信号与系统问题解答

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我是靠谱客的博主落后方盒，最近开发中收集的这篇文章主要介绍信号与系统问题解答，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

（1）方波序列、正弦波序列(不同频率的，单一的、混合的)、高斯序列，这几种类型的信号做傅里叶变换，求仿真频谱和理论结算结果。对二者比对验证并分析误差和导致误差的原因；
（2）利用N点复数序列计算两个N点实序列的FFT；利用N点复数序列计算2N点的实序列

1.方波序列的傅里叶变换结果是一条直线，斜率为2πf，截距为0。其中f是方波的频率。

正弦波序列的傅里叶变换结果是一条直线，斜率为2πf，截距为0。其中f是正弦波的频率。

如果是不同频率的正弦波序列，傅里叶变换结果是多条直线，斜率和截距都为0，每条直线对应一个频率。

如果是混合的正弦波序列，傅里叶变换结果是多条直线，斜率和截距都为0，每条直线对应一个频率。

高斯序列的傅里叶变换结果是一个高斯函数。

当进行仿真时，需要通过计算机程序模拟信号的变化，然后计算傅里叶变换。这样得到的结果就是仿真频谱。
理论结果是通过数学计算得到的。比较仿真频谱和理论结果时，可以通过观察频谱的形状和大小，分析频谱的误差和导致误差的原因。

通常情况下，仿真频谱和理论结果会存在一定的误差。
这个误差可能是由于计算机程序的误差或者是由于数值近似造成的。要想减小误差，可以使用更精确的计算机程序，或者使用更小的步长进行计算。

2.计算N点复数序列的FFT，可以使用Fast Fourier Transform (FFT)算法。FFT是一种用于计算复数序列傅里叶变换的快速算法。

使用FFT计算N点复数序列的FFT，可以使用以下代码：

import numpy as np


def fft(x):

N = len(x)

if N <= 1:

return x

even = fft(x[0::2])

odd = fft(x[1::2])

T = [np.exp(-2jnp.pik/N)*odd[k] for k in range(N//2)]

return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)]

计算两个N点实序列的FFT，可以使用以下代码：

import numpy as np


def fft(x, y):

N = len(x)

X = fft(x)

Y = fft(y)

return [X[k]*Y[k] for k in range(N)]

计算2N点的实序列的FFT，可以使用以下代码：

import numpy as np


def fft(x):

N = len(x)

if N <= 1:

return x

even = fft(x[0::2])

odd = fft(x[1::2])

T = [np.exp(-2jnp.pik/N)*odd[k] for k in range(N//2)]

return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)]

计算复数序列的FFT时，需要注意以下几点：

FFT算法是一种分治算法，通过递归地将序列分成较小的子序列
进行计算，然后将结果合并起来得到最终的结果。

FFT算法的时间复杂度是O(nlogn)，比傅里叶变换的时间复杂度O(n^2)要低得多。

FFT算法的精度可能受到数据精度的限制，因此在使用FFT计算傅里叶变换时，需要注意数据精度的问题。

在计算FFT时，需要确保序列的长度是2的整数次幂，否则需要进行零拓展来满足这一条件。

在计算FFT时，需要使用numpy提供的fft函数，这个函数可以自动处理零拓展的问题，并且计算速度更快。