我是靠谱客的博主 温柔冬日,最近开发中收集的这篇文章主要介绍连续时间复指数信号解析与Matlab图像直观展现连续时间指数信号,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

连续时间指数信号

连续时间复指数函数:
x ( t ) = C e a t x(t)=Ce^{at} x(t)=Ceat
C C C a a a 一般为复数

1 连续时间实指数信号

C C C a a a 都是实数,则 x ( t ) x(t) x(t) 为实指数信号

(高中知识)

2 连续时间周期复指数信号

x ( t ) = C e a t a = σ + j ω x(t)=Ce^{at}\ a=sigma +jomega x(t)=Ceata=σ+jω

σ sigma σ 是复数 a a a 的实部, ω omega ω 是复数 a a a 的虚部,则根据Euler’s formula(欧拉公式)
e j ω t = c o s ( ω t ) + j s i n ( ω t ) e − j ω t = c o s ( ω t ) − j s i n ( ω t ) e^{jomega t}=cos(omega t)+jsin(omega t)\ e^{-jomega t}=cos(omega t)-jsin(omega t) ejωt=cos(ωt)+jsin(ωt)ejωt=cos(ωt)jsin(ωt)
则可以化为:
x ( t ) = C e a t = C e ( σ + j ω ) t = C e σ t e j ω t = C e σ t [ c o s ( ω t ) + j s i n ( ω t ) ] = C e σ t c o s ( ω t ) + j C e σ t s i n ( ω t ) x(t)=Ce^{at}=Ce^{(sigma +jomega)t}=Ce^{sigma t}e^{jomega t}=Ce^{sigma t}[cos(omega t)+jsin(omega t)]=Ce^{sigma t}cos(omega t)+jCe^{sigma t}sin(omega t) x(t)=Ceat=Ce(σ+jω)t=Ceσtejωt=Ceσt[cos(ωt)+jsin(ωt)]=Ceσtcos(ωt)+jCeσtsin(ωt)
此结果表明复指数信号可以分解为实、虚两部分,实部包含余弦信号,虚部包含正弦信号

2.1 当 a a a 是纯虚数,即 σ = 0 sigma = 0 σ=0

x ( t ) = e j ω 0 t x(t)=e^{jomega_0t} x(t)=ejω0t

我们知道复指数函数 y = e j ω 0 t y=e^{jomega_0t} y=ejω0t 在空间中是一个螺旋前进的三维图像,它前进的方向是自变量序列 t t t 增大的方向 ω omega ω 是旋转的速度。在右手系中,若令 x x x 轴表示 t t t y y y 轴表示虚部, z z z 轴表示实部,则从 t t t 的正方向往原点看去可以发现:当 ω > 0 omega>0 ω>0 时,图像顺时针旋转接近;当 ω < 0 omega<0 ω<0 时,图像逆时针旋转接近。

我们使用 M a t l a b Matlab Matlab 绘图画出复指数 x ( t ) = e j ω 0 t x(t)=e^{jomega_0t} x(t)=ejω0t 的图,以便于我们直观理解

程序部分在https://blog.csdn.net/ctyqy2015301200079/article/details/83787163的基础上修改

w = 1;                      %也可以改成-1
t = 0:0.1:20;
sigma = 0;                  %这个值为sigma值,后面讨论一般复指数函数有用
f=exp((sigma + 1j*w)*t);                   
L=length(t);
x=t;                        %以该复函数自变量t作为三维图像的x轴
y=imag(f);                  %以该复函数虚部作为三维图像的y轴
z=real(f);                  %以该复函数实部作为三维图像的z轴
y_0=zeros(size(t));         %获取y=0的点集   
y_1=ones(size(t));          %获取y=1的点集
z_0=zeros(size(t));         %获取z=0的点集
z_1=ones(size(t));          %获取z=1的点集
plot3(x,y,z,'.b');          %绘制虚指数函数图像
hold on
grid on
x1=[x;x];
y1=[y;y_0];
z1=[z;z_0];
% 绘制复指数函数图像上的点对应的连线
for i=1:L                      
  plot3(x1(:,i),y1(:,i),z1(:,i),'b');  
end
% 绘制副部指数函数图像所绕的轴
plot3(x,y_0,z_0,'k');

% 绘制实部的在底面的投影图
plot3(x,y,-1*z_1,'.g');   
% 绘制实部的点对应的连线
y2=[y;y_0];
z2=[-1*z_1;-1*z_1];
for i=1:L                      
   plot3(x1(:,i),y2(:,i),z2(:,i),'g');  
end

% 绘制虚部的在后面的投影图
plot3(x,y_1,z,'.r');
% 绘制虚部的点对应的连线
y3=[y_1;y_1];
z3=[z;z_0];
for i=1:L                      
   plot3(x1(:,i),y3(:,i),z3(:,i),'r');   
end

w = 1 w=1 w=1 时:可以得到结果如图1所示,从 t t t 正方向往原点看去,图像的确顺时针靠近

在这里插入图片描述

w = − 1 w=-1 w=1时:可以得到结果如图2所示,从 t t t 正方向往原点看去,图像的确逆时针靠近

在这里插入图片描述

上图自变量 t t t 变化范围为 [ 0 , 20 ] [0,20] [0,20] ,红色为实部,绿色为虚部,复数为蓝色,我们可以看到红色为余弦函数,绿色为正弦信号, w w w 的正负改变了虚部的符号,所以我们可以看到当 w w w 变为 − 1 -1 1 的时候,正弦信号反相。

我们可以很清楚的看到 x ( t ) = e j ω 0 t x(t)=e^{jomega_0t} x(t)=ejω0t 是周期信号,且 e j ω 0 t e^{jomega_0t} ejω0t e − j ω 0 t e^{-jomega_0t} ejω0t 周期相同 。下面我们从数学层面去证明:

如果存在:
e j ω 0 t = e j ω 0 ( t + T ) e^{jomega_0t}=e^{jomega_0(t+T)} ejω0t=ejω0(t+T)
则表示 x ( t ) = e j ω 0 t x(t)=e^{jomega_0t} x(t)=ejω0t 是周期信号,要使
e j ω 0 t = e j ω 0 ( t + T ) e^{jomega_0t}=e^{jomega_0(t+T)} ejω0t=ejω0(t+T)
就必须有:
e j ω 0 t = e j ω 0 ( t + T ) = e j ω 0 t e j ω 0 T e^{jomega_0t}=e^{jomega_0(t+T)}=e^{jomega_0t}e^{jomega_0T} ejω0t=ejω0(t+T)=ejω0tejω0T
则要有
e j ω 0 T = 1 e^{jomega_0T}=1 ejω0T=1
ω 0 = 0 omega_0=0 ω0=0 ,则 x ( t ) = 1 x(t)=1 x(t)=1,这时对于任何 T T T 值都是周期性的,若 ω 0 ≠ 0 omega_0 ≠ 0 ω0=0,则有:
e j ω 0 T = c o s ( ω 0 T ) + j s i n ( ω 0 T ) = 1 e^{jomega_0T}=cos(omega_0 T)+jsin(omega_0 T)=1 ejω0T=cos(ω0T)+jsin(ω0T)=1
则我们知道要使上面式子成立(高中三角函数知识)则最小正 T T T 值,即基波周期 T 0 T_0 T0 应该为:
T 0 = 2 π ∣ ω 0 ∣ T_0={frac{2pi}{|omega_0|}} T0=ω02π
可见 e j ω 0 t e^{jomega_0t} ejω0t e − j ω 0 t e^{-jomega_0t} ejω0t 周期相同。证毕。

我们可以看到基波周期 T 0 T_0 T0 是与 ∣ ω 0 ∣ |omega_0| ω0 成反比的,也称 ω 0 omega_0 ω0基波频率(fundamental frequency)

则我们可以讨论 ω 0 omega_0 ω0 是如何影响信号性质的:

ω 0 omega_0 ω0 与周期成反比,与振荡速率成正比( T = 1 / f T=1/f T=1/f);当 ω 0 = 0 omega_0=0 ω0=0 时, x ( t ) x(t) x(t) 变为一个常数,如上面讨论的,我们可以说振荡速率为 0 0 0 ,振荡周期无穷大

我们计算周期复指数信号一周期的总能量和平均功率得到总能量为 T 0 T_0 T0,平均功率为 1 1 1 。则我们可以得出在全部时间内积分总能量就是无穷大,平均功率总为 1 1 1 。也就是说周期复指数信号具有有限平均功率

3 连续时间一般复指数信号

3.1 当 a a a 不是纯虚数,即 σ ≠ 0 sigma ≠ 0 σ=0

由开头已经推导出:
x ( t ) = C e a t = C e σ t c o s ( ω t ) + j C e σ t s i n ( ω t ) x(t)=Ce^{at}=Ce^{sigma t}cos(omega t)+jCe^{sigma t}sin(omega t) x(t)=Ceat=Ceσtcos(ωt)+jCeσtsin(ωt)
我们补充将 C C C 用极坐标表示, a a a 不变用笛卡尔坐标来表示,
C = ∣ C ∣ e j θ a = σ + j ω C=|C|e^{jtheta}\ a=sigma +jomega C=Cejθa=σ+jω
则可以进一步展开为:
C e a t = ∣ C ∣ e σ t c o s ( ω t + θ ) + j ∣ C ∣ e σ t s i n ( ω t + θ ) Ce^{at}=|C|e^{sigma t}cos(omega t+theta)+j|C|e^{sigma t}sin(omega t+theta) Ceat=Ceσtcos(ωt+θ)+jCeσtsin(ωt+θ)
则我们可以得出如下结论:

σ = 0 sigma = 0 σ=0 时,实部虚部都是正弦序列(正弦和余弦统称正弦信号)(等幅振荡)

σ > 0 sigma > 0 σ>0 时,实部与虚部是一个振幅呈指数增长的正弦信号。(增幅振荡)

σ < 0 sigma < 0 σ<0 时,实部与虚部是一个振幅呈指数衰减的正弦信号。(衰减振荡/阻尼正弦震荡(damped sinusoids))

我们修改上面 M a t l a b Matlab Matlab 代码的 sigma 变量值来观察。

σ = 0.1 > 0 sigma = 0.1>0 σ=0.1>0 时,可以看到其为增幅震荡:

在这里插入图片描述

σ = − 0.1 < 0 sigma = -0.1<0 σ=0.1<0 时,可以看到其为衰减震荡:

在这里插入图片描述

参考 https://blog.csdn.net/lsywyy/article/details/96440059 代码
使用另一种方法也可以画出衰减振荡:

clc
clear
s=-0.1+1j*pi/2;
t=0:0.01:30;
f=exp(s.*t);
x=t;
y=imag(f);
z=real(f);
plot3(x,y,z,'-black');
grid on
hold on
%画轴
y_0=zeros(size(t));            %获取y=0的点集   
z_0=zeros(size(t));            %获取z=0的点集
plot3(x,y_0,z_0,'-black');

画出图如下所示:

在这里插入图片描述

最后 a = σ + j ω a=sigma +jomega a=σ+jω σ sigma σ ω omega ω 都等于 0 0 0 的时候,变为直流信号。

最后

以上就是温柔冬日为你收集整理的连续时间复指数信号解析与Matlab图像直观展现连续时间指数信号的全部内容,希望文章能够帮你解决连续时间复指数信号解析与Matlab图像直观展现连续时间指数信号所遇到的程序开发问题。

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