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2019-03-03

2019-03-03

作者: 快乐的大脚aaa | 来源:发表于2019-03-03 16:09 被阅读0次

    北邮通信原理

    • 以电信号为载体
    • 信源,发送设备(调制),信道,接收设备(解调),信宿
    • 模拟信源
      • 各种传感器的输出
    • 数字信源
      • 手机,电脑
    • 基带信道:低通滤波器
    • 频带信道:带通滤波器

    第二章

    • 信号
    • 信号默认为 一个实函数s(t),s表示电压,t表示时间,信号s(t)表示电压s随时间t变化
      • 默认信号的定义域为-\infty < t < \infty
      • 矩形脉冲rect (\frac{t}{T}),持续时间有限
      • sinc 脉冲sinc(\frac{t}{T}) = Sa(\frac{\pi t}{T}) = \frac{\sin(\frac{\pi t}{T})}{\frac{\pi t}{T}}持续时间无限,有周期性零点:\frac{t}{T} = k = \pm1,\pm2...
      • 直流是无限宽的矩形或者sinc
      • 狄拉克冲激是面积为1、无限窄的矩形或sinc
        • 特性有采样性
          • \int_{-\infty}^{\infty}\delta(t)g(t)dt = g(0)
          • \int_{-\infty}^{\infty}\delta(t-t_0)g(t)dt = g(t_0)
    • 功率和能量
      • \mbox{功率} = \mbox{电压}^{2}\diagup \mbox{电阻}
    • 瞬时功率、功率和能量:
      • 功率是s^2(t)的平均高度,能量是s^2(t)的面积
    • 能量和功率的性质:
      • 非负性 、平方性、时移不变形、不满足叠加性
    • 复信号
      • 复数是一对实数,复信号是一对实信号
      • 复单频信号e^{j2\pi v t}:在圆周上匀速转动,正转是正频率,反转是负频率
      • 瞬时功率是模平方|z(t)|^2,能量是|z(t)|^2的面积,功率是|z(t)|^2的均值。
    • 傅里叶变换
      • 正变换:
        • X(f) = \int_{-\infty}^{+\infty}x(t)e^{-j2\pi ft}dt
      • 也称X(f)x(t)的频谱密度或频谱
      • 反变换
      • x(t) = F^{-1}[X(f)] = \int_{-\infty}^{\infty}X(f)e^{j2\pi ft}df
      • 性质:
        • 原点的值是另一个域的面积
        • 矩形与sinc是傅氏变换对
        • 直流和冲激是傅氏变换对
      • 时域共轭对应频域镜像共轭,时域镜像对应频域镜像
      • 时域微分对应频域乘以j2\pi f,频域微分对应时域乘以-j2\pi t
    • 内积
      • 实信号:\int_{-\infty}^{\infty}x(t)y(t)dt
      • 复信号:\int_{-\infty}^{\infty}x(t)y^*(t)dt
      • 时域内积 = 频域内积
        • \int_{-\infty}^{\infty}x^*(t)y(t)dt = \int_{-\infty}^{\infty}X(f)Y^*(f)df
      • 内积与零称为正交
      • 信号与自身的内积是能量,信号之间的内积是互能量
      • 两个信号之和的能量是自能量之和加互能量
        • E_{x+y} = E_{x}+E_{y}+E_{xy}+E_{yx}
    • 帕瑟瓦尔定理
      • E_{x} = \int_{-\infty}^{\infty}|x(t)|^2dt = \int_{-\infty}^{\infty}|X(f)|^2df
    • 许瓦尔兹不等式
      • 许瓦尔兹不等式:互能量的模值小于自能量的几何平均
      • |E_{xy}|\leq\sqrt{E_{x}E_{y}}
      • 归一化相关系数:两个信号归一化之后的内积
      • \rho_{xy} = \int_{-\infty}^{\infty}\frac{x(t)}{\sqrt{E_{x}}}\cdot \frac{y^*(t)}{\sqrt{E_{y}}}dt=\frac{E_{xy}}{\sqrt{E_{x}E_{y}}}
      • 归一化相关系数反映一个信号包含了多少另一个信号
      • \frac{y(t)}{\sqrt{E_{y}}} = \frac{z(t)}{\sqrt{E_{y}}}+\rho_{yx}\frac{x(t)}{\sqrt{E_{x}}}

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