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卷积之后频率怎么变化
傅里叶分析的用途是什么?傅里叶变换是将时域
变
为频域,频域变为时域,为 ...
答:
傅里叶分析研究并扩展傅里叶级数和傅里叶变换的概念,并在诸多领域得到广泛应用,如信号处理、量子力学、神经科学等。时域分析与频域分析是对信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系;频域分析是把信号
变
为以
频率
轴为坐标表示出来。一般来说,时域的表示较为形象与直观,频域分析则...
卷积
的应用
答:
卷积
在工程和数学上都有很多应用:统计学中,加权的滑动平均是一种卷积。概率论中,两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积。声学中,回声可以用源声与一个反映各种反射效应的函数的卷积表示。电子工程与信号处理中,任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数(...
补零与频谱泄露
答:
间隔小,
频率
分辨力高,被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。但会增加采样点数,使计算工作量增加。 连续时间信号经采样、截断
后的
序列为Xn(n),其频谱函数XN(ejw),并不随序列末端补零而
改变
,信号的频分辨率为Fs/N.序列末端补零只能提高信号频谱显示的分辨率。换句话说,如果连续时间信号在离散化或时域加窗截断过程...
自身
卷积怎么
求解?
答:
自身
卷积
(autoconvolution)是一种特殊的卷积运算,它涉及一个函数或信号与其自身的卷积。在数学和信号处理中,自身卷积可以用于分析函数的特性,比如平滑性、
频率
成分等。自身卷积的求解通常涉及到积分或求和,具体取决于处理的是连续信号还是离散信号。对于连续信号,自身卷积定义为:(𝑓∗...
傅里叶变换的意义
答:
傅立叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。傅里叶级数和傅里叶变换其实就是我们之前...
傅里叶变换是什么性质?
答:
2. 对称性:傅里叶变换具有对称性,即f(t)的傅里叶变换F(ω)与F(-ω)对称。3. 移位性:f(t)在时域上的移位,相当于在频域上进行相位旋转,即F[f(t-a)]=e^(-jωa)F[f(t)]。4.
频率
平移性:在时域上平移信号,会在频域上产生相位
变化
,即F[f(t)e^(jω0t)]=F[f(t)]*δ...
快速
卷积
的定义
答:
首先,再提到
卷积
之前,必须提到卷积出现的背景。卷积是在信号与线性系统的基础上或背景中出现的,脱离这个背景单独谈卷积是没有任何意义的,除了那个所谓褶反公式上的数学意义和积分(或求和,离散情况下)。信号与线性系统,讨论的就是信号经过一个线性系统
以后
发生的
变化
(就是输入 输出 和所经过的所谓...
简单认识傅里叶光学
答:
傅里叶变换:信号的解构大师 傅里叶变换如同魔法般,将复杂的时间
变化
信号(如通信信号)和空间变化信号(如图像)分解为各个
频率
的正弦波。这些频率峰代表了信息的频率成分,振幅代表强度,相位则刻画了初相。在图像处理中,每个像素就像二维空间中的一个正弦波集合,共同构建出空间频谱,展示了频率在空间的...
信号与系统,这个
卷积怎么
算?
答:
因此,实际上都是要根据我们需要待处理的信号形式,来设计所谓的系统传递函数,那么这个系统的传递函数和输入信号,在数学上的形式就是所谓的
卷积
关系。卷积关系最重要的一种情况,就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理,可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为
频率
域的相乘运算,...
如果理解数字信号处理中傅里叶变换的周期性?
答:
即cos(wn)=cos[(w+2pi*M)n]。对离散信号作傅里叶变换,实际上是将离散信号[量化
后
就是数字信号]分解为 e^jwn的线性组合,其频谱就具有周期性,
频率
为w的频谱等于 频率为w+2piM的频谱。3。再来看cos(wn)是构成实数离散信号的基本信号;他最大的频率是多少呢?周期最小N=1,故
变化
最快的是...
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