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 与
a
a
a 一般为复数
1 连续时间实指数信号
C C C 与 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)e−jωt=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 时
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
当 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
当 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
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 与 e − j ω 0 t e^{-jomega_0t} e−jω0t 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
若
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=∣ω0∣2π
可见
e
j
ω
0
t
e^{jomega_0t}
ejω0t 与
e
−
j
ω
0
t
e^{-jomega_0t}
e−jω0t 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 是基波频率(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 时
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=∣C∣ejθa=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=∣C∣eσtcos(ωt+θ)+j∣C∣eσtsin(ωt+θ)
则我们可以得出如下结论:
当 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)
当 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)
当 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。
当 σ = 0.1 > 0 sigma = 0.1>0 σ=0.1>0 时,可以看到其为增幅震荡:
当 σ = − 0.1 < 0 sigma = -0.1<0 σ=−0.1<0 时,可以看到其为衰减震荡:
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:
最后 a = σ + j ω a=sigma +jomega a=σ+jω 中 σ sigma σ 与 ω omega ω 都等于 0 0 0 的时候,变为直流信号。
最后
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