第七次作业参考答案

TsinghuaJoking 2023-04-20 09:08

一、傅里叶变换性质

1、傅里叶变换

(1) ◎ 解答:

▲ 图1.1.1 双三角脉冲信号


解法(1):使用微分性质求解

  将   进行两次微分,得到四个冲激信号, 如下图所示:

▲ 图1.1.2 信号的一阶导数


▲ 图1.1.3 信号的二阶导数


  根据信号二阶导数,可以写出对应的二阶导数的傅里叶变换:

  那么,信号的频谱为:

解法(2):使用卷积方法

  信号   可以拆解成两个信号的卷积

▲ 图1.1.4 拆解成两个矩形信号的卷积


  这两个信号的频谱分别是:

  那么, 根据傅里叶变换卷积定理,信号的频谱等于这两个信号频谱的乘积:

▲ 图1.1.5 两个信号卷积过程


(2) ◎ 解答:

  根据傅里叶变换频域微分定理,可以知道:

  再根据福利变换时移特性:

  再根据傅里叶变换尺度特性:

  对给定的信号进行拆分,形成两部分:

  前面一部分对应的傅里叶变换,通过前面推导可以求出。后面一部分对应的频谱,根据傅里叶变换的线性、尺度、时移特性可以求得:

  因此,整体信号傅里叶变换为:

(3) ◎ 求解:

  根据福利变换中的时域微分定理:

  再根据傅里叶变换中的频域积分定理:

(4) ◎ 解答:

▲ 图1.1.6 调制的高斯信号


  根据高斯信号的频谱公式,可以知道题目中高斯信号对应的傅里叶变换为:

  在根据傅里叶变换的频移特性,对于调制高斯信号的频谱为:

(5) ◎ 解答:

  在单边指数信号的频谱的基础上,分表应用傅里叶变换的频域微分定理,平移定理,可以得到信号的频谱。

(6) ◎ 解答:

▲ 图1.1.7 锯齿脉冲信号


  对信号进行求导, 如下图所示。它对应的频谱为:

▲ 图1.1.8 信号的导数波形


  再利用傅里叶变换的积分定理,可以求出信号的频谱为:

  由于信号为奇对称信号, 所以  

(7) ◎ 解答:

  信号可以看成一个窗口信号与 的乘积。

(8) ◎ 解答:

  根据傅里叶变换对偶定理,可以知道:

  根据傅里叶变换频域微分定理:

  根据傅里叶变换的平移定理:

  最终,信号的频谱为:

(9) ◎ 解答:

2、傅里叶反变换

(1) ◎ 解答:

  符号函数   的频谱为:

  根据频域微分定理:

所以:

(2) ◎ 解答:

  已知单边衰减指数的频谱公式:

  根据傅里叶变换的尺度特性:

所以:(3) ◎ 求解:

  在频谱中包含有两种频谱,一是   , 另外一个是两个矩形频谱。

  对于冲激频谱,对应的傅里叶反变换为:

▲ 图1.1.9 信号的频谱


  对于两个矩形频谱,可以看成由中心在 0 点的矩形频谱,左右搬移形成, 这个过程可以描述为时域信号乘以   。根据傅里叶变换对偶特性,求单个矩形频谱对应的时域信号。

  乘以   之后,便形成左右两个矩形频谱。最终,信号 为:

3、信号的平方频谱

◎ 求解:

  根据傅里叶变换频域卷积定理, 对应的频谱为

  根据 的表达式,可以将其拆解成两个成份:

的波形如下所示:

▲ 图A1.1.10 F1(omega)的波形


▲ 图1.1.10 F2(omega)的波形


  根据卷积代数性质, 可以将 的卷积拆解成三项:

  下面分别绘制出上面三项的卷积结果:

 的波形如下:

▲ 图1.1.11 F2(omega)与自身的卷积


  将上面三个频谱叠加在一起:

▲ 图1.1.13 三个频谱成分叠加在一起


  最后再把上面频谱除以   ,最终频谱为:

▲ 图1.1.14 最终f(t)平方的频谱


二、周期信号的频谱

(1) ◎ 解答:

  信号的周期为   ,对应的角频率为   。周期信号的频谱是将单个周期信号的的频谱进行离散化

(2)  ◎ 解答:

  信号可以看成一个三角脉冲信号   与一个周期三角脉冲信号 的乘积: 。根据傅里叶变换频域卷积定义可知:

▲ 图1.2.1 f1(t),f2(t)的波形


  三角信号的频谱为:

  周期三角信号可以看成下面窄的三角信号周期延拓, 再减去 1。

▲ 图1.2.2 单个三角脉冲


  单个窄三角信号的频谱为:

  那么周期三角信号的频谱是对上述信号进行离散化,后面需要减去常量 1 的频谱:

  计算   的卷积:

(3)  ◎ 解答:

三、证明题

1、必做题

◎ 证明:

  根据希尔伯特变换 的定义,有:

  根据傅里叶变换卷积定理,

  下面求   的傅里叶变换。根据

  根据傅里叶变换的对偶特性,

因此

  再由 ,可得,

参考资料

[1]

信号与系统 2023(春季) 作业要求 - 第七次作业: https://zhuoqing.blog.csdn.net/article/details/129986853


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