冲激函数最新视觉报道_单位冲激函数的频带宽度(2024年12月全程跟踪)
考研武汉大学807信号与系统心得分享 由于字数限制,完整内容请看图片有7张 考研专业课807信号与系统(原936),总分410+,顺利被武汉大学录取。以下是一些复习心得,希望对大家有所帮助。考研还是要从自身情况出发,制定适合自己的复习计划,才能最高效。 专业课复习 807信号与系统(原936),参考书是郑君里老师的《信号与系统》。整体考试内容中等偏上,好好准备,140+是可以作为理想目标的。数学难度逐步提高,而武大专业课提分性价比很高。我专业课复习时间远少于数学,最后专业课反而比数学分数更高。大家在专业课上一定要重视,这是总分的基本盘。 复习资料主要是武大信号与系统真题和其他名校真题精选题。这次考研140+也算是正常发挥,平时辅导课模考难度都在武大真题难度以上,基本都在130-140之间。信号学透彻了,分数还是很稳。 复习重点 判断系统稳定性 线性时不变判断 三大变换的基本性质 傅里叶变换以及逆变换的求解 傅里叶反变换公式 求解信号拉氏变换以及逆变换 周期计算公式 零状态响应的求解 信号卷积计算 零极点图 冲激函数的基本性质 收敛域与因果性的关系 卷积公式 零状态响应和零输入响应 冲激串采样 信号流图 门函数 状态方程 冲激函数的性质 傅里叶级数 奈奎斯特抽样定理 求解信号Z变换以及逆z变换 带通和低通滤波器等 专业课复习尽量根据个人情况,最好不要晚于暑期7月开始,毕竟后面基础课每门也都需要足够时间。我是5月开始专业课,后面时间给了基础课很多时间,这也是总分410+的保证,基本每门课都没有短板。
信号与系统考研复习指南:分类与技巧详解 考研路上,信号与系统作为一门重要的专业基础课程,其考题种类繁多,涉及面广。今天,为大家带来一份信号与系统考研复习的分类与技巧详解,帮助大家更好地把握复习方向! 一、信号分类考题 确定信号与随机信号:考察对确定信号和随机信号定义的理解,以及它们在实际应用中的区别。 连续信号与离散信号:主要考察对连续信号和离散信号的基本特征的认识,以及它们在信号处理中的应用。 周期信号与非周期信号:这类考题通常要求判断给定信号是否为周期信号,并计算其周期。 能量信号与功率信号:考察对能量信号和功率信号概念的理解,以及它们在信号处理中的意义。 二、系统分类考题 连续系统与离散系统:要求考生明确区分连续系统和离散系统,并理解它们在信号处理中的不同作用。 线性系统与非线性系统:考察对线性系统特性的理解,如叠加性和齐次性,并理解非线性系统的特点。 时变系统与时不变系统:这类考题通常要求判断给定系统是否为时变系统,并理解时变系统和时不变系统在信号处理中的差异。 三、基本信号与系统响应考题 基本信号:考察对阶跃函数、冲激函数等基本信号的理解,以及它们在信号处理中的应用。 系统响应:要求考生掌握零输入响应、零状态响应、阶跃响应和冲激响应等基本概念,并理解它们与系统特性的关系。 ꠥ䍤掌握基本概念:信号与系统考研复习首先要掌握基本概念,理解它们的定义、性质和应用。 多做题:通过大量做题,加深对知识点的理解和记忆,提高解题能力。 注意归纳总结:复习过程中要注意归纳总结,将知识点系统化、条理化,形成完整的知识体系。 考研之路虽然充满挑战,但只要我们掌握了正确的复习方法,就能轻松应对各种考题。希望这份信号与系统考研复习的分类与技巧详解能对大家有所帮助,祝大家考研顺利!
因果系统与稳定系统判别方法详解 1. 因果系统的判别方法 定义法:输出时间t必须大于输入时间t。 冲激响应充要法:当n<0时,响应为0;当n>0时,才有响应。 变换域收敛域法:连续因果收敛域大于极大点,离散因果收敛域为右序列。 稳定系统判别方法 定义法:输入稳定,输出稳定。 冲激响应充要法:连续绝对可积,离散绝对可和。 变换域收敛域法:连续域收敛域包含虚轴,离散域收敛域包含单位圆。 可逆系统 两个可逆系统的时域卷积为冲激函数,频域相乘为1。 掌握s域、傅里叶、z变换和逆变换公式。 蠦 滤波器类型:低通、高通、带通、带阻。 连续系统:幅度和相位看0到无穷。 离散系统:看0到 相位中虚轴左边要加 矢量法:用所有零点长度相加除以所有极点长度相加,相位为零点夹角和极点夹角相减。 无失真系统 幅度为常数,相位为过原点的直线。 全通系统 连续系统:零极点关于虚轴对称。 离散系统:零极点关于单位圆一一对称,共轭倒数关系。
信号与系统:冲激函数匹配法求跳变值 在信号与系统中,求跳变值有两种主要方法:奇异函数平衡法和冲激函数匹配法。虽然这两种方法略有不同,但冲激函数匹配法更为直观且易于理解。 关键在于理解,只有单位阶跃函数u(t)存在跳变,而冲激信号及其各阶导数都是无跳变的。这是冲激函数匹配法的核心思想。 通过这种方法,我们可以更方便地找到信号中的跳变值,特别是在处理含有跳变点的信号时。 ᠦ 论是在考研复习中,还是在工程实践中,掌握这种方法都能帮助我们更有效地解决问题。
复旦875信号与系统考研经验分享 考研这一年,真的是一段既漫长又充实的时光。终于顺利上岸复旦,总分420+,专业130,心里那份激动和成就感简直无法用言语形容。尤其是对于我这种高考时连复旦的边都摸不到的人来说,通过考研实现逆袭,简直是人生中的一大转折点。今天,我想和大家分享一下我的考研经历,希望能给正在准备考研的你们一些参考和借鉴。 专业课:875信号与系统 首先,专业课875信号与系统真的是重中之重。我强烈推荐Jenny老师的课(不了解Jenny老师的可以去小破站看看她的视频),她讲的内容非常全面,从基础到拔高都有覆盖。2022年之后,875(原957)的信号与系统大纲基本没怎么更新,但真题难度却有提高。复旦的分数线一直很高,主要是因为大家都想一战上岸,准备得都很充分。 离散部分这两年没考,但本科都学了,建议大家还是带一些在身上,以防万一。通信原理和随机过程部分可以看樊昌信老师的书,内容更全面细致。这本书估计大部分同学本科通原教材都是这本。 专业课近年考试重点 根据历年真题和经验,以下是一些重点考察内容: 判断系统稳定性、因果性、线性、时变性的定义及判定 信号卷积计算、零极点求解 冲激函数的性质 信号的基波周期求解 系统级联对信号相位的影响 奈奎斯特抽样定理 傅里叶变换及逆变换的求解 傅里叶反变换公式、卷积公式 基波周期的求解 全通系统的特点 求解信号拉氏变换及逆变换 频谱图的画法 严平稳过程和广义平稳过程的定义及判定 复习方法 复习875信号与系统,最重要的是做好知识梳理和错题积累。我自己的笔记本有两个阶段:基础阶段是通读奥本海默教材结合Jenny老师的线上课程。由于老师课程是整合起来的,从知识点引入到推导证明再到物理意义的深入挖掘,结合经典题目和考研真题,总结方法,非常实用。要知道这本书是很厚的,内容很多,自己看非常费劲,结合Jenny老师课程已经整理打包好了,从数学模型证明到物理意义挖掘,非常实用。 希望这些分享能对你们有所帮助!考研路上虽然辛苦,但只要坚持努力,一切都是值得的。加油!ꀀ
985信号与系统,满绩秘籍! 大家好,今天我想和大家聊聊如何在985大学的信号与系统课程中拿到满绩。其实,这个课程虽然知识点很多,但只要掌握了基础,理解各种变换的本质,拿到高分并不难。下面我会详细分享一下我的学习方法和一些关键知识点。 信号与系统的基本概念 首先,我们需要明确信号与系统的基本概念。信号可以是确定的或随机的,连续的或离散的,周期性的或非周期性的。而系统则可以分为线性系统和非线性系统,时变系统和时不变系统,因果系统和非因果系统。这些基本概念是理解整个课程的基础。 傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换 整本书的核心是通过各种变换来分析信号特性。傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换是三种重要的变换方法。它们之间的联系在于,每一种变换都是从时域到频域、到s平面或z平面的转换。掌握了这些变换,就能更好地理解信号模型在不同平面下的表现。 具体知识点梳理 信号与系统的基础知识:包括信号的确定性与随机性、连续性与离散性、周期性与非周期性等。 系统的基本特性:线性与非线性、时变与时不变、因果与非因果等。 冲激函数与冲激响应:卷积、近代时域法等。 傅里叶级数与频谱图:奇谐与偶谐、傅里叶正反变换等。 佩利-维纳准则与调制解调:AM调制与解调等。 拉普拉斯变换与z变换:收敛域相关的变换、部分分式展开法、留数法等。 系统框图:直接、级联、并联的系统框图画法。 微分方程与系统函数:区分H(p)、H(s)、H(jw)、h(t)等。 极零点与极零图:反馈系统等。 离散时间系统:冲激抽样、差分方程、h(k)、卷积和等。 双边z变换与反z变换:部分分式分解法、双边z变换及反z变换等。 z平面与s平面的映射关系:罗斯霍维斯准则等。 DTFT:相变量法、对角线向量法等。 考试重点与细节 考试中常见的题型包括求解零输入零状态响应、画出信号频谱图、与收敛域相关的变换等。这些类型的问题只要多做几道作业题就能熟悉了。考前重点关注作业题和往届试题卷,大学考卷题型一般改动不大。 另外,还有一些细节知识点需要注意,比如脉宽与频宽成反比、全通系统与最小相位系统概念、系统稳定条件与因果系统条件等。这些细节知识虽然看似不起眼,但在考试中可能会成为加分项。 用数学思维学习信号课程 最后,希望大家在学习信号与系统课程时能够用数学思维去理解和解决问题。掌握基础概念和关键知识点,多做练习题,相信大家都能在考试中取得好成绩!祝大家学习顺利,绩点高高!
姐想采样信号的恢复秘诀劰理想脉冲抽样,你了解多少?它是通过无限窄、无限高的脉冲(即理想冲激函数)来精确抽样连续时间信号的,从而得到一系列离散的样本值。那么,如何从这些样本值中“复活”原始的连续时间信号呢?关键在于两个条件: 1️⃣ 抽样定理(奈奎斯特定理):这是恢复信号的基石。只要抽样频率大于或等于信号最高频率的两倍,原始信号就能唯一恢复,避免混叠。 2️⃣ 低通滤波:在满足抽样定理的前提下,通过理想的低通滤波器来滤除高频分量,保留低频分量,从而让离散的样本点“连接”起来,形成平滑的原始信号曲线。 考研的小伙伴们,这些是你们复习的要点哦: ✅ 深入理解抽样定理,把握它在信号恢复中的核心作用。 ✅ 熟练掌握低通滤波器的设计原理及其在信号恢复中的应用。 ✅ 结合实例(如音频、视频信号等),亲身体验抽样信号的恢复过程。 ✅ 多做相关练习题,提升解题技巧和应试能力。ꊊᦜ后,希望每位考研路上的勇士都能顺利上岸,实现自己的梦想!
姐想采样信号的复原秘诀犰𖥛顾理想脉冲抽样𖠧想脉冲抽样,就是用超窄超高的脉冲(也就是理想冲激函数)去抽样连续时间信号,得到一串离散的样本点。这些样本点可是原始信号在抽样时刻的精确记录哦! 抽样信号如何恢复? 要从这些离散样本中找回原始信号,得靠两大法宝: 1️⃣ 抽样定理(奈奎斯特定理):只要抽样频率是信号最高频率的两倍以上,原始信号就能唯一恢复,不会有混叠。 2️⃣ 低通滤波:用个理想低通滤波器,截止频率设成信号最高频率的一半,滤掉高频,保留低频,这样抽样信号就变平滑了,像原始信号的近似版。 ᨀ研小贴士᠊ * 深入理解抽样定理,它可是信号恢复的关键。 * 掌握低通滤波器的设计技巧,它在信号恢复中大有用处。 * 多做相关练习,提升解题和应试能力。 最后,祝你考研顺利,一举拿下信号与系统!
周期信号的傅里叶系数与变换关系详解 周期信号的傅里叶系数:乐章的音符 ᤸ下,周期信号就像是一首由无数音符组成的曲子,而傅里叶系数就是这些音符的“音高”和“音量”。它们分别代表了信号中各个谐波分量的频率和振幅。当我们对周期信号进行傅里叶级数展开时,实际上就是在为这首曲子谱写每一个音符。 计算傅里叶系数:这通常涉及到对信号在一个周期内的积分或求和运算,目的是找出各个谐波分量的振幅(或称为系数)。 傅里叶变换:乐章的演绎 里叶变换,是将这首曲子从“时间乐章”转化为“频率乐章”的神奇过程。它不仅仅是对周期信号适用,对于非周期信号同样有着重要的作用。但在这里,我们专注于周期信号。 周期信号的傅里叶变换:虽然严格来说,周期信号在频域内没有真正的“变换”(因为它不是绝对可积的),但我们可以通过其傅里叶级数来间接理解其频域特性。在形式上,周期信号的傅里叶变换表现为一系列冲激函数(或称为无限高的“尖峰”),这些冲激函数的位置对应于谐波分量的频率,而高度则与傅里叶系数成正比。 关系揭秘:音符与乐章的和谐 튧诼让我们来揭示傅里叶系数与傅里叶变换之间的和谐关系: 桥梁作用:傅里叶系数是连接时域和频域的桥梁,它们直接决定了周期信号在频域中的表现。而傅里叶变换,则是这种表现的“演绎”方式,让我们能够更直观地看到信号的频率分布。 相互依存:没有傅里叶系数,我们就无法准确描述周期信号的频谱特性;而没有傅里叶变换的概念,我们也难以将这种特性以图形化的方式展现出来。 ᠥ䍤㫠ኧ解本质:深入理解傅里叶系数和傅里叶变换的本质,是掌握它们之间关系的关键。
信号与系统考研:图形变化专题全解析 考研的小伙伴们,今天我们来聊聊《信号与系统考研基础330题》中的一个超级干货专题——图形变化! 这个专题不仅考验着我们对信号特性的理解,还直接关联到信号的处理、分析和应用。赶紧拿起小本本,跟我一起走进图形变化的奇妙世界吧! 为什么图形变化如此重要? 在信号与系统的学习中,图形变化是理解信号动态特性的关键。通过图形变化,我们可以直观地看到信号在时间域或频率域上的表现,进而分析信号的周期性、对称性、稳定性等特性。这对于后续的信号处理、滤波、调制等应用至关重要。 《330题》中的图形变化题型 《信号与系统考研基础330题》中的图形变化题型丰富多样,涵盖了信号的反转、平移、尺度变换等基本变换,以及特殊信号(如冲激函数、正弦信号)的变换。这些题目不仅考察了我们对基本概念的理解,还锻炼了我们的图形分析能力和解题技巧。 解题技巧大放送 理解基本概念:首先,要深入理解信号反转、平移、尺度变换等基本概念,掌握它们对信号波形的影响。 观察图形特征:对于给定的信号图形,要仔细观察其周期性、对称性、振幅等特征,这些特征往往是解题的关键。 运用公式推导:对于需要计算的问题,要熟练运用信号变换的公式进行推导,确保结果的准确性。 多做练习:图形变化题型的解题技巧需要通过大量的练习来掌握。不妨从《330题》中挑选出相关题目进行专项练习,提高解题速度和准确率。 ᠥ㫊在解题过程中,要注意区分连续时间信号和离散时间信号的变换差异。 图形变化题型的答案往往具有直观性,可以通过画图来验证解题结果的正确性。 不要忽视特殊信号的变换特性,它们往往隐藏着解题的突破口。 好啦,今天的分享就到这里啦!希望这篇笔记能对你在信号与系统考研复习中的图形变化专题有所帮助。加油哦!ꀀ
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