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频域卷积频率怎么变化
卷积
对
频率
的影响
答:
卷积
对
频率
的影响:频谱搬移。往上搬就是+往下搬就是-。卷积公式的本质,这是线性时不变系统的特有的性质。
频域
上卷积,为了便于形象理解。将其中任一1信号频谱作为输入,另一2信号频谱作为系统响应。这样1信号的最高频率成分通过“系统”以后按照时不变性质输出是不是有一个”延时“,这个延时就是两...
卷积频率
的计算技巧有什么?
答:
利用卷积定理:卷积定理是计算
卷积频率
的基础,它告诉我们卷积运算在
频域
中对应于乘积运算。因此,我们可以通过计算两个信号的傅里叶变换,然后将结果相乘,最后再进行逆傅里叶变换,得到卷积结果。利用快速傅里叶变换(FFT):FFT是一种高效的计算傅里叶变换的算法,它可以将计算复杂度从O(n^2)降低到O...
两个
频域
相乘的最高
频率
答:
信号在时域相乘,相当于是在
频域卷积
所以x1(t)的最高
频率
是f1,x2(t)的最高频率是f2,这两个信号相乘后的频率为两个信号频率之和f1+f2。 信号在时域卷积,相当于是在频域相乘 所以x1(t)的最高频率是f1,x2(t)的最高频率是f2,这两个信号卷积后的频率为两个信号频率中的最小频率,即 min(f1...
问个信号与系统的问题
答:
你可以这样想,e^j100t与e^j100t相乘,
频率怎么变化
呢 信号都可以分解为 e^jwt的线性组合。当然从
频域
的
卷积
来解释也可以,信号频谱有限,从w=-wm到+wm;2个相同频谱卷积后,频谱从 -2wm到2wm,即起点=2个频谱函数的起点之和,终点也是......
频率
f与
频域卷积
的关系
答:
频率f是频域卷积结果的一部分,决定了信号在频域中的特定频率分量。同时,
通过傅里叶变换,可以将时域卷积转化为频域乘积
,从而方便在频域中进行信号处理和分析。傅里叶变换是将时域信号转换到频域的关键工具。卷积定理则描述了时域卷积和频域乘积之间的等价关系。
频域卷积
定理
答:
卷积
定理还可以简化卷积的运算量。对于长度为 的序列,按照卷积的定义进行计算,需要做 组对位乘法,其计算复杂度为 ;而利用傅里叶变换将序列变换到
频域
上后,只需要一组对位乘法,利用傅里叶变换的快速算法之后,总的计算复杂度为 。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。
如何
理解
卷积
积分的
频域
特性?
答:
同样,第二项,是
频域
上带宽为100Hz与带宽为25Hz的矩形
卷积
,卷积结果宽为100+25=125Hz的频谱;所以信号x(t)总的频谱X(f)带宽取决于第二项,即为BW=125Hz。再由奈奎斯特采样定理,采样
频率
为带宽的两倍,因此其采样频率fs=2*BW=2*125Hz=250Hz,问题得解。
为什么ft
卷积
ft频谱会变宽两倍
答:
因为f(t)×f(t)的频谱是
卷积
,
频域变
宽2倍。最高
频率
=200,采样频率最小=400Hz f(2t)频谱展宽2倍,但f(t)*f(2t)频谱为相乘,故最高频率仍是100,采样频率最小=200Hz 卷积结果=起点之和 到 终点之和,所以变宽。
为什么信号相卷之后的
频率
,取那个较小的评论
答:
信号相卷之后的
频率
,取那个较小的评论是因为信号时域
卷积
对应其
频域
是频谱相乘,频谱相乘是取两个信号奈奎斯特频率较小的。若信号是时域相乘,则频域为频谱卷积,所以卷积后奈奎斯特频率为两个信号奈奎斯特频率之和
频域卷积
定理
如何
推导的?
答:
设 IF表示傅立叶逆变换,则 因此有 故
频域卷积
定理得证。
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