复变化的信号。实际上周期信号与非周期信号之间没有绝对的差别，当周期信号fT(t)的周期T无限增大时，则此信号就转化为非周期信号f(t)。即自功率谱密度函数互功率谱密度函数确定信号的时间特性表示信号的时间函数，包含了信号的全部信息量，信号的特性首先表现为它的时间特性。时间特性主要指信号随时间变化快慢、幅度变化的特性。同一形状的波形重复出现的周期长短信号波形本身变化的速率（如脉冲信号的脉冲持续时间及脉冲上升和下降边沿陡直的程度）以时间函数描述信号的图象称为时域图，在时域上分析信号称为时域分析。自功率谱密度函数互功率谱密度函数确定信号的频率特性信号还具有频率特性，可用信号的频谱函数来表示。在频谱函数中，也包含了信号的全部信息量。频谱函数表征信号的各频率成分，以及各频率成分的振幅和相位。频谱：对于一个复杂信号，可用傅立叶分析将它分解为许多不同频率的正弦分量，而每一正弦分量则以它的振幅和相位来表征。将各正弦分量的振幅与相位分别按频率高低次序排列成频谱。频带：复杂信号频谱中各分量的频率理论上可扩展至无限，但因原始信号的能量一般集中在频率较低范围内，在工程应用上一般忽略高于某一频率的分量。频谱中该有效频率范围称为该信号的频带。以频谱描述信号的图象称为频域图，在频域上分析信号称为频域分析。自功率谱密度函数互功率谱密度函数时域和频域自功率谱密度函数互功率谱密度函数不同频率信号的时域图和频域图自功率谱密度函数互功率谱密度函数信号还可以用它的能量特点加以区分。在一定的时间间隔内，把信号施加在一负载上，负载上就消耗一定的信号能量。把该能量值对于时间间隔取平均，得到该时间内信号的平均功率。如果时间间隔趋于无穷大，将产生两种情况。信号总能量为有限值而信号平均功率为零，称为能量信号；信号平均功率为大于零的有限值而信号总能量为无穷大，称为功率信号，周期信号就是常见的功率信号。自功率谱密度函数互功率谱密度函数信号分析时域分析信号时域分析（线性系统叠加原理）卷积积分的应用及其数学描述频域分析周期信号的频域分析(三角与指数傅立叶级数）非周期信号的频域分析（傅立叶积分）信号在频域与时域之间的变换（正反傅立叶变换式）频谱与时间函数的关系自功率谱密度函数互功率谱密度函数时域分析系统的输入信号称为激励，输出称为响应激励与响应都是时间的函数激励函数s(t)响应函数r(t)系统对激励的的响应称为冲激响应函数h(t)对激励的响应是激励函数与系统冲激响应函数的卷积自功率谱密度函数互功率谱密度函数

时域分析的方法（1）利用线性系统的叠加原理，把复杂的激励在时域中分解成一系列单位激励信号，然后分别计算各单位激励通过通信系统的响应，最后在输出端叠加而得到总的响应。图2-4是时域分析法示意图。其中(a)表示将激励函数分解为若干个脉冲函数，第k个脉冲函数值为s(kΔt)(b)表示系统对第k个脉冲的冲激响应，该响应的数值是(c)是系统对于(a)所示的激励函数的总响应，可近似地看作是各脉冲通过系统所产生的冲激响应的叠加。该总响应自功率谱密度函数互功率谱密度函数0000tttS(t)r(kΔt)r(t)kΔtkΔtkΔts(kΔt)时域分析法示意图r(kΔt)激励函数(输入信号)的分解第k个脉冲的冲激响应(输出信号)波形冲激响应叠加后的总响应(输出信号)波形第k个脉冲函数之面积（当Δt0，脉冲函数可近似表示为冲激函数）系统对第k个冲激函数的冲激响应函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数

时域分析的方法（2）式中h(t)是单位冲激函数δ(t)对应的响应，称为单位冲激响应函数。单位冲激函数δ(t)也称狄拉克函数或δ函数，其定义是：在t≠0时，函数值均为0；在t=0处，函数值为无穷大，而脉冲面积为1，即当Δt无限趋小而成为dτ时，上式中不连续变量kΔt成了连续变量τ，对各项求和就成了求积分。于是有

这种叠加积分称为卷积积分。自功率谱密度函数互功率谱密度函数频域分析作为时间函数的激励和响应，可通过傅立叶变换将时间变量变换为频率变量去进行分析，这种利用信号频率特性的方法称为频域分析法。频域是最常用的一种变换域。频域分析的基本工具是傅立叶分析，包括傅立叶级数和傅立叶变换。自功率谱密度函数互功率谱密度函数

周期信号的频域分析方法考察信号

式中ω1=2πf1。ω1称为基波频率，简称基频，ω1的倍数称为谐波。对于周期信号而言，其频谱由离散的频率成分，即基波与谐波构成。自功率谱密度函数互功率谱密度函数复杂周期信号波形自功率谱密度函数互功率谱密度函数数字信号的谐波自功率谱密度函数互功率谱密度函数

分解周期信号的条件狄利希莱条件

要将一周期信号分解为谐波分量，代表这一周期信号的函数f(t)应当满足下列条件：在一周期内，函数是绝对可积的，即应为有限值；在一周期内，函数的极值数目为有限；在一周期内，函数f(t)或者为连续的，或者具有有限个这样的间断点，即当t从较大的时间值和较小的时间值分别趋向间断点时，函数具有两个不同的有限的函数值。测试技术中的周期信号，大都满足该条件。

自功率谱密度函数互功率谱密度函数周期信号的频域分析方法根据傅立叶变换原理，通常任何信号都可表示成各种频率成分的正弦波之和。对于任何一个周期为T、且定义在区间（-T/2,T/2）内的周期信号f(t)，都可以用上述区间内的三角傅立叶级数表示：a0是频率为零的直流分量（如图），式中系数值为傅立叶级数的这种形式称为三角函数展开式或称正弦-余弦表示，是用正交函数集来表示周期信号的一种常用方法。自功率谱密度函数互功率谱密度函数傅立叶级数还可以改写成：An-

，n-分别称为幅值谱和相位谱，统称为频谱。自功率谱密度函数互功率谱密度函数带有直流分量的信号自功率谱密度函数互功率谱密度函数

指数傅立叶级数用正交函数集来表示周期信号另一种更常用的方法是傅立叶级数的指数表示法，称为指数傅立叶级数。三角傅立叶级数与指数傅立叶级数并不是两种不同类型的级数，而只是同一级数的两种不同的表示方法。指数级数形式比三角级数形式更简化更便于计算。根据欧拉公式自功率谱密度函数互功率谱密度函数当n取-∞和+∞之间包括0在内的所有整数，则函数集ejnωt（其中n=0,±1,±2,……）为一完备的正交函数集。任意周期信号f(t)可在时间区间（-T/2,T/2）内用此函数集表示为求出Cn，信号分解的任务就完成了。自功率谱密度函数互功率谱密度函数

非周期信号的频域分析方法如果在表示周期信号f(t)的傅立叶级数中令周期T→∞，则在整个时间内表示f(t)的傅立叶级数也能在整个时间内表示非周期信号。f

(t)的指数傅立叶级数可写为式中Fn是复数振幅，将其代入f(t),得到自功率谱密度函数互功率谱密度函数

非周期信号的频域分析方法当T增加时，基频ω1变小，频谱线变密，且各分量的振幅也减小，但频谱的形状不变。在T→∞的极限情况下，每个频率分量的幅度变为无穷小，而频率分量有无穷多个，离散频谱变成了连续频谱。这时，f(t)已不是nω1的离散函数，而是ω的连续函数。以上过程可以用计算式说明。由于相邻频率分量间隔为Δω=(n+1)ω1-nω1=ω1

周期T

可写为于是，有自功率谱密度函数互功率谱密度函数

非周期信号的频域分析方法当T→∞时，求和变成了取积分，Δω变成dω，nω1用ω表示。因此有式中方括号是原函数f(t)的频谱密度函数，简称频谱函数，它具有单位频带振幅的量纲，记作F(ω)。即将原函数写成自功率谱密度函数互功率谱密度函数

傅立叶变换的应用傅立叶变换可将时域上较复杂的运算简化为相对简单的频域运算。作为时域上卷积积分例子的函数r(t)对应的频域函数为上式即卷积定理，激励s(t)通过频率特性为H(ω)的系统时，响应r(t)的频谱函数R(ω)等于s(t)的频谱函数S(ω)和H(ω)的乘积运算。自功率谱密度函数互功率谱密度函数几种典型信号的傅立叶变换数字信号中典型的波形是矩形窗函数（矩形脉冲函数）。矩形脉冲g(t)及其对应的频域函数为G(ω)分别如图和下面两式：当ω=0时，G(ω)=A

；

ω=2kπ/

时，G(ω)=0。自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数(t)函数的性质：1.抽样性2.单位脉冲函数的积分等于阶跃函数

函数与其他函数的卷积自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数4.函数的频谱自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数随机信号分析自功率谱密度函数互功率谱密度函数二、随机信号的统计特性要完整地描述一个各态历经随机过程，理论上要有无限长时间记录。但实际上这是不可能的。通常用统计方法对以下三个方面进行数学描述：

1）幅值域描述:均值、方均值、方差、概率密度函数等。（2）时间域描述:自相关函数、互相关函数。（3）频率域描述:自功率谱密度函数、互功率谱密度函数。自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数互功率谱密度函数自相关函数性质自功率谱密度函数互功率谱密度函数自相关函数的应用自功率谱密度函数互功率谱密度函数当延时很大时，随机噪声的自相关函数趋于零，而周期信号的自相关函数仍是周期函数，且其周期不变。自功率谱密度函数互功率谱密度函数互相关函数描述一个信号的取值对另一个信号的依赖程度。互相关函数具有以下性质：①两周期信号具有相同的频率，才有互相关函数，即两个非同频的周期信号是不相关的。